서울대 치대·하버드의대 공동연구팀, ‘AI 눈’으로 상처 읽는 신개념 치료 기술 개발
당뇨병 환자에게 흔한 만성 상처(당뇨병성 궤양)를 상처 모양 그대로 정밀하게 치료하는 새로운 인공지능(AI) 로봇 바이오프린팅 기술이 개발됐다. 김우진 교수와 김기태 연구교수, 이번 연구의 핵심 개념도 / 사진. 서울대학교 서울대학교 치의학대학원 분자유전학 및 약리학교
AI 설계 화합물 로봇 합성·생산으로 신약후보물질 발굴 연구 효율 향상
JW중외제약이 인공지능(AI)과 로봇 기반 합성자동화 시스템을 연계한 자율 연구 플랫폼 고도화를 통해 항암 신약후보물질 발굴에 나선다.

사진. JW중외제약
JW중외제약은 보건복지부가 주관하는 2026년도 제1차 보건의료기술 연구개발사업 가운데 ‘구조기반 AI신약개발지원’ 과제의 주관연구개발기관으로 선정됐다고 17일 밝혔다.
‘구조기반 AI신약개발지원’은 보건복지부가 올해 신설한 사업이다. 구조기반 약물 발굴 기술과 생성형 AI, AI 에이전트 기술 등을 활용해 저분자 신약개발 플랫폼을 고도화하고, 이를 기반으로 신약후보물질을 발굴하는 것이 목적이다.
구조기반 약물발굴은 질환과 관련된 표적 단백질의 3차원 구조와 약물이 결합하는 부위를 분석해 유효물질을 탐색하고 최적화하는 연구 방식이다. 이번 사업은 저분자 화학합성 신약후보물질 발굴을 위한 AI 플랫폼을 보유한 기업을 대상으로 추진됐다.
JW중외제약은 공동연구개발기관인 C&C신약연구소와 함께 향후 3년간 총 22억 원 규모의 정부 지원을 받아 항암 신약후보물질 발굴 연구를 진행한다.
이번 과제의 핵심은 JW중외제약의 AI 신약개발 통합 플랫폼 ‘제이웨이브(JWave)’와 로봇 기반 합성자동화 시스템을 연계한 자율 연구 플랫폼(Self-driving Lab)의 고도화다.
제이웨이브는 500여 종의 세포주·오가노이드·질환 동물모델의 유전체 정보와 4만여 개의 자체 합성 화합물 데이터 등 생물·화학 빅데이터를 기반으로 운영된다. 여기에 구조 기반 모델링과 강화학습 알고리즘 등 AI 모델 20여 종이 적용돼 있다. 이를 통해 유효물질(Hit) 탐색부터 선도물질(Lead) 최적화까지 신약후보물질 발굴 과정 전주기에서 효율성을 높일 수 있다.
JW중외제약은 제이웨이브를 활용해 표적 단백질의 구조와 약물 결합 부위를 분석하고, 유효성과 선택성, 약물 특성 등을 고려한 화합물을 설계한다. 이후 AI가 제안한 화합물을 합성자동화 장비를 통해 로봇이 자동으로 합성·생산한다.
합성자동화 시스템은 연구원이 직접 수행하던 반복적인 합성 공정을 자동화해 화합물 도출 주기를 단축하고, 실험의 정확도를 높이는 역할을 한다. JW중외제약은 이를 통해 설계, 합성, 평가로 이어지는 반복적인 연구 사이클을 효율화하고, 유효물질 탐색과 선도물질 최적화 과정의 속도와 정밀도를 높일 계획이다.
C&C신약연구소는 제이웨이브와 합성자동화 시스템을 기반으로 도출된 화합물의 유효성과 약물 특성을 검증하고, 비임상시험 진입이 가능한 항암 신약후보물질 발굴 연구를 수행한다.
JW중외제약 관계자는 “이번 과제 선정은 자체 축적한 생물·화학 데이터와 AI 플랫폼, 합성자동화 기술을 연계한 연구 전략의 경쟁력을 인정받은 결과”라며 “C&C신약연구소와 긴밀히 협력해 자율 연구 플랫폼을 지속적으로 고도화하고, 미충족 의료수요가 높은 질환 영역에서 혁신신약 후보물질을 빠르게 발굴해 나가겠다”고 말했다.
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