[파이낸셜뉴스] 서울 용산 전쟁기념관에서 개최된 '2025 서울 국제향군 포럼'에서 6·25전쟁 참전국 향군회장들은 '한반도 평화 정착'을 위한 국제 공동성명서를 처음으로 채택하고 글로벌 안보 협력의지를 다졌다. 이날 행사에는 참전국과 물자지원국 등 총 61개국의 외교·군사 대표와 유엔사, 합참, 국회의원 등 200여 명이 참석했다. 25일 향군에 따르면 이날 열린 포럼에서 '국제 평화와 안보를 위한 전략적 협력 동반자로서 재향군인회의 역할과 비전'을 주제로 진행됐으며, 6·25전쟁에 참전한 22개국 중 16개국 향군회장들이 공동성명서에 서명했다. 신상태 대한민국재향군인회 회장은 개회사에서 "과거의 영광에 머무르지 않고, 미래 평화를 위한 강력한 기반을 만들어야 할 때"라며 "국제향군 포럼을 매년 정례화해 참전국들과의 연대를 강화해 나가겠다"고 밝혔다. 향군 관계자는 "이번 포럼은 단순한 외교 행사를 넘어 연대와 협력의 새 장을 연 의미 있는 자리였다. 이를 계기로 향군은 국제 협력 네트워크를 더욱 확장해 나갈 것"이라고 말했다. 16개국 향군회장단이 채택한 공동성명서는 △참전국 간 연대와 희생 계승 △재향군인회의 평화사절 역할 확대 △한반도 자유·민주주의 수호를 위한 협력 및 교류 확대 △참전용사 예우 및 미래세대 교육 강화 등을 핵심 내용으로 담았다. 포럼에서는 국가별 사례 공유와 토론도 이어졌다. 황원동 향군 공군부회장은 "다변화된 안보 위협에 대응하기 위해 민간 차원의 국제 협력이 중요하다"고 강조했다. 남아프리카공화국 한국전 참전용사회 로우 회장은 "평화교육과 재방문 프로그램 등 다양한 활동을 추진 중"이라고 소개했다. 스웨덴 한인회 에릭슨 회장도 "기념사업과 교류를 통해 한-스웨덴 우호를 이어가겠다"며 민간외교 의지를 전했다. 룩셈부르크 한인회 박미희 향군회장은 "85명의 룩셈부르크 참전용사의 공헌을 후세에 전하고 있다"고 밝혔다. wangjylee@fnnews.com 이종윤 기자

[파이낸셜뉴스] 해양수산부는 제주특별자치도와 공동으로 7월 10일부터 12일까지 3일간 제주도에서 '제12회 제주 국제크루즈포럼(2025 ASIA Cruise Forum Jeju)'을 개최한다고 9일 밝혔다. 제주 국제크루즈포럼은 아시아 대표 크루즈 산업 포럼으로, 2013년부터 매년 개최되며 아시아 주요 크루즈 관계자들이 최신 산업 동향을 공유하고 협력 방안을 논의하는 등 아시아 크루즈 산업 발전에 기여해 왔다. 올해는 '2035 아시아 크루즈의 비전-글로벌 시장의 9%에서 20%를 향한 항해'라는 주제 아래, △아시아 크루즈 시장의 비전과 전략 △아시아 크루즈 목적지의 미래 △아시아 크루즈 시장의 지속 가능한 성장을 세부 주제로 3개 세션을 운영하며 아시아 크루즈 산업의 성장 방안을 논의할 예정이다. 이 밖에 아시아 주요 선사, 여행사, 기항지 관계자 간 비즈니스 미팅을 80회 이상 진행하고, 한국 크루즈 모항 활성화 방안을 논의하는 제20회 크루즈발전협의회 등도 개최될 예정이다. 행사와 관련된 자세한 내용은 제주 국제크루즈포럼 누리집에서 확인할 수 있다. 강도형 해수부 장관은 "이제 아시아 크루즈 산업은 경쟁이 아닌 협력으로 공동의 목표를 향해 함께 나아가야할 때"라며 "이번 포럼에서 나오는 생산적이고 진취적인 논의들이 아시아 크루즈 산업의 지속 가능한 성장에 중요한 이정표가 될 것으로 기대한다"고 말했다.   leeyb@fnnews.com 이유범 기자

