Saturday biotopic : AI and biotech

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Biotopic Saturday: AI and biotech

AI와 합성생물학의 융합: 혁신과 윤리적 거버넌스의 도전
Nature지에 2025년 7월 1일 발표된 논문에 따르면, AI와 합성생물학의 융합은 생물학적 발견과 공학에 혁신을 가져오고 있습니다. AI 기반 머신러닝은 복잡하고 고충실도의 생물학 정보를 빠르게 획득하고, 아미노산 서열로부터 단백질 구조 예측 정확도를 높이며, 설계-제작-시험-학습(DBTL) 사이클의 효율성을 개선합니다. 특히, DeepMind의 AlphaFold 3는 모든 알려진 단백질의 3D 구조를 고정밀도로 예측하는 데 성공하여 단백질 공학 분야에 큰 진전을 이루었습니다. 또한, AI는 자동화된 실험실과 로봇 공학을 활용해 미생물 및 효소 최적화를 가속화하고 있습니다. 그러나 AI-합성생물학 융합은 생물학적 위험, 이중용도 문제, 불투명한 AI 모델의 해석 가능성 부족, 그리고 규제 체계의 미비 등 윤리적·안전성 문제를 동반합니다. 이에 따라 인간의 감독을 유지하는 ‘휴먼 인 더 루프’ 시스템과 국제적 협력에 기반한 유연하고 적응적인 규제 프레임워크 구축이 필수적입니다. 이 기술 융합은 의학, 농업, 환경 지속가능성 등 다양한 분야에 긍정적 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있으나, 안전과 혁신의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. (2025년 7월 1일) 출처

Portal Biotech, 세계 최초 단일 분자 단백질 시퀀서 개발로 3500만 달러 투자 유치
Portal Biotech는 10년 이상의 학술 연구를 바탕으로 나노포어 기반 단백질 시퀀싱 플랫폼을 개발하여, 기존 질량분석법이 놓치는 단백질 변형과 구조 정보를 실시간으로 고해상도 분석할 수 있는 혁신적 기술을 선보였습니다. 이 기술은 약물 개발과 진단의 신뢰성을 높이고, 생물안보 대응력을 강화할 것으로 기대됩니다. 2025년 6월 30일, NATO 혁신기금과 Earlybird 등이 주도하는 3500만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치하였으며, 이를 통해 상용화 로드맵 가속화와 R&D, 데이터 과학 인력 확충에 나섭니다. 이 플랫폼은 단백질의 전체 길이와 변형을 단일 분자 수준에서 분석 가능하게 하여, 생명과학 분야의 근본적 이해와 혁신을 촉진할 전망입니다. 출처

AI 기반 약물 재창출: Rett 증후군 치료 후보 ‘보리노스타트’ 발견
Wyss Institute 연구팀은 AI 기반 drug discovery 플랫폼 nemoCAD를 활용하여, 희귀 유전 질환인 Rett 증후군 치료에 효과적인 약물 후보로 HDAC 억제제인 보리노스타트(vorinostat)를 발굴하였습니다. 이 약물은 신경계뿐 아니라 비신경계 조직에서도 질병 변형 효과를 보였으며, 기존 약물 재창출 접근법과 달리 전체 유전자 네트워크 변화를 기반으로 후보 물질을 예측하는 혁신적 방법론을 적용하였습니다. 현재 Unravel Biosciences가 콜롬비아에서 15명의 환자를 대상으로 임상시험을 준비 중입니다. (2025년 7월) 출처

AI가 주도하는 바이오텍 혁신과 임상시험 효율화
PharmaVoice와 Fierce Biotech 등 보도에 따르면, AI는 신약 개발부터 임상시험, 환자 모집, 데이터 분석에 이르기까지 바이오텍 및 제약 산업 전반에 혁신을 일으키고 있습니다. AI 기반 데이터 과학팀이 조직 내 권한을 부여받아 임상시험 설계와 환자 선별을 최적화하며, AI를 활용한 디지털 트윈과 예측 모델링이 임상 개발의 성공률을 높이고 있습니다. 그러나 전통적 제약업계 내에서는 AI 도입에 따른 조직 문화 변화와 규제 리스크에 대한 저항도 존재합니다. 이에 따라 AI 혁신과 규제 준수 간 균형을 맞추기 위한 ‘if-then’ 프레임워크 등 유연한 접근법이 제안되고 있습니다. (2025년 6월~7월) 출처, 출처

