셀메드, AI 활용 난치성 고형암 항암신약 개발 착수

AI 신약개발

인공지능 알고리즘으로 화합물의 약효·독성 등을 예측해 후보물질 탐색 기간을 단축하는 연구 기법

고형암

혈액암과 달리 장기나 조직에서 덩어리 형태로 자라는 암으로 폐암, 위암, 대장암 등이 해당된다

난치성 암

표준 치료법으로 반응률이 낮거나 재발이 잦아 치료가 어려운 암을 통칭하는 표현

후보물질

신약 개발 과정에서 약효와 안전성 검증을 거쳐 임상시험 진입 전 단계까지 선별된 화합물

신약 후보물질 발굴은 전통적으로 수많은 화합물을 합성하고 실험하는 데 오랜 시간과 비용이 드는 과정으로 알려져 있다. 최근에는 AI가 분자 구조와 생물학적 활성 데이터를 학습해 유효 물질을 빠르게 선별하는 방식이 제약바이오 업계 전반에서 확산되고 있다. 국내에서는 중소벤처기업부나 과학기술정보통신부 등 정부 부처가 바이오벤처와 AI 전문기업, 대학 연구팀 간 협업 연구를 지원하는 과제를 통해 이런 흐름을 뒷받침하는 경우가 일반적이다. 고형암은 항암제 개발에서도 반응률이 낮은 경우가 많아 새로운 작용 기전의 물질 탐색이 꾸준히 시도되는 영역이다.

Why it mattersAI 기반 후보물질 탐색은 신약개발 초기 단계의 시간과 비용 부담을 줄이려는 업계의 보편적 시도로, 바이오벤처와 외부 전문기관 간 협업 구조가 자주 활용된다.