○…24일 파이낸셜뉴스와 특허청이 함께한 제15회 국제지식재산보호컨퍼런스. 업계 유력한 전문가들의 강연을 듣기 위한 사람들로 문전성시. 강연 시작 전부터 꽉 찬 자리에 뒤에 서서 듣는 사람도 많아. 이번 컨퍼런스에는 세계 최대 특허풀 관리회사 비아 라이센싱 히스 호글런드 대표, 가나자와공업대학교 스기미츠 카즈나리 교수 등이 참석해 눈길. 충실한 내용에 포럼 끝까지 자리 지킨 사람도 다수. ○…지식재산(IP) 행사답게 사전 티타임 행사에서도 IP에 관심 쏠려. 이재관 더불어민주당 의원, 이광형 국가지식재산위원회 위원장은 한국과 미국 제도를 비교하며 입법 아이디어 제안. 이 위원장은 "한국은 특허 침해하면 증거를 찾아야 하는 어려움이 있다"며 "하지만 미국은 아니다. 법적 보호를 받기 때문에 기술탈취가 거의 어렵다"고 발언. 이에 이 의원은 수첩을 꺼내 메모. 이 의원은 "적정한 대가를 주고 사면 되는데, 우리나라는 그렇지 않다. 기술탈취하는 게 훨씬 싸다"며 공감하기도. ○…대화 주제는 인공지능(AI)까지 확대. 특히 AI가 만든 이미지에 대한 지식재산권 인정을 어디까지 해야 할지 논의의 장 열려. "AI가 만든 이미지를 우리가 만들었다고 할 수 있을까"라는 전선익 파이낸셜뉴스 부회장 질문에 이석훈 자본시장연구원 금융산업실 실장은 "AI를 통해 나오는 결과물은 충분히 숙성된 것은 아니라고 생각한다"며 "그 결과물은 인간을 한 번 더 거쳐야 한다는 점에서 완전한 대체는 쉽지 않을 것이라 본다"고 답변. ○…"나는 찐 기업인"이라며 등장한 이재관 민주당 의원, 최근 관심사는 벤처기업. "이번 행사도 벤처기업과 연관이 있다"며 "시장을 잘 마련해주면 (벤처기업이) 더욱 늘어날 수 있을 것"이라고 예측. 그러면서 "요즘 중년 중에는 노하우 가지고 있는 사람이 많다. 젊은층과 연결해 주면 노하우를 전수받을 수 있을 것 같다"고 발언. "젊은 친구들이 시행착오 많이 하는 이유 중 하나는 행정이든 그런 부분에 노하우 없기 때문이다. 노하우가 있는 분들의 경험을 배우면 좋을 것"이라고 밝혀. ○…연사로 참여한 카와나 히로시 KDDI 총괄본부 프로페셔널 및 지식재산·무형자산 거버넌스협회 부이사장(일반사단법인 지식재산·무형자산 거버넌스협회(JAGIP) 부이사장)은 한국 기업에도 관심 많아. 일본의 이동통신회사 KDDI 총괄이기도 한 그는 "한국의 SK텔레콤, LG유플러스에 대해 많이 들었다"고. 특히 "(양측이) 비슷한 점이 많아 좋은 것은 배우고, 가지고 오고 싶다"고 발언하기도. one1@fnnews.com 정원일 권준호 박신영 조은효 김학재 강구귀 임수빈 이동혁 기자