AI와 옴믹스 데이터 통합으로 개인 맞춤형 예방의료 및 장수 연구 가속화
Saudi Arabia의 Rewind사는 AI와 유전체학, 단백질체학, 대사체학 등 다중 옴믹스 데이터를 통합 분석하여 개인 맞춤형 건강 위험 예측과 예방적 개입을 가능하게 하는 플랫폼을 개발 중입니다. 이는 Vision 2030 전략과 연계된 국가적 보건 혁신 프로젝트의 일환으로, AI가 방대한 생물학적 데이터를 실시간으로 처리하여 조기 질병 진단과 치료 반응 모니터링을 지원합니다. 다만, 데이터 인프라의 단절과 의료진의 AI 활용 역량 부족이 도전 과제로 지적되며, 이를 극복하기 위한 교육 프로그램과 윤리적 데이터 거버넌스 구축이 강조되고 있습니다. (2025년 4~7월) 출처

AI 기반 합성생물학 자동화 실험실과 효소 공학 혁신
BioTechniques 및 Phys.org 보도에 따르면, AI와 로봇 자동화가 결합된 자율 실험실이 효소 공학 분야에서 빠른 설계-제작-시험-학습(DBTL) 사이클을 가능하게 하여, 미생물 균주 및 효소 최적화를 가속화하고 있습니다. 이러한 자동화 플랫폼은 실험 반복 횟수를 대폭 줄이면서도 최적화된 생물학적 구조물을 신속하게 도출할 수 있어, 신약 개발과 산업용 생물공정 혁신에 기여하고 있습니다. (2025년 7월) 출처, 출처

AI 기반 신약 개발 기업 및 투자 동향
Securities.io는 2025년 6월 기준 AI 및 디지털 바이오텍 분야에서 두각을 나타내는 상장 기업으로 Roivant Sciences, Schrödinger, Inc., Exscientia, Absci Corporation, e-therapeutics plc 등을 소개하였습니다. 이들 기업은 AI를 활용해 신약 후보 물질 탐색, 단백질 설계, 항체 개발, RNA 간섭 치료제 개발 등 다양한 분야에서 혁신을 추구하고 있으며, 대규모 파트너십과 투자 유치를 통해 성장 기반을 마련하고 있습니다. AI 기술은 신약 개발 시간과 비용을 획기적으로 단축시키는 핵심 동력으로 평가받고 있습니다. 출처

FDA 및 EMA, AI 활용 규제 및 감독 체계 마련 중
Genetic Engineering & Biotechnology News에 따르면, 미국 FDA는 AI 도구를 활용해 심사 및 감독 업무 효율화를 추진 중이며, 유럽 EMA도 2023년부터 AI 활용 계획을 수립하여 직원 생산성 향상과 의사결정 지원을 목표로 하고 있습니다. 그러나 AI가 제조 공정에 미치는 영향에 대한 구체적 규제 가이드라인은 아직 미흡하며, 규제 기관들은 AI 기술 발전 속도에 맞춘 유연하고 적응적인 규제 체계 구축과 심사 인력의 AI 역량 강화에 집중하고 있습니다. 국제적 규제 조화의 필요성도 강조되고 있습니다. (2025년 6월) 출처

AI 기반 신약 개발 및 임상시험에서의 윤리적·사회적 고려사항
PharmaVoice와 Nature Biotechnology 등에서는 AI가 신약 개발과 임상시험에서 혁신을 촉진하는 동시에, 불투명한 AI 모델의 해석 가능성 부족, 인간 감독의 축소, 데이터 편향 및 이중용도 위험 등 윤리적·사회적 문제를 야기할 수 있음을 지적합니다. 이에 따라 AI-합성생물학 융합 기술의 책임 있는 개발을 위해 투명성, 책임성, 윤리성 원칙에 기반한 거버넌스 체계 마련과 인간-기계 협업 모델 구축이 필수적임을 강조합니다. (2025년 4~7월) 출처, 출처

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