AI, 신약개발의 핵심 엔진으로
LG화학이 2026년 10월 20일 서울 LG사이언스파크에서 LG AI연구원과 플래그십 파이오니어링이 공동으로 연 'LG AI 바이오 콘퍼런스'를 열었습니다. 140여 명이 참석한 행사에서 회사는 신약개발 전 과정에 AI 활용을 넓히겠다고 밝혔는데요. 손지웅 생명과학사업본부장은 AI를 신약개발의 도구가 아닌 경쟁력을 결정짓는 핵심 엔진이라고 강조했습니다.
신약개발은 긴 시간과 큰 비용이 드는 과정입니다. LG화학은 어떤 약을 만들고 어떤 환자에게 쓸지를 AI로 더 정교하게 판단하겠다는 구상을 내놓았습니다. 특히 정밀 항암 분야에서 바이오마커 기반 환자 선별을 강화할 계획입니다.
맞춤형 항암백신과 환자 선별
핵심 과제는 개인 맞춤형 mRNA 항암백신입니다. 환자별 암세포 특성을 분석해 면역반응을 유도하는 신항원을 AI 모델로 예측하고, 치료 타깃을 좁히는 방식인데요. 회사는 내년 전임상을 거쳐 2029년 임상 개발 단계에 진입하겠다는 목표를 제시했고, AI가 우수한 약과 치료 효과가 높은 환자를 동시에 찾는 데 쓰인다는 점을 강조했습니다.
행사에서는 글로벌 기업 사례도 공유됐습니다. 인실리코 메디슨은 생성형 AI로 발굴한 후보물질이 임상 단계에 진입한 사례를 소개했고, 라일라 사이언스는 설계와 실험, 학습을 반복하는 자율형 연구실 개념을 발표했습니다. 패널 토의에서는 유전체와 공간생물학 기반 AI를 활용한 환자 선별 전략도 다뤄졌습니다.
글로벌 협력과 남은 과제
LG화학은 플래그십 파이오니어링과 AI 기반 신약개발 협력을 확대하며 한국 중심의 AI 바이오 생태계를 키우겠다는 뜻을 밝혔습니다. 플래그십 파이오니어링 측도 AI가 기업 성장의 핵심 동력이 될 수 있다고 평가했습니다. 결국 관건은 AI 예측이 실제 임상 성과로 이어지느냐에 달려 있습니다.
물론 변수는 적지 않은데, AI가 찾은 신항원과 바이오마커가 실제 치료 효과로 검증되는 데는 시간이 필요하고 임상 설계와 규제 대응도 함께 이뤄져야 합니다. 반대로 AI 활용이 고도화되면 신약개발의 시행착오를 줄이고 환자 맞춤형 치료 가능성을 높일 수 있다는 기대도 나옵니다. LG화학이 2029년 임상 진입 목표를 구체적인 성과로 연결할지가 향후 관심사입니다.