평균 10년 이상의 개발 기간과 수조원의 연구개발(R&D) 비용이 투입되지만 후보물질 1만개 중 단 1개만이 최종 승인받아 대표적인 '고위험 분야'로 꼽히는 신약개발 시장에서 인공지능(AI)이 판도를 뒤흔들고 있다. AI 기술을 활용하면 개발기간을 획기적으로 줄이고 성공 가능성을 높이며 비용은 절감하는 '효율성의 혁명'이 가능하다는 것이 점점 현실로 입증되고 있다는 지적이다. 파이낸셜뉴스가 한국화학연구원, 국가독성과학연구소와 함께 18일 서울 여의도 콘래드호텔에서 'AI를 활용한 신약개발의 미래'를 주제로 공동 개최한 제17회 서울국제신약포럼은 AI 신약개발의 현재를 조망하고 앞으로의 전략을 공유하는 자리로 마련됐다.이날 기조강연을 맡은 표준희 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원 부원장(원장 직무대행)은 "AI는 신약개발의 전 과정에서 과학과 산업의 경계를 허무는 혁신 플랫폼"이라며 국내 제약·바이오 산업이 글로벌 흐름에 발맞추기 위한 전략적 전환이 시급하다고 강조했다. 표 부원장은 AI를 실제 신약 경쟁력으로 전환하기 위해서는 정부 차원의 기반기술 확보가 무엇보다 중요하며 기업의 AI 활용 역량을 글로벌 수준으로 강화하는 것 역시 핵심과제라고 설명했다. 이날 패널 토론에서는 AI 신약개발이 신약 성공률을 높이고, 시간과 비용을 절감하는 핵심동력이 되고 있다는 점이 강조됐다. AI 도입 이후의 예측률 향상, 독성예측 자동화, 효율적인 후보물질 발굴 등 구체적인 성과도 공유됐다. 패널들은 AI 신약개발이 다학제적 융합과 긴밀한 협력 없이는 성공하기 어렵다고 입을 모았다. 다양한 분야의 전문가들이 협력하고, 융합형 인재를 양성하며 국가 차원의 인프라 구축과 정책적 지원이 뒷받침돼야 한다는 데 모든 패널들이 공감했다. 또 향후 5년 내 AI 기술의 보편화로 글로벌 신약개발 경쟁은 더욱 치열해질 것이며, 이는 동시에 국내 기업들이 글로벌 제약사의 반열에 오를 수 있는 획기적인 기회가 될 것이라는 전망도 나왔다. 실제로 AI 신약개발은 이미 거스를 수 없는 흐름이 되고 있다. 지난해 미국의 AI 신약개발 기업 리커전 파마슈티컬스는 AI 플랫폼을 활용해 발굴한 암 치료제 'REC-1245'의 임상시험을 승인받았다. 해당 후보물질은 표적 발굴부터 임상 진입까지 단 18개월 만에 완료되며 AI가 신약개발의 '꿈'이 아닌 '도구'가 되었음을 보여줬다는 설명이다. 특별취재팀 강중모 팀장 강경래 서지윤 신지민 기자

"인공지능(AI) 신약 개발에 속도를 내기 위해 후보물질 등 임상 데이터를 통합하고 관리할 수 있는 체계가 필요합니다." 18일 서울 여의도 콘래드호텔에서 파이낸셜뉴스가 한국화학연구원, 국가독성과학연구소와 'AI를 활용한 신약개발의 미래'란 주제로 공동 개최한 제17회 서울국제신약포럼 패널토론에서 참석자들은 이같이 입을 모았다. 이날 패널 토론은 표준희 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원 부원장을 좌장으로 김소희 식품의약품안전처 순환신경계약품과 과장, 남혁모 과학기술정보통신부 첨단바이오기술과 과장, 김광록 한국화학연구원 의약바이오연구본부 본부장, 정경진 국가독성과학연구소 차세대비임상연구본부 본부장, 최재문 칼리시 대표가 참여했다. ■AI 기술성과 가시화…산학연 연계 등 융합 필요토론자들은 신약 연구에 AI 기술을 도입한 뒤 어느 정도 성과가 나고 있다고 한목소리를 냈다. 