AI 예측 결과와 실제 데이터 지속 연계로 AI 예측 성능 고도화
LG CNS는 동아쏘시오그룹의 IT 계열사 DAI(디에이아이)와 손잡고 'AI 신약개발 플랫폼' 구축을 마쳤다고 12일 밝혔다.
이 플랫폼은 신약 연구에 필요한 데이터를 한데 모으고, 후보물질 발굴부터 검증까지 핵심 연구 과정을 AI가 뒷받침하는 시스템이다.
양사가 약 반년에 걸쳐 완성한 이 플랫폼의 핵심은 '학습하며 진화하는' 구조다.
AI가 내놓은 예측 결과를 실제 실험 데이터와 계속 비교·연계해 다시 학습시킴으로써, 연구가 쌓일수록 예측 정확도도 함께 올라가도록 설계했다.
신약 하나를 세상에 내놓으려면 수많은 후보물질을 하나하나 반복 검증해야 해 통상 10~15년의 시간과 막대한 비용이 들어간다.
이 과정에서 AI는 성공 가능성이 높은 후보물질을 빠르게 골라내고, 효과와 안전성을 미리 예측함으로써 개발 기간과 비용, 실패 위험을 동시에 낮추는 역할을 한다.
LG CNS는 이번 플랫폼을 통해 화합물·유전체 정보, 실험 결과, 논문, 특허 등 그동안 여기저기 흩어져 있던 신약 연구 데이터를 통합하고 표준 형식으로 정리했다.
연구자는 이제 플랫폼 하나에서 필요한 데이터를 찾아 쓰고, 클릭 몇 번으로 AI 분석과 예측 기능까지 바로 활용할 수 있게 됐다.
플랫폼은 신약 개발 과정을 단계별로 촘촘히 지원한다.
질병 원인을 파악하는 초기 단계에서는 세포별 유전자 정보와 조직 내 위치 정보를 AI가 분석하고 시각화해 연구자가 치료 표적을 보다 쉽게 찾아낼 수 있도록 돕는다.
후보물질을 설계하는 단계에서는 생성형 AI가 원하는 조건에 맞춰 새로운 물질 구조를 직접 그려낸다.
검증 단계에서는 후보물질과 표적 사이의 결합 가능성, 작용 안정성 등을 시뮬레이션으로 미리 예측해 유망한 후보를 추려낸다.
실제 실험에 들어가기 전 컴퓨터 상에서 먼저 가상 검증을 거치는 방식으로, 불필요한 실험 반복을 줄일 수 있다는 설명이다.
이렇게 쌓인 AI 예측 결과와 실제 실험 데이터는 서로 비교돼 모델 재학습에 다시 활용된다. 연구 데이터가 쌓일수록 AI의 예측 성능도 함께 고도화되는 선순환 구조다.
LG CNS는 데이터 수집부터 AI 분석, 실험, 검증에 이르는 전 과정을 유기적으로 연결해 신약개발의 속도와 품질을 함께 끌어올렸다고 밝혔다.
이 과정에서 쌓인 연구 데이터는 그 자체로 회사의 자산이 될 수 있도록 설계했다.
신약 연구 데이터가 민감한 정보라는 점을 고려해 제약산업의 규제와 보안 요건에 대응할 수 있는 관리 체계도 함께 마련했다.
이번 플랫폼은 LG CNS가 그동안 쌓아온 제약·바이오 분야 AX(AI 전환) 역량을 바탕으로 나온 결과물이다.
앞서 LG CNS는 보건복지부의 'K-AI 신약개발 전임상·임상 모델개발사업(R&D)'에 참여했고, 종근당과는 에이전틱 AI 기반 연간 품질평가 보고서 작성 서비스를 개발하는 등 공공과 민간 양쪽에서 관련 사업 성과를 쌓아왔다.
최근에는 제약·바이오 분야에 특화한 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스(AgenticWorks) for BIO'를 활용해 사업 영역을 넓히고 있다.
이재승 LG CNS 클라우드사업담당 상무는 "에이전틱 AI를 비롯한 차별화된 AX 기술과 제약·바이오 분야 전문 역량을 통해 국내 제약·바이오 산업의 AI 신약 연구·개발 혁신에 기여하겠다"며 "고객이 신약개발 경쟁력을 강화할 수 있도록 적극 지원할 것"이라고 말했다.
