제약바이오 AI 신약개발, "모델 검증 넘어 성과 창출 시간으로”

AI 요약

10일 서울 역삼동 ST센터에서 열린 AI 파마 코리아 컨퍼런스 2026에서는 AI 신약개발이 모델 검증을 넘어 실제 성과 창출과 상용화로 전환해야 한다는 진단과 함께 정부의 데이터 인프라 확충 및 사업화 지원 약속이 제시되었습니다. UCL의 에디스 찬 교수는 자체 정제 데이터베이스 CNS-DB(3,407개 고유 분자 구조·952개의 정량적 logBB 값)를 기반으로 만든 무작위 숲(Random Forest) 기계학습 모델이 AUC 0.90으로 BPI(AUC 0.75)와 CNS MPO(AUC 0.59)을 크게 상회했다고 보고하며 데이터 정확성의 중요성을 강조했습니다. 찬 교수는 또한 BindSiteS-CNN을 활용한 결합 부위 유사성 탐색과 타겟 가능성 점수(Targetability Score)를 통해 파킨슨병 적용에서 USP30·TOM20 등 신규 우선순위를 도출했고, USP30 관련 억제제 MTX-325가 임상 1b상에 진입했다고 발표했습니다.