김 본부장은 "2020년 이후 AI 기술이 신약 개발에 도입되면서 시간과 비용이 많이 단축된 게 사실"이라며 "이후 신약 개발이 비약적으로 발전하고 있다"고 평가했다. 정 본부장은 "이전에는 독성병리 연구자들이 슬라이드를 만들어서 한 땀 한 땀 현미경으로 작업해야 하는 등 긴 시간이 필요했다"며 "이제는 슬라이드를 이미지로 만든 뒤 딥러닝을 통해 학습하면서 독성진단 속도가 빨라졌으며, 오차 역시 크게 줄었다"고 말했다. 토론자들은 특히 산학연 연계를 통해 AI 신약 개발을 앞당겨야 한다고 강조했다. 정 본부장은 "독성병리에 있어 슬라이드를 고해상도로 볼 수 있게 하려면 디지털 전문가, 학습을 통해 슬라이드 이미지 병변을 분류하려면 딥러닝 전문가, 신뢰성을 검증하려면 통계 전문가가 필요하다"며 "다양한 학문적 융합이 있어야 AI 신약 개발에 실제적인 성과가 나올 것"이라고 강조했다. 최 대표는 "기업 입장에서도 AI와 컴퓨터, 바이오 등 다양한 지식을 갖춘 융합인재가 필요한데 실제로는 필요한 지식의 절반도 모르는 이들이 많은 실정"이라며 "여기에 각자 쓰는 전문용어 역시 달라 많은 시간이 소요되는데 전문성을 갖춘 융합형 인재 육성이 필요해 보인다"고 지적했다. ■글로벌 대비 인프라 부족…제도개선 시급AI 신약 개발에 있어 글로벌 빅파마에 비해 인프라 등에서 뒤처져 있다는 지적도 나왔다. 김 본부장은 "AI 신약 개발에 있어서 우리나라와 같이 소수 연구자들이 끌고 가는 데는 한계가 있다"며 "좀 더 큰 집단이 필요하며, 빅파마와 차별화된 틈새시장을 찾아야 할 것"이라고 지적했다. 이를 위해 기업과 대학이 보유한 후보물질 등 임상 데이터를 통합관리할 필요가 있다고 주장했다. 정 본부장은 "향후 5년 내 AI 기술을 이용한 신약 후보물질 발굴은 인간이 따라가지 못할 정도로 진행되고, 이는 우리에게 위기이자 기회가 될 것"이라며 "AI 신약 개발에서 앞서가기 위해 방대한 임상 데이터 확보가 중요한데 기업과 대학에 있는 정보를 통합해서 같이 분석하는 부분을 생각해야 한다"고 설명했다. 표 부원장 역시 "통상 빅파마는 AI 연구원만 200명 이상 운영하고 있으며, 이를 통해 AI 신약을 위한 파이프라인 전주기를 지원한다"며 "빅파마들과 격차가 벌어지지 않기 위해 임상 데이터 활용을 비롯해 틈새시장 발굴 등에 나서야 할 것"이라고 강조했다. 남 과장은 "AI 신약 개발은 임상 데이터를 빼고 이야기할 수 없는데 임상 데이터는 사용하는 데 있어 규제가 많다"며 "물론 생명을 다루는 일이기 때문에 어느 정도 규제가 필요하지만 이를 학문적으로 풀어낼 필요가 있다"고 말했다. 그는 이어 "이를 위해 바이오데이터법을 준비 중인데, 이를 통해 기업과 대학에서 임상 데이터를 수월하게 활용할 수 있도록 할 것"이라며 "아울러 바이오파운드리, 전임상센터 등도 추진 중"이라고 덧붙였다. 특별취재팀 강중모 팀장 강경래 서지윤 신지민 기자

