Drug discovery
[주간 기술진보]
2026년 3월, AI와 자동화, 세포 내 합성 기술 결합으로 신약 개발 혁신 가속화
2026년 3월 현재, 세계 유수 대학과 제약사, 바이오텍 기업들이 인공지능(AI), 자동화, 세포 내 합성 및 첨단 분석 기술을 융합해 신약 개발의 속도와 효율성을 획기적으로 높이고 있다. 박테리아 기반 펩타이드 생산 플랫폼, AI 기반 합성 경로 설계, 고급 분석법의 조기 통합, 그리고 유연한 자동화 시스템 적용이 신약 후보 물질 발굴과 최적화 과정에서 핵심 역할을 하며, 암, 염증성 질환, 유전자 치료제 등 다양한 분야에서 혁신적인 치료제 개발을 가속화하고 있다.
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세포 내 펩타이드 생산 및 스크리닝 혁신 – 영국 배스 대학 (University of Bath)
영국 배스 대학 연구진은 박테리아 내에서 수백만 개의 화학적으로 안정화된 펩타이드를 동시에 생산하고 스크리닝할 수 있는 새로운 플랫폼을 선보였다. 이 시스템은 살아있는 세포 내에서 펩타이드 ‘스테이플링(stapling)’ 반응을 수행해, 약물처럼 안정적이고 기능적인 펩타이드를 빠르게 탐색할 수 있게 한다. 기존 시험관 내 합성 및 후처리 방식과 비교해 신약 후보 물질 발굴 속도를 크게 높이는 기술이다. (2026년 3월) 원문보기 -
AI 기반 합성 반응 예측과 경로 설계 – UCLA 및 Royal Society of Chemistry
UCLA 연구팀은 AI 도구를 활용해 약물 합성 반응을 예측, 신약 개발 과정을 가속화하는 기술을 공개했다. 이 AI는 화학자들이 분자 조립을 최적화하도록 지원해 신약 후보 물질 설계와 합성 시간을 단축한다.
한편, Royal Society of Chemistry의 Chemistry World는 AI가 탑재된 합성 경로 설계 소프트웨어 ‘SYNTHIA’를 소개했다. SYNTHIA는 맞춤형 필터와 상업용 빌딩 블록을 활용해 화학자들이 합성 경로를 빠르게 설계, 비교, 개선할 수 있도록 돕는다. 이 소프트웨어는 항생제 개발 기간을 2년 단축하는 성과를 냈으며, AI가 설계한 에피토프 결합 단백질 개발로 신약 타깃 접근성도 높이고 있다. (2026년 3월) UCLA 원문보기 / Chemistry World 원문보기 -
AI와 데이터 통합을 통한 염증성 질환 치료제 공동 개발 – Evogene, Systasy, LMU 뮌헨 대학 병원
Evogene, Systasy, LMU 뮌헨 대학 병원은 AI 기반 디지털 도구를 활용해 염증성 질환 치료제 개발을 공동 추진하고 있다. 이 협업은 단백질 행동 이해와 데이터 통합을 통해 임상 시험 및 연구의 복잡성을 극복하고, 신약 발견 속도를 높이는 데 중점을 둔다. (2026년 3월) 원문보기 -
첨단 분석 기술의 유전자 치료제 개발 혁신 – Refeyn
Refeyn의 애플리케이션 과학자 헤나 디바노빅(Hena Divanovic)은 최신 분석 기술인 질량 광학(mass photometry)이 유전자 치료제 개발에 혁신을 가져오고 있다고 밝혔다. 이 기술은 기존 분석법과 달리 직접적이고 정밀한 분자 정보를 제공하며, 제조 공정과 분석 전략을 조기에 통합해 개발 리스크를 줄이고 환자 접근성을 가속화한다. (2026년 3월) 원문보기 -
신약 개발 우선순위 재조정 – 화이자(Pfizer)
화이자의 최고과학책임자(Chief Scientific Officer) 크리스 보쇼프(Chris Boshoff)는 2026년 초부터 회사의 신약 개발 우선순위를 암과 비만 치료제로 재조정하고 있다고 밝혔다. 이는 혁신적 연구와 임상 개발에 집중해 신약 파이프라인을 강화하려는 전략의 일환이다. 원문보기 -
자동화 기술의 신약 발견 혁신 – 모듈형 자동화 시스템
자동화 기술이 신약 발견 과정에서 중요한 역할을 하고 있다. 특히, 모듈형 자동화 시스템은 다양한 프로젝트에 유연하게 적용 가능하며, 신속한 스크리닝과 비용 절감, 복잡한 분석 수행을 가능하게 해 신약 개발 효율성을 크게 높이고 있다. (2026년) 원문보기
by GPT-4.1m, edited by Gemini 2.5p