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신종 감염병 발생 시 치료제와 백신 개발 속도를 높일 수 있는 인공지능(AI) 기반 디지털 전임상 플랫폼 개발이 본격 추진된다. 후보물질의 유효성과 안전성을 임상시험 이전 단계에서 예측·검증해 신약 개발 기간을 단축하고 성공 가능성을 높이려는 연구다.

연세대학교 의과대학 의생명과학부 남기택 교수 연구팀은 과학기술정보통신부가 지원하는 2026년도 바이오·의료기술개발사업(인공지능바이오 분야 신약단) 신규 과제에 선정됐다. 과제명은 ‘차세대 감염병 대응 데이터-실증 연계형 패스트트랙 시스템 구축 및 전임상 플랫폼 운영’으로, 올해 7월부터 2030년 12월까지 4년 6개월간 총 108억 원의 연구비를 지원받는다.

연구팀은 감염병 치료제와 백신 개발에 필요한 전임상 데이터를 표준화하고, AI 기반 예측과 실제 전임상 실험을 하나의 흐름으로 연결하는 디지털 전임상 의사결정 시스템을 구축한다. 후보물질의 약동학, 유효성, 안전성, 면역원성 데이터를 표준화해 데이터 밸류체인(DVC) 기반의 수집·정제·분석 체계를 마련하고 AI 학습이 가능한 전임상 데이터 인프라를 구축할 예정이다.

플랫폼의 핵심은 AI가 후보물질의 약동학과 체내 분포, 독성, 유효성, 면역원성을 먼저 예측하고 이를 실제 전임상 실험 결과와 비교·검증하는 것이다. 치료제 후보물질은 약물 노출과 체내 분포, 독성 가능성을 분석해 임상 진입 가능성을 평가하고, 백신 후보물질은 면역원성과 면역반응을 분석해 개발 가능성을 예측한다. 또한 전임상 데이터와 생리학적 파라미터를 활용한 AI 기반 임상중개 시스템도 구축해 동물실험 결과가 실제 임상에서 어떤 치료 효과를 보일지 예측하고 후보물질의 우선순위를 제시한다.

연세대 의대 감염내과 정수진 교수는 임상 전문성을 바탕으로 전임상 연구 결과의 임상 연계 가능성을 검토하고 치료제·백신 개발 전략 수립에 참여한다. 연구는 단계적으로 진행되며, 1단계(2026~2028년)에서는 신규 데이터셋 확보와 AI 기반 데이터 인프라, 패스트트랙 시스템을 구축하고, 2단계(2029~2030년)에서는 후보물질 실험 데이터를 활용해 플랫폼을 검증하며 대형언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG) 기술을 접목한 지능형 전임상 예측 서비스를 고도화할 계획이다.

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

한편 남 교수는 코로나19 팬데믹 초기부터 국내 감염병 대응 연구 기반을 구축했으며, 2021년부터 한국연구재단 바이오·의료기술개발사업 세부과제 책임자로 활동하며 다양한 전임상 데이터를 축적했다. 현재까지 7종의 바이러스 감염모델과 3만 건 이상의 전임상 데이터를 확보했으며, 국내 6개 기관의 후보물질 유효성 평가를 10회 이상 수행했다. 또한 SCI 논문 20편을 발표하고 COVID-19 전임상 데이터 포털과 LIMS 기반 데이터 관리 시스템을 운영하며 ABSL-3 수준의 동물실험시설에서 신약 검증 플랫폼을 구축해왔다.