감염병 신약 ‘임상 문턱’ AI로 넘는다…전임상 플랫폼 개발 착수

연세대 의대 남기택 교수, 과기정통부 사업 선정
AI 예측·동물실험 연계해 임상 진입 가능성 검증

연세대 의생명과학부 남기택 교수

신종 감염병 발생 시 치료제와 백신 후보물질의 임상 진입 가능성을 인공지능(AI)으로 예측하는 디지털 전임상 플랫폼이 개발된다. AI 예측과 실제 전임상 실험을 연계해 신약 개발 기간을 단축하고 후보물질의 임상 진입 가능성을 높이는 것이 핵심이다.

연세대학교 의과대학 의생명과학부 남기택 교수 연구팀은 과학기술정보통신부의 '2026년도 바이오·의료기술개발사업' 신규 과제에 선정됐다고 4일 밝혔다.

과제명은 '차세대 감염병 대응 데이터-실증 연계형 패스트트랙 시스템 구축 및 전임상 플랫폼 운영'이다. 연구는 올해 7월부터 2030년 12월까지 4년 6개월간 진행되며, 총 108억원의 연구비를 지원받는다.

연구팀은 감염병 치료제와 백신 개발에 필요한 전임상 데이터를 표준화하고, AI 예측부터 실제 실험을 통한 검증까지 하나의 흐름으로 연결하는 디지털 의사결정 시스템을 구축한다. 약동학과 유효성, 안전성, 면역원성 데이터를 수집·정제·분석해 AI 학습에 활용할 수 있는 전임상 데이터 인프라도 함께 마련한다.

플랫폼은 AI를 활용해 치료제 후보물질의 체내 분포와 약물 노출, 독성 및 유효성을 예측하고, 이를 실제 전임상 결과와 비교·분석해 임상 진입 가능성을 평가한다. 백신 후보물질은 면역원성과 면역반응을 분석해 개발 가능성을 예측한다.

연구팀은 동물실험 결과를 임상 결과와 연계하는 AI 기반 임상중개 시스템도 구축한다. 전임상 데이터와 생리학적 지표를 바탕으로 후보물질이 실제 임상에서 보일 치료 효과를 예측하고, 개발 우선순위와 후속 전략 수립을 지원한다. 연세대 의대 감염내과 정수진 교수는 전임상 결과의 임상 연계 가능성을 검토하고 치료제·백신 개발 전략 수립에 참여한다.

연구는 2단계로 진행된다. 2026년부터 2028년까지는 감염병 치료제·백신 관련 데이터셋과 AI 데이터 인프라, 감염병 대응 패스트트랙 시스템을 구축한다. 2029년부터 2030년까지는 실제 후보물질 실험 데이터를 활용해 플랫폼을 검증하고, 대형언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG) 기술을 적용한 전임상 예측 서비스를 고도화한다.

연구팀은 신종 감염병 발생 시 후보물질 발굴부터 전임상 유효성·안전성 평가, 임상 진입 가능성 예측까지 이어지는 의사결정 기간을 단축할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또 축적된 데이터와 AI 모델은 국가 바이오 데이터 인프라와 연계해 국내 감염병 연구자들이 활용할 수 있는 공공 연구 기반으로 활용될 것으로 기대했다.

남기택 교수는 "전임상 데이터와 AI 예측, 실험 검증을 하나의 의사결정 체계로 연결하는 새로운 감염병 연구 플랫폼을 구축하는 데 의미가 있다"며 "신종 감염병 발생 시 치료제와 백신 후보물질을 신속하고 정확하게 평가해 임상 적용 가능성을 높이겠다"고 말했다.