K-제약 경쟁력 ”AI가 직접 실험하는 ‘자율실험실’에 달렸다”

AI 요약

12일 관련 업계에 따르면 한국보건산업진흥원 보고서는 AI와 빅데이터로 후보물질 예측·설계 속도는 향상됐지만 실제 합성·검증용 물리적 실험은 여전히 사람에 의존해 AI 예측을 신속하게 실험으로 검증하고 그 결과를 다시 AI에 반영하는 실험적 선순환 체계가 미흡하다고 분석했습니다. 보고서는 AI가 실험을 설계하고 로봇이 이를 수행한 뒤 결과를 학습하는 자율실험실(SDL)이 차세대 핵심 인프라라며, 해외에서는 일라이 릴리가 중국 크리스탈파이와 협력해 24시간 연속 실험과 전 세계 300개 이상의 로봇 실험 워크스테이션을 운영하는 사례가 있다고 전했습니다. 국내에서는 자율실험실 확산이 진행 중이나 글로벌 경쟁력 확보를 위해 연구 인프라·데이터 생태계에 대한 투자와 산·학·연·병 공동 활용의 국가 차원 전략 수립, 후보물질 발굴·반응 조건 최적화·제형 조성 탐색·세포 기반 반복 평가·바이오공정 변수 최적화 등 반복 실험 중심 분야부터 단계적 도입이 필요하다고 보고서는 제시했습니다