[주제 세부 소개]
신약개발은 대표적인 고위험 고비용 분야로 장기간의 연구개발 기간과 대규모 비용이 소요된다. 최근 인공지능의 획기적인 기술발전과 함께 신약개발 과정에서도 이를 활용한 신약개발의 병목 해소에 노력하고 있다. 그러나 신약개발의 핵심 병목은 알고리즘 성능 자체에만 있는 것이 아니라, 인공지능이 예측한 결과를 신속하게 실험으로 검증하고, 그 실측 데이터를 다시 AI 모델에 반영하는 '실험적 선순환 체계'가 구축되어야 한다. 이러한 패러다임의 전환에 앞장서고 있는 XtalPi의 자율실험실은 AI 기반 분자 설계, 예측 모델링, 자동화된 실험 플랫폼을 통합함으로써, 기존의 연구 프로세스를 자율적이고 폐쇄 루프(closed-loop) 방식의 발견 시스템으로 전환하는 것을 목표로 합니다. 이러한 시스템을 살펴봄으로써 어떻게 가설 생성, 실험적 검증, 데이터 기반 학습 간의 신속한 반복을 가능하게 하여, 제약 및 화학 연구에서 효율성, 재현성, 확장성을 향상시키는지 알아보고자 한다.
[연사 소개]
JW중외제약과 동아ST 등의 제약바이오산업 현장에서 24년간 연구하며 수많은 실패 사례를 통하여 신약 개발의 어려움을 경험했다. 2016년 Abbvie로의 해외 라이선싱 아웃의 성공 케이스를 가지고 있으며, 2023년부터는 AI 신약 개발 정책 연구 및 제약사의 AI 신약개발 도입 등을 제안하는 한국제약바이오협회 AI신약융합연구소에 근무하였다. 국내 컴퓨터 활용 신약개발 분야의 오랜 경험자 중 하나인 디지털 분자구조 디자이너다.