"인공지능(AI)이 독성병리 평가에 있어 빠른 진단을 돕고 있습니다." 조재우 국가독성과학연구소 독성병리연구센터 책임연구원은 18일 서울 여의도 콘래드호텔에서 'AI를 활용한 신약개발의 미래'란 주제로 열린 제17회 서울국제신약포럼에서 이같이 밝혔다. 그는 이날 '독성병리 평가에서의 AI 응용'을 주제로 한 발표를 통해 "디지털 병리학 기술이 널리 보급되면서 병리학 진단은 점점 더 디지털 플랫폼으로 전환될 것"이라며 "디지털 병리학에 AI가 원활히 통합, 스캔과 진단이 동시에 이뤄질 수 있다"고 말했다. 조 연구원은 "독성병리 평가는 세포나 조직이 독성물질에 의해 손상을 입었을 때 발생하는 변화를 현미경을 통해 관찰하고 기록하는 것에서 시작한다"며 "이는 주로 신약 개발이나 화학물질 안전성 평가를 위한 비임상(동물) 시험에서 중요하고 필수적인 역할을 담당한다"고 설명했다. 그는 "최근 AI 기술 발전으로 판독이나 진단을 자동으로 할 수 있도록 AI에 기반한 디지털 병리 솔루션이 나오고 있다"며 "이는 주로 임상 분야에서 특정 암종을 진단하는 쪽에 초점을 맞추고 있어 비임상 분야를 위한 AI 연구개발이 필요하다"고 덧붙였다. 이와 관련, 국가독성과학연구소는 전임상 독성병리 평가를 효율적으로 수행하기 위해 설치류 조직 슬라이드상의 독성을 스크리닝할 수 있도록 디자인한 '패소로보(Pathorobo)' 프로그램을 운영하고 있다. 조 연구원은 "이제 AI는 전문가와 비슷한 정확도로 특정 병변을 감지하고 평가할 수 있다"며 "독성병리에 필요한 모든 병변 데이터에 대해 AI가 학습할 경우 병리학자의 빠른 의사결정을 지원할 수 있을 것"이라고 말했다. 특별취재팀 강중모 팀장 강경래 서지윤 신지민 기자

"이제는 인공지능(AI)이 신약 후보물질을 직접 만드는 시대입니다." 김우연 한국과학기술원(KAIST) 교수는 18일 서울 여의도 콘래드호텔에서 열린 제17회 서울국제신약포럼에서 "최근의 AI는 기존 화합물을 단순 선별하는 수준을 넘어 필요한 약물구조 자체를 창출하는 생성모델로 진화하고 있다"면서 이같이 밝혔다. 김 교수는 대표적 생성형 모델로 'DeepICL'과 'NCIDiff'를 소개했다. DeepICL은 단백질의 결합 포켓 정보를 바탕으로 새로운 약물 후보 분자를 한 원자씩 생성해내는 구조 기반 모델이다. NCIDiff는 분자와 단백질 사이의 수소결합, 소수성 상호작용 등 결합 유형을 고려해 선택성과 효능을 동시에 높이는 최적화를 수행한다. 김 교수는 "이제는 활성화 데이터가 부족하더라도 단백질 구조만으로 최적 약물을 설계할 수 있다"며 "AI가 단백질 주변 환경을 인식하고, 결합에 적합한 분자의 구조와 결합 모드를 동시에 생성하는 수준에 이르렀다"고 말했다. 또한 김 교수는 "생성형 AI는 분자 자체의 특성뿐 아니라 합성 경로까지 동시에 설계할 수 있어, 실제 제조로 이어지는 가능성까지 높인다"고 설명했다. 