“올해가 인간 과학자가 논문을 쓰는 마지막 해가 되지 않을까 생각한다.”
김태형 바이오넥서스 대표는 11일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘2026 바이오미래포럼’에서 ‘AI 대전환과 소버린 바이오’를 주제로 기조강연을 하며 이같이 밝혔다.
실제로 제약·바이오 업계에서 AI는 단순한 정보 검색과 데이터 분석을 넘어 연구 가설을 수립하고 실험을 설계하는 단계로 발전하고 있다. 앞으로는 연구자가 여러 AI 에이전트를 활용해 연구 전반을 수행하는 방식으로 연구개발 환경이 변화할 것이라는 전망이다.
김 대표는 “모든 연구자가 연구소장이 될 수 있고 회사의 대표가 될 수 있다”며 “한 명의 연구자가 100명, 1000명, 1만명의 에이전트 연구원을 운영하는 방식으로 전환하지 않을까 예상한다”고 했다. AI를 활용한 신약 연구가 확산되면서 연구 생산성도 크게 높아질 전망이다.
이러한 변화는 이미 글로벌 바이오산업에서 나타나고 있다. 구글 딥마인드의 단백질 구조 예측 기술을 바탕으로 신약개발 기업 아이소모픽랩스가 설립됐고, 글로벌 제약사들도 AI 기업과 협력을 확대하고 있다.
미국 일라이릴리는 올해 1월 엔비디아와 신약개발 AI 공동연구소 구축에 향후 5년간 최대 10억달러(약 1조3000억원)를 공동 투자하기로 했다. AI가 신약 후보물질을 발굴하는 데 그치지 않고 실험 설계와 자동화 실험까지 연결하는 연구체계 구축에 나선 것이다.
김 대표는 바이오넥서스에서 개발 중인 AI 과학자 플랫폼도 소개했다. 여러 AI 에이전트가 역할을 나눠 논문을 분석하고 가설을 세운 뒤 데이터를 검토하는 방식이다. 연구자가 특정 주제를 제시하면 AI 에이전트들이 연구과제를 수행하고 결과를 보고하는 가상 연구실 형태의 시스템도 시연했다.
실제 연구에 적용한 사례도 공개했다. 김 대표는 비만과 지방간 개선 효과가 관찰된 유전자의 작용기전을 규명하기 위해 AI 과학자 시스템을 활용했다고 설명했다. 다수의 가설을 생성하고 연구진과 검토한 뒤 실제 실험을 통해 일부 가설을 뒷받침하는 결과를 확인하는 작업이 가능하다.
다만 AI 기반 연구가 해결해야 할 과제는 적지 않다. AI가 생성한 가설이 반드시 정확한 것은 아니기 때문에 실제 실험을 통한 검증이 필요하다. 성공한 연구성과에 비해 실패한 실험 데이터가 충분히 축적되지 않은 점도 한계로 꼽힌다.
과도한 운영비용도 문제다. 김 대표는 과학기술정보통신부 관계자가 회사의 AI 과학자 시스템을 약 2시간 동안 시연했을 당시 API 사용 비용으로 약 500만원이 발생했다고 소개했다. 김 대표는 “비용을 많이 줄여야겠다는 고민을 했다”며 "최적화 작업을 거치고 있다"고 전했다.
아울러 해외 기술에 대한 의존도를 줄이는 것도 국내 바이오산업의 과제다. 김 대표는 “중국과 미국이 너무 앞서가고 있기 때문에 가만히 있으면 상대적으로 뒤로 후퇴하는 효과가 있다”고 지적했다. 이어 보다 저렴한 비용으로 활용할 수 있는 독자적인 AI 과학자를 개발하고, 연구 가설 수립부터 데이터 분석, 자율실험실 검증까지 연결하는 연구체계를 구축해 세계 선도국가에 도전해야 한다고 강조했다.
한편 바이오미래포럼은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국생명공학연구원과 국가생명공학정책연구센터가 주관하는 행사로 2015년 첫 출범 이후 올해로 12번째를 맞고 있다.
