SK바이오팜이 714만건의 신약개발 특화 데이터를 활용한 인공지능(AI) 모델 개발과 실증을 마쳤다. 신약 후보물질 발굴부터 임상시험 결과 예측까지 AI 적용 범위를 확대하며 연구개발(R&D) 효율화에 나선다.
SK바이오팜은 과학기술정보통신부가 주관한 'AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트'에서 약 10개월간의 개발과 실증을 완료했다고 6일 밝혔다.
이번 프로젝트에는 SK바이오팜을 비롯해 루닛, 트릴리온랩스, 아이젠사이언스, 카카오헬스케어 등이 참여했다. 컨소시엄은 의과학 특화 AI 파운데이션 모델을 구축하고 신약개발, 오믹스, 임상 등 3개 영역의 재특화 모델을 개발했다.
SK바이오팜은 저분자 화합물과 단백질, 유전체 등 바이오 데이터를 기반으로 약 714만건, 44억 토큰 규모의 신약개발 특화 학습데이터를 구축했다. 데이터는 약물성·독성, 약물과 표적 간 상호작용, 약물 반응성, 임상시험 결과 예측 등 66개 과제로 구성됐다.
트릴리온랩스와 공동 개발한 신약개발 특화 AI 모델은 66개 과제를 기준으로 예측 성능을 평가받았다. 실제 제약사가 보유한 비공개 약물 데이터도 검증에 활용해 연구 현장에서의 적용 가능성을 확인했다.
임상개발 분야에서도 AI 활용 범위를 넓혔다. 연구용 화학물질 정보 추출부터 전문가 검토, 제출 서류 생성까지 지원하는 AI 업무지원 시스템을 구축했다.
알츠하이머병 공개 임상데이터를 활용한 디지털 트윈 모델도 개발했다. 환자별 향후 인지기능 변화를 예측하고 새로운 방문 정보가 입력되면 예측 결과를 갱신하는 방식이다.
SK바이오팜은 이번 성과를 자체 AI 연구개발 전략인 'TR-AX(Translational Research-AI Transformation)'로 연결할 계획이다. 최근 확보한 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 기반 컴퓨팅 인프라를 활용해 질환·표적·화합물 연구 전반에 AI 적용을 확대한다.
이동훈 SK바이오팜 사장은 “신약개발 AI의 경쟁력은 결국 실제 연구 현장에서 얼마나 유의미한 답을 제시할 수 있느냐에 달려 있다”며 “AI가 연구원의 의사결정을 고도화하고 신약개발 속도와 성공 가능성을 높이는 핵심 경쟁력으로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.
이상혁 기자 faker@etnews.com