실제로 연구팀은 상용 빌딩블록과 반응 조건을 조합한 설계 알고리즘을 통해 도출된 분자들이 상업용 자동 합성 장비에서도 구현 가능함을 확인했다. 신약 설계의 새로운 축으로는 '합성 가능성'이 제시됐다. 김 교수는 "이론적으로 뛰어난 분자라도 실제로 합성할 수 없다면 의미가 없다"며 상용 빌딩블록을 조합해 합성 가능한 구조를 우선 설계하는 방식의 중요성을 강조했다. 수조개 이상의 조합 가능성을 고려해 현실 적용성을 높이고 파이프라인 속도를 단축시킬 수 있다는 설명이다. 특별취재팀 강중모 팀장 강경래 서지윤 신지민 기자

"기존 예측모델의 정확도 한계를 극복하기 위해 자연어처리(NLP) 기반 임베딩과 전통적인 분자 서열 지표를 결합한 하이브리드 프레임워크 'HyPepTox-Fuse'를 개발했습니다." 발라찬드란 마나발란 성균관대학교 생명공학대학 부교수는 18일 서울 여의도 콘래드호텔에서 열린 제17회 서울국제신약포럼에서 '펩타이드 독성 예측 연구' 발표를 통해 이같이 말했다. 펩타이드는 2~50개의 아미노산이 연결된 짧은 서열로 단백질보다 작고 합성이 용이해 차세대 치료제 후보물질로 주목받고 있다. 당뇨병, 암, 심혈관질환 등 다양한 질환 치료에 활용 가능성이 커 실제로 시장에 나온 펩타이드 기반 치료제는 80개를 넘는다. 그러나 높은 치료 효능에도 불구하고 일부 펩타이드는 독성 문제로 임상 단계에서 실패한다. 마나발란 부교수는 "펩타이드는 생물학적 특이성과 선택성이 뛰어나 전통 약물보다 안전성이 높다"며 "다만 독성을 사전에 예측하지 못하면 신약 개발의 발목을 잡을 수 있다"고 지적했다. 특히 기존의 실험실 기반 분석은 시간과 비용이 많이 들고 유사 펩타이드를 찾는 방식은 데이터가 부족하거나 기준이 모호하다는 단점이 있었다. 이를 보완하기 위해 개발된 것이 바로 HyPepTox-Fuse 모델이다. 마나발란 부교수는 "이 모델은 최신 단백질언어모델(PLM) 기반 임베딩과 다양한 서열 지표를 통합해 펩타이드 독성 여부를 예측한다"며 "특히 멀티헤드 어텐션과 트랜스포머 구조를 활용해 서로 다른 특징 간의 관계를 정밀하게 학습하도록 설계됐다"고 설명했다. 그는 "이를 통해 신약 개발 초기 단계에서 독성 가능성이 있는 펩타이드를 사전에 걸러낼 수 있다"며 "시간과 비용을 크게 절감할 수 있어 실제 임상 적용 가능성도 높다"고 덧붙였다. 특별취재팀 강중모 팀장 강경래 서지윤 신지민 기자

"혁신적인 단백질 구조 검색도구 '폴드시크(Foldseek)'는 일주일 걸리던 검색작업을 5초로 단축시켰다." 미롯 미르디타 서울대학교 자연과학대학 생명과학부 박사후연구원은 18일 서울 여의도 콘래드호텔에서 열린 제17회 서울국제신약포럼에서 '알파폴드 시대의 단백질 구조 예측 및 분석' 발표를 통해 이같이 말했다. 폴드시크는 서울대 마틴 스타이네거 연구원팀이 개발한 초고속 단백질 구조 검색엔진이다. 기존 검색도구 'TM-align'보다 1만배, 'DALI'보다 10만배 속도를 향상했다. 미르디타 연구원은 "폴드시크는 단백질 구조를 매우 빠르고 민감하게 비교할 수 있도록 설계된 도구"라며 "단백질의 3차원 구조를 1차원 서열로 표현하는 것이 핵심"이라고 설명했다. 