AI로 신약개발 앞당긴다…LG CNS, 제약·바이오 AX 사업 속도

동아쏘시오그룹 AI 플랫폼 구축…후보물질 발굴·설계·가상 검증 지원

LG CNS가 인공지능(AI)을 활용한 신약 연구·개발 혁신에 앞장선다. 신약 연구 데이터를 통합하고 후보물질 발굴부터 설계·검증까지 주요 과정을 AI로 지원하는 플랫폼을 구축해 제약·바이오 분야 AI 전환(AX) 사업을 확대한다는 목표다.

LG CNS는 동아쏘시오그룹 IT 계열사 디에이아이(DAI)와 함께 'AI 신약개발 플랫폼'을 구축했다고 12일 밝혔다.

양사는 약 6개월에 걸쳐 이번 플랫폼을 구축했다. 플랫폼은 신약 연구 데이터를 통합하고 후보물질 발굴부터 검증까지 주요 연구 과정을 AI로 지원한다.

특히 AI 예측 결과와 실제 실험 데이터를 지속적으로 연계·학습해 연구가 진행될수록 AI 예측 성능을 높일 수 있도록 한 것이 특징이다.

LG CNS 본사 전경 (사진=LG CNS)

신약 개발은 수많은 후보물질을 반복적으로 검증하는 과정이 필요해 통상 10~15년의 기간과 막대한 비용이 소요되는 것으로 알려졌다. 이에 AI를 활용하면 성공 가능성이 높은 후보물질을 빠르게 선별하고 효과와 안전성을 사전에 예측해 개발 기간과 비용, 실패 위험을 줄일 수 있다는 게 회사 측 설명이다.

LG CNS는 이번 플랫폼 구축 과정에서 화합물·유전체 정보와 실험 결과, 논문, 특허 등 여러 곳에 분산돼 있던 신약 연구 데이터를 통합·표준화했다. 연구자는 하나의 플랫폼에서 필요한 데이터를 활용하고 몇 차례 클릭만으로 AI 분석·예측 기능을 이용할 수 있다.

플랫폼은 신약 개발의 주요 연구 과정을 단계별로 지원한다. 먼저 질병 원인을 파악하는 단계에선 세포별 유전자 정보와 조직 내 위치 정보를 AI로 분석·시각화해 연구자가 치료 표적을 발굴할 수 있도록 돕는다.

후보물질 설계 단계에선 생성형 AI를 활용한다. 연구자가 설정한 조건에 맞춰 생성형 AI가 새로운 물질 구조를 설계하는 방식이다.

검증 단계에선 후보물질과 표적 간 결합 가능성과 작용 안정성 등을 시뮬레이션으로 예측한다. 실제 실험을 진행하기 전 컴퓨터 환경에서 가상 검증을 수행해 유망한 후보물질을 선별할 수 있도록 지원하는 구조다.

연구가 진행될수록 AI 모델의 예측 성능을 높일 수 있는 구조도 적용했다. AI가 내놓은 예측 결과와 실제 실험 데이터를 비교하고 이를 모델 재학습에 반영해 연구 데이터가 축적될수록 예측 성능을 고도화하는 방식이다.

LG CNS는 데이터 수집부터 AI 분석, 실험, 검증까지 신약 연구 과정을 유기적으로 연결했다고 강조했다.

이 과정에서 축적되는 연구 데이터도 향후 활용 가능한 자산으로 관리할 수 있도록 설계했다. 민감한 신약 연구 데이터를 다루는 만큼 제약산업의 규제와 보안 요건에 대응할 수 있는 관리 체계도 마련했다고 밝혔다.

LG CNS는 이번 구축을 발판으로 제약·바이오 분야 AX 사업을 확대할 계획이다. 앞서 회사는 보건복지부의 'K-AI 신약개발 전임상·임상 모델개발사업(R&D)'에 참여했으며 종근당의 '에이전틱 AI 기반 연간 품질평가 보고서 작성 서비스'도 개발한 바 있다.

최근에는 제약·바이오 분야 특화 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스 포 바이오'를 활용해 관련 사업을 확대 중이다. 이를 통해 공공과 민간 제약·바이오 시장에서 AI 신약개발과 연구 업무 혁신 수요를 공략한다는 방침이다.

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 기여할 것"이라며 "고객이 신약개발 경쟁력을 강화할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.