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SKT, 바이오 AI 확장 속도…AI로 난치성 암 치료제 후보 발굴 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 경쟁이 제조와 통신, 공공 분야를 넘어 바이오 산업으로 확산되고 있다. 신약 개발에 막대한 시간과 비용이 소요되는 만큼 AI를 활용해 후보물질 발굴 과정을 단축하려는 움직임이 빨라지는 가운데 SK텔레콤이 SK바이오팜과 손잡고 난치성 암 표적 치료제 개발을 위한 초기 유효물질을 확보하며 바이오 AI 사업 확대에 나선다. 15일 SK텔레콤은 SK바이오팜과의 공동 연구를 통해 난치성 암 표적 치료제 개발에 활용할 수 있는 초기 유효물질을 발굴했다고 밝혔다. 양사는 AI를 활용해 암세포 표면 단백질인 'ROR1'에 결합할 수 있는 바인더 후보 물질을 대량 생성·선별했으며, 실험실 검증을 거쳐 이 가운데 2종이 초기 유효물질로서 가능성을 확인했다. 최근 글로벌 바이오 업계에서는 AI를 활용한 신약 개발 경쟁이 치열해지고 있다. 신약 개발은 통상 10년 이상의 시간과 막대한 비용이 투입되는 대표적인 고위험·고비용 산업으로 꼽힌다. 특히 신약 개발 초기 단계인 후보물질 발굴 과정은 방대한 물질 조합 가운데 실제 효능을 가질 가능성이 높은 물질을 찾아야 하는 만큼 상당한 시간과 연구 역량이 요구된다. 이에 AI를 활용해 후보물질 탐색 범위를 넓히고 개발 기간을 단축하려는 시도가 활발하게 이뤄지고 있다. 이번 연구의 표적인 ROR1은 여러 혈액암과 고형암에서 과발현되는 종양 관련 세포 표면 단백질로, 정상 조직에서는 발현량이 적어 차세대 항암 표적 치료제 개발 분야에서 주목받고 있다. 고형암은 장기나 조직에 덩어리 형태로 발생하는 암을 의미한다. 양사가 발굴한 바인더는 특정 단백질과 선택적으로 결합하도록 설계된 물질이다. 암세포를 정확히 표적하기 위해서는 표적 단백질과 안정적으로 결합하는 동시에 구조적 안정성까지 확보해야 하는 만큼 후보물질 발굴 과정의 난도가 높은 분야로 평가된다. 이번 연구에서 SK바이오팜은 신약 개발 경험을 바탕으로 신규 바인더 발굴 전략을 수립했으며, SK텔레콤은 AI 기술을 활용해 다수의 신규 바인더 후보를 생성하고 ROR1과의 결합 가능성을 분석해 실험실 검증 대상을 선별하는 역할을 맡았다. 신규 물질 구조를 탐색하는 연구는 AI가 학습할 수 있는 데이터가 충분하지 않은 경우가 많아 기존 데이터에만 의존하는 방식으로는 다양한 후보를 찾는 데 한계가 있다. 이에 SK텔레콤은 단백질 조각인 프래그먼트를 다양한 방식으로 조합하고 표현하는 머신러닝 기술을 적용했다. 또한 강화학습(RL)을 활용해 구조적 안정성이 높은 조합에 더 높은 보상을 부여하는 방식으로 최적의 신규 바인더 구조를 탐색하도록 설계했다. 후보물질 선별 단계에서는 SK텔레콤이 보유한 GPU 연산 자원을 활용해 다수의 신규 바인더 후보를 병렬 처리했다. 이후 AI 모델이 ROR1과 후보 물질이 어떤 구조로 결합할 수 있는지와 실제 결합 가능성을 빠르게 예측·분석하며 실험실 검증 대상의 범위를 효율적으로 좁혔다. SK텔레콤은 그 결과 기존 SK바이오팜의 방식으로 통상 1~2년이 소요되던 신약 개발 초기 연구 기간을 60% 이상 단축해 양사가 약 5개월 만에 이번 연구를 완료했다고 설명했다. AI가 후보물질 발굴 단계에서 시간과 비용을 줄이는 데 기여한 것으로 풀이된다. SK텔레콤은 이번 연구 성과를 계기로 바이오 AI 분야로의 기술 협력 범위를 확대할 계획이다. 특히 독자 AI 파운데이션 모델을 활용한 바이오 특화 거대 언어 모델(LLM) 개발 가능성도 검토하고 있다. 이를 통해 단순한 후보 물질 발굴을 넘어 바이오 연구 전반에 AI를 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 구상이다. 조동연 SK텔레콤 AI 융합 담당은 "이번 성과를 바탕으로 독자 AI 파운데이션 모델(기반 모델)을 활용한 바이오 특화 LLM(거대 언어 모델) 개발 등 바이오 AI 분야 전반으로 기술 협력 범위를 확대하는 방안도 검토 중"이라고 말했다.2026-07-15 09:44:00
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