중앙처리장치(CPU) 대신 그래픽처리장치(GPU)를 이용하면 속도는 더 빨라진다. 미르디타 연구원은 "최대 8개의 GPU를 사용할 경우 폴드시크 CPU 버전에 비해 최대 27배 빠르다"며 "이렇게 빠른 분석이 가능한 이유는 우리가 비교하는 대상이 단백질 구조 자체가 아니라 폴드시크에서 변환된 3Di 구조 서열이기 때문"이라고 강조했다. 검색 민감도는 기존 도구들과 비슷한 수준으로 맞췄다. 미르디타 연구원은 "단백질 구조 검색방법의 민감도는 '원거리 상동성'을 더 잘 찾아낼 수 있다는 점에서 중요하다"며 "이는 단백질 서열의 진화적 기원을 더 멀리까지 추적할 수 있게끔 한다"고 말했다. 원거리 상동성이란 진화의 기간이 길거나 돌연변이가 축적되는 속도가 빠를수록 변화가 많이 축적돼 상동 단백질 사이의 유사성이 점점 희미해지는 현상이다. 단백질 구조는 진화 과정에서 더 잘 유지되기 때문에 단백질 구조를 비교하면 원거리 상동성을 효과적으로 밝혀낼 수 있다. 특별취재팀 강중모 팀장 강경래 서지윤 신지민 기자

"아무리 성능 좋은 총알(약효)이 있어도, 제대로 쏘는 총(약동·독성 특성)이 없으면 소용이 없습니다." 장지돈 한국화학연구원 선임연구원은 18일 'AI를 활용한 신약개발의 미래'를 주제로 열린 제17회 서울국제신약포럼에서 인공지능(AI) 기반 약물의 흡수, 분포, 대사, 배설 및 독성(ADMET) 예측 플랫폼 'AI-Exp'를 소개하며 이같이 밝혔다. 장 연구원은 "AI-Exp는 'ADMET'를 사전에 예측해 임상 실패 확률을 줄이는 플랫폼"이라며 "기존의 비용·시간 부담을 줄이는 핵심 도구로 자리 잡을 수 있다"고 강조했다. AI-Exp는 총 12종의 예측 모듈을 통합한 웹 기반 시스템이다. 이 중에는 심장독성, 간독성, 생식독성 등 5개 독성 예측 모듈과 혈뇌장벽(BBB) 투과성, 대사 안정성, CYP 효소(시토크롬 P450 효소군) 저해 등을 평가하는 5개 약동학 모듈이 포함된다. 분자 구조 유사도 기반의 화합물 설계 기능도 갖췄다. 심장독성 예측 모듈(hERGBoost)은 3개의 알고리즘으로 구성된 보수적 설계 구조를 갖춰 위양성 최소화를 통한 안전성 확보를 꾀했다. BBB 투과성은 분류·정량 모델로 구분해 활용 가능하며 생식독성·간독성 모델은 다중 학습과 앙상블 기법으로 성능을 높였다. 장 연구원은 "6월까지 누적 분석 화합물은 8000여개로 모든 모듈은 국제학술지에 발표된 최고수준(SOTA)의 알고리즘 기반"이라면서 "다양한 민관 프로젝트에서 실효성이 입증되고 있다"고 말했다. AI-Exp는 사용자 인터페이스(UI) 측면에서 직관성도 갖췄다는 설명이다. 복수 모듈 동시실행, 결과 시각화, 유사 화합물 탐색 등의 기능을 갖춰 실험설계 및 후보물질 선별 과정에 활용도가 높다는 것이다. 장 연구원은 "AI-Exp는 단순 예측을 넘어 후보물질 설계, 스크리닝 전략 수립까지 가능한 종합 도구로 진화 중"이라며 "AI는 더 이상 보조 수단이 아닌 신약개발 파이프라인의 중심"이라고 강조했다. 특별취재팀 강중모 팀장 강경래 서지윤 신지민 기자