AI and biotech

MIT 과학자들, 난치병 치료용 분자 생성 가능한 생성 AI 모델 발표 (2025년 11월)
MIT 연구진은 기존의 단백질 결합 친화도 예측 모델인 Boltz-2를 기반으로, 난치병 치료에 적용 가능한 새로운 단백질 결합체를 생성할 수 있는 최초의 생성 AI 모델인 BoltzGen을 개발하였다. BoltzGen은 단백질 설계와 구조 예측을 통합하여, 신약 개발 파이프라인에 바로 투입 가능한 혁신적 단백질 결합체를 만들어내는 기술로, 완전 오픈소스로 공개되어 전 세계 연구자들의 신약 설계 역량 가속화에 기여할 전망이다. (2025년 11월) 원문보기

AI 기반 신약개발 스타트업, 벤처 투자 및 시장 가치 급증 (2024~2025년)
2024년부터 2025년까지 AI를 활용한 바이오텍 스타트업에 대한 벤처캐피털(VC) 투자가 급증하여, AI 바이오텍 기업들의 시장 가치가 비AI 동종 기업 대비 거의 2배에 달하는 프리미엄을 기록하였다. PitchBook 보고서에 따르면, 지난 12개월간 AI 신약개발 스타트업에 약 32억 달러가 투자되었으며, AI 기반의 기초 생물학 모델과 생성 AI가 신약 후보 물질 발굴과 임상시험 가속화에 핵심 역할을 하고 있다. 다만, 투자자들은 AI 모델의 기술적 차별성과 임상 성공 가능성에 대한 명확한 설명을 요구하고 있다. 원문보기

Owkin, AI 기반 정밀 신약개발 및 진단 플랫폼으로 독일·오스트리아·스위스 시장 진출 (2024년 7월)
AI-바이오텍 유니콘 기업 Owkin은 최첨단 AI 기반 정밀 신약개발 및 진단 플랫폼을 독일, 오스트리아, 스위스 지역에 확장하여 연구 가속화를 추진하고 있다. 이 회사는 AI를 활용해 신약 후보 물질 발굴부터 임상 개발, 진단까지 전주기 솔루션을 제공하며, 글로벌 시장에서 AI-바이오텍 융합의 선도적 위치를 공고히 하고 있다. (2024년 7월) 원문보기

인실리코 메디슨, 생성 AI 플랫폼으로 노화 관련 심혈관 대사 질환 신약 후보군 발표
생성 AI 기반 신약개발 기업 Insilico Medicine은 자체 개발한 생성 AI 플랫폼 Pharma.AI를 활용하여 노화 생물학을 타깃으로 하는 심혈관 대사 질환 분야의 신약 후보군 포트폴리오를 공개하였다. 이로써 AI가 노화 및 대사 건강 분야 신약 발굴에 본격적으로 적용되며, 난치성 질환 치료제 개발에 새로운 가능성을 열고 있다. 원문보기

AI와 바이오텍 융합, 임상시험 혁신 및 신약개발 가치 사슬 전반에 확산 (2025년 BIO 컨퍼런스)
2025년 11월 미국 보스턴에서 열린 BIO 2025 컨퍼런스에서 제약 및 바이오텍 리더들은 AI가 신약개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 임상시험 설계, 환자 모집 가속화, 신약 후보 물질 발굴 등 다양한 영역에서 혁신을 주도하고 있음을 강조하였다. 다만, 데이터 품질과 통합 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 지적되었다. 원문보기

AI 다국어 방언 이해 문제 및 해결책: UCLA 연구팀, 영어 방언별 AI 이미지 생성 성능 차이 발견 및 개선 전략 제시 (2025년 11월)
캘리포니아 대학교 로스앤젤레스 캠퍼스(UCLA) 연구팀은 2024년 10월 발표한 연구에서, 현재 최첨단 다중모달 AI 이미지 생성 모델들이 표준 미국 영어 외 다양한 영어 방언(인도 영어, 비표준 아프리카계 미국인 영어, 싱가포르 영어 등)에 대해 32~48% 성능 저하를 보인다는 사실을 밝혀냈다. 연구팀은 방언 단어와 표준 영어 단어 간 의미적 거리를 좁히는 ‘방언 학습’, 다의어 의미 제어, 기존 지식 보호를 포함한 3단계 훈련 전략을 개발하여 AI의 방언 이해 능력을 34.4% 향상시키는 데 성공하였다. 이 연구는 AI의 언어 다양성 포용과 디지털 격차 해소에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. (2025년 11월) 원문보기

중국 정부, 2025년 ‘AI+’ 정책 본격 추진 및 AI 산업 하반기 전략 발표 (2025년 11월)
2025년 11월, 중국 정부는 ‘인공지능+’(AI+) 정책을 전면적으로 추진하며, 디지털 기술과 제조·시장 경쟁력을 결합한 AI 산업 발전 전략을 발표하였다. AI 기술은 70년 이상의 발전을 거쳐, 전문가 시스템에서 머신러닝, 딥러닝, 대형 언어 모델(LLM)로 진화하였으며, 현재는 ‘AI 하반기’로 불리는 실질적 산업 적용과 사회적 가치 창출 단계에 진입하였다. 주요 트렌드로는 대형 모델의 추론 수요 급증, ‘느린 사고’(chain-of-thought) 도입, AI 지능체(Agent) 확산, 다중모달 모델 발전 등이 꼽혔다. 또한, AI와 인간의 협업, 에너지 효율성, 윤리적·철학적 문제에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 원문보기

요약하면, 최근 AI와 바이오텍 융합 분야에서는 MIT의 생성 AI 기반 신약 후보 단백질 설계, AI 바이오텍 스타트업에 대한 대규모 투자 증가, Owkin과 Insilico Medicine 등 선도 기업들의 AI 신약개발 플랫폼 확장, 그리고 임상시험 혁신과 데이터 문제 해결 노력이 두드러지고 있다. 또한, UCLA 연구팀의 AI 다국어 방언 이해 개선 연구와 중국 정부의 AI 산업 정책 추진은 AI 기술의 사회적 포용성과 산업적 실용성 확대를 보여준다. 이들 성과는 AI가 바이오텍 신약개발과 의료 혁신의 핵심 동력으로 자리매김하고 있음을 시사한다.

2025-11-30 by AIBIO