Sep14 Saturday BioTopic – AI and biotech

엘리 릴리, 2025년 9월 TuneLab 플랫폼 출시로 AI 기반 신약 개발 모델 중소 바이오텍에 무상 제공
엘리 릴리(Eli Lilly and Company)는 2025년 9월 9일, 10억 달러 이상의 연구 투자로 구축한 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기반 신약 발견 모델을 중소 바이오텍 기업들이 활용할 수 있도록 하는 TuneLab 플랫폼을 공식 출시하였다. 이 플랫폼은 릴리가 수년간 축적한 수백만 개의 독특한 분자 데이터와 AI 모델을 포함하며, 분산 시스템을 통해 기업의 독점 정보를 보호하면서도 신약 후보 물질 발굴을 가속화할 수 있도록 지원한다. TuneLab은 특히 신생 바이오텍들이 신약 후보 물질 탐색 과정에서 시간과 비용을 크게 절감하고, 연구 효율성을 높일 수 있는 혁신적 도구로 평가받는다. 또한, 릴리는 벤처캐피털 회사인 Andreessen Horowitz와 협력하여 바이오텍 투자 펀드도 함께 운영 중이다. (2025년 9월 9일) 원문보기

AI 기반 신약 개발 혁신: Benchling의 사례와 AI의 역할
Benchling은 AI가 과학 연구에서 시간 단축, 비용 절감, 생산성 확대를 가능하게 하여 신약 개발 기간을 수십 년에서 수년으로 단축할 수 있다고 강조하였다. AI 에이전트는 과학자들이 반복적이고 중복된 실험을 줄이고, 이미 검증된 모델을 신속히 선별하도록 도와 연구 효율성을 극대화한다. 예를 들어, Benchling의 Deep Research Agent는 20개의 마우스 종양 모델 후보를 2개로 압축하여 8개월의 동물실험 기간을 절약하는 데 기여하였다. 다만, AI의 효과적인 활용을 위해서는 적절한 데이터 인프라와 과학자의 일상 연구 과정에 AI를 자연스럽게 통합하는 것이 필수적이다. 원문보기

AI 신약 개발의 도전과 기회
금융타임즈(FT)는 AI가 신약 개발에 혁신을 가져올 잠재력이 크지만, 실제 신약 발견 과정에서는 아직 한계와 어려움이 존재한다고 분석하였다. AI 모델이 신약 후보 물질을 정확히 예측하고 임상 성공으로 연결하는 데는 복잡한 생물학적 변수와 데이터 품질 문제, 그리고 임상시험의 불확실성이 장애물로 작용한다. 따라서 AI 기술은 신약 개발의 보조 도구로서 가치를 발휘하지만, 완전한 대체 수단으로 자리잡기 위해서는 추가 연구와 개선이 필요하다고 평가하였다. 원문보기

요약하면, 엘리 릴리는 2025년 9월 AI/ML 기반 신약 발견 플랫폼 TuneLab을 출시하여 중소 바이오텍 기업들이 고급 AI 모델과 대규모 분자 데이터를 무상으로 활용할 수 있게 하였으며, 이는 신약 개발의 혁신적 가속화를 기대하게 한다. 동시에 Benchling 등은 AI가 연구 효율성을 극대화하는 구체적 사례를 제시하며 AI 시대에 맞는 바이오텍 연구 인프라 구축의 중요성을 강조한다. 다만, AI 신약 개발에는 아직 해결해야 할 과제들이 존재하며, AI는 신약 개발을 보조하는 핵심 도구로 자리매김하는 중이다.

2025-09-14 by AIBIO