'알파폴드' 이후 AI신약 패러다임 전환…"발견서 설계로"[뉴시스 제약바이오 포럼]

석차옥 갤럭스 대표, 뉴시스 제약바이오포럼서 발표

"100년만의 혁신 알파폴드…AI 신약 발전의 시작점"

"기술 발전…갤럭스 등 세상에 없는 '새 항체' 설계"

[서울=뉴시스] 권창회 기자 = 석차옥 갤럭스 대표이사가 16일 서울 중구 더플라자호텔에서 열린 제10회 뉴시스 제약-바이오 포럼에서 'AI 신약개발, 현재와 미래'라는 주제로 강연하고 있다. 2026.03.16. [email protected]

[서울=뉴시스]송연주 기자 = “알파폴드 등장을 시작으로 단백질 신약 개발의 패러다임이 ‘발견’의 시대에서 ‘설계’의 시대로 전환했습니다.”

석차옥 갤럭스 대표이사(국가AI전략위원회 과학및인재분과위원장·서울대 화확부 교수)는 16일 서울 더플라자호텔에서 열린 ‘제10회 뉴시스 제약·바이오 포럼’에서 이같이 밝혔다.

석 대표는 “과거의 신약 후보물질 발굴은 실험 중심 스크리닝(탐색)을 거쳐 낮은 성공률, 높은 비용, 긴 시간을 특징으로 했다”며 “2024년 노벨화학상의 주인공인 알파폴드로 단백질 구조 ‘예측’의 시대가 열렸고, 미래엔 원하는 기능을 창조 가능한 ‘AI 설계 엔진’이 중심이 되면서 난치성 타깃(표적)을 정복하고 비용을 절감할 것”이라고 말했다.

단백질은 우리 몸을 구성하고 유지하는 데 꼭 필요한 유기물로, 단백질 기능에 이상이 생기면 암이나 알츠하이머병 등 질병이 생긴다.

알파폴드는 아미노산 서열만으로 복잡한 단백질의 3차원 구조를 예측해, 신약 개발·질병 치료 연구에 혁신적인 변화를 일으켰단 평가를 받았다. 알파폴드를 개발한 데미스 하사비스 구글 딥마인드 CEO는 지난 2024년 노벨화학상을 수상했다.

그는 “알파폴드는 100년만에 일어난 혁신이고 앞으로 100년을 좌우할 것”이라며 “신약 개발의 하이 리스크·리턴을 어떻게 줄일지가 AI의 관심사인데 알파폴드는 초기 물질 발굴에 직접 적용할 AI다. 임상에 성공하려면 성공할 물질을 초기 발굴하는 게 중요하므로 알파폴드는 AI 발전의 시작점”이라고 말했다.

단백질 구조를 예측할 수 있다면 단백질을 직접 설계할 수도 있다는 개념으로 나아갔다. 더 복잡한 항체까지 설계했다.

[서울=뉴시스] 권창회 기자 = 석차옥 갤럭스 대표이사가 16일 서울 중구 더플라자호텔에서 열린 제10회 뉴시스 제약-바이오 포럼에서 'AI 신약개발, 현재와 미래'라는 주제로 강연하고 있다. 2026.03.16. [email protected]

지난해 갤럭스는 ‘드노보(de novo·완전히 처음부터) 항체’ 설계에 성공했다. 드노보 항체는 자연계에 존재하지 않는 인공적으로 설계된, 완전히 새로운 단백질을 말한다. AI를 활용해서 원하는 표적의 정확한 부위에 결합하도록 항체의 아미노산 서열을 설계한다.

전통적인 항체 발굴은 실험적 방법에 의존해 원하는 항체가 나올지조차 예측하기 어려웠고 발굴 과정에 1년 이상 소요되는 경우가 일반적이었다. 수천만개 항체 중 ‘발견’하는 방식에서, AI를 통해 애초부터 원하는 항체를 ‘설계’하는 시대를 만들고 있는 것이다. 글로벌에서도 성공 사례가 제한적이고 국내에선 유일하다.

석 대표는 “최근 항체 설계 성공 사례가 나타나기 시작했고 갤럭스는 작년 3월에 발표했다”며 “처음부터 AI 플랫폼을 통해 타깃 단백질에 결합하는 항체를 설계하는 것으로, 시간과 비용이 단축된다. 내가 원하는 특성을 미리 설정해 설계하고 조합할 수 있게 해주며, 갤럭스 항체 설계는 단번에 상용 항체 수준의 결합력·물성을 확보했다”고 말했다.

이 같은 AI 신약 개발의 중단기적 비전으로 석 대표는 바이오-의료 데이터 연계를 제시했다.

석 대표는 “지금은 물질 발굴과 임상이 분절적이다. 중단기적 비전을 위해 바이오 의료 데이터의 연계가 필요하다”며 “AI와 제약바이오 결합 과정에서 'AI로 근원적인 혁신을 일으키는 자'가 미래 주도권을 잡게 될 것”이라고 말했다.


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