AI and biotech

[주간 기술진보]
2026년 3월, AI 기반 신약 개발과 생명과학 데이터 혁신 가속화
2026년 3월 현재, AI 기술을 활용한 신약 개발과 대규모 유전체 데이터 확장, 그리고 생체 내 유전자 기능 해석 분야에서 선도 기업들이 활발한 움직임을 보이고 있다. Viva Biotech(01873.HK)와 Basecamp Research는 NVIDIA AI 인프라를 기반으로 AI 신약 개발과 유전체 데이터 확장에 박차를 가하고 있으며, PerturbAI는 생체 내 인과 유전체 데이터를 통해 AI 학습의 새로운 지평을 열고 있다. Roche는 대규모 AI 슈퍼컴퓨터 도입으로 신약 개발 경쟁에서 우위를 점하고 있다. 한편, AI 신약 발견 플랫폼들은 투자자 신뢰 확보를 위해 독점 데이터와 임상 성과 증명을 요구받고 있으며, 벤처캐피털 업계도 AI 도구를 활용해 투자 효율성을 크게 높이고 있다. 이러한 흐름은 AI가 바이오텍 혁신과 투자 환경 전반에 깊숙이 통합되고 있음을 보여준다.

Viva Biotech, NVIDIA와 협력해 AI 기반 신약 개발 및 ‘Lab-in-the-Loop’ 기술 가속화
Viva Biotech(01873.HK)는 2026년 3월 16일, AI 기반 신약 개발 가속화와 ‘Lab-in-the-Loop’ 접근법 진전을 위해 NVIDIA 기술을 적극 활용한다고 밝혔다. 이 회사는 ActRIIA 수용체를 표적으로 하는 미니바인더 설계에 최적화된 Proteina-Complexa 모델을 적용해 근육 소모 및 체성분 불균형 치료용 신약 후보 발굴을 빠르게 진행하고 있다. Viva Biotech는 AI 기반 약물 발견(AIDD)과 구조 기반 약물 발견(SBDD)을 전문으로 하며, 계산 모델링과 생성 AI, 광범위한 실험실 역량을 결합해 소분자, 항체, 펩타이드, 융합 단백질, PROTAC, 분자 글루, RNA 타깃 화합물 등 다양한 치료제 개발을 추진 중이다. 원문보기

Basecamp Research, 트릴리언 유전자 아틀라스 출범으로 AI 설계 치료제 개발 확대
미국 AI 생물학 설계 선도 연구소인 Basecamp Research는 2026년 3월 18일, Anthropic, Ultima Genomics, PacBio와 협력해 트릴리언 유전자 아틀라스(Trillion Gene Atlas) 프로젝트를 시작했다. 이 프로젝트는 NVIDIA AI 인프라를 기반으로 1억 종 이상의 생물종에서 수집한 유전체 데이터를 활용해 알려진 진화적 유전 다양성을 100배 이상 확장하는 것을 목표로 한다. Basecamp Research는 자체 구축한 10배 이상 규모의 독점 유전체 데이터베이스(BaseData)를 활용해 EDEN 기초 모델을 개발했으며, 이번 아틀라스는 AI 학습에 적합한 방대한 생물학적 데이터의 폭과 맥락적 깊이를 크게 넓힌다. 이를 통해 AI 기반 차세대 치료제 개발에 필요한 진화적 데이터 장벽을 극복하고자 한다. 원문보기

PerturbAI, AI와 CRISPR 결합한 8백만 세포 규모 생체 내 유전자 기능 지도 공개
PerturbAI는 AI와 확장 가능한 생체 내 CRISPR 기술을 결합해 뇌 내 유전자 기능을 직접 측정하는 8백만 세포 규모의 생체 내 아틀라스를 개발했다. 이 플랫폼은 단순한 상관관계를 넘어 생물학적 회로를 학습할 수 있는 인과적 유전체 데이터를 제공하며, 실제 생물체 내 복잡한 맥락에서 유전자 기능을 해석하는 새로운 약물 발견 패러다임을 구축하고 있다. 이를 통해 AI가 생물학적 언어를 새롭게 학습할 수 있는 기반을 마련했다. 원문보기

Roche, NVIDIA와 협력해 대규모 AI 슈퍼컴퓨터 도입으로 신약 개발 경쟁 가속화
글로벌 제약사 Roche는 NVIDIA와 협력해 AI 신약 개발을 위한 대규모 GPU 기반 AI 슈퍼컴퓨터를 도입했다. 이 인프라는 AI 기반 신약 발견 과정의 병목 현상을 해소하고, 신약 개발 기간 단축과 비용 절감을 목표로 한다. Roche의 이번 투자는 Eli Lilly와 NVIDIA가 5년간 10억 달러를 공동 투자하는 AI 신약 개발 협력과 함께, 제약 및 바이오텍 업계에서 AI 도입이 기술 르네상스로 평가받는 시점에 이루어졌다. 원문보기

AI 신약 발견 플랫폼, 투자자 신뢰 확보 위해 독점 데이터·집중 파이프라인·임상 성과 증명 요구 증가
2026년 초, AI 신약 발견 플랫폼들은 경쟁 심화로 인해 투자자들로부터 독점적 데이터 보유, 특정 질환에 집중된 파이프라인, 그리고 임상 시험 결과를 통한 실질적 성과 증명을 요구받고 있다. Enveda의 CEO Viswa Colluru와 Premji Invest의 Akshay Rai는 AI 플랫폼들이 단순한 신약 발굴 서비스 제공자를 넘어 자체 파이프라인을 소유한 신약 개발 회사로서 정체성을 확립해야 투자자 신뢰를 얻을 수 있다고 강조했다. 또한 AI가 신약 개발 초기 단계를 압축하는 장점에도 불구하고, 생물학적 통찰력과 실제 약물 개발 성과가 장기적 가치 창출의 핵심임을 지적했다. 원문보기

바이오텍 벤처캐피털, AI 도구로 투자 프로세스 혁신 및 효율성 극대화
최근 바이오텍 벤처캐피털 업계에서는 AI 도구를 적극 도입해 투자 대상 기업 탐색(딜 플로우)과 실사 과정을 혁신하고 있다. AI는 시장 환경 분석, 후보 기업 평가, 위험 관리 등 다양한 투자 단계에서 효율성을 높이며, 투자 결정의 질을 향상시키고 있다. 이러한 AI 통합은 벤처캐피털의 경쟁력을 강화하는 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 원문보기

Nature Biotechnology, 2026년 최신 AI 및 생명과학 기술 동향 집중 조명
2026년 3월, Nature Biotechnology는 장기 리드 시퀀싱 기술의 임상 적용, 생물학적 연구 재료의 글로벌 남반구 수입 문제, 그리고 AI 기반 에이전틱(agentic) AI 시스템의 생의학 연구 활용 현황을 다뤘다. 특히 AI가 단백질-리간드 상호작용 예측, 신약 후보 물질 설계, 세포 중심 프로그램 개발에 기여하는 최신 혁신 사례들을 소개했다. 또한 AI의 투명성과 규제 준수를 위한 거버넌스 설계, 양자 화학 기반 신약 발견 지원 기술 등도 주요 논의 주제로 부각됐다. 원문보기

by GPT-4.1m, edited by Gemini 2.5p