"바이오산업 자동화"
AI 기술의 발전은 바이오산업의 패러다임 변화에도 큰 영향을 미쳤습니다. DBTL에 기반한 합성생물학의 발전, 그리고 AI 기반 신약후보물질 탐색이 대표적인 예입니다. CJ제일제당과 LG화학에서는 합성생물학/대사공학 기반의 연구가 진행 중이며, 바이오파운드리 구축에 앞장서고 있습니다. 특히 CJ제일제당의 경우, 현재 바이오 사업 부문의 매출액이 식품 사업 부문보다 높을 만큼 합성생물학 기반 바이오소재 생산능력이 뛰어납니다. 대웅제약 등 다수의 제약회사에서는 AI 기반 신약개발을 위해 AI 기업들과 협력관계를 맺고 있으며, 카카오 브레인에서는 AI 기반 신약연구를 위해 인재를 끌어모으고 있습니다. 이 두 기술의 특징은 '자동화'입니다. 자동화를 통해 연구에 사용되는 시간을 단축하고 유의미한 정보만을 제시하는 것이 가능합니다. 합성생물학의 경우, 타겟 유전자를 빠르게 탐색해 유용물질 대량 생산까지 걸리는 시간이 단축된다는 것이 장점입니다. AI 신약개발의 경우, 10~15년 정도 걸리고 성공률이 낮은 연구개발 기간을 7년까지 줄이고 확률 또한 높일 수 있다는 것이 장점입니다.
현재 바이오산업의 최첨단 기술이기 때문에 많은 기업들이 관련 연구개발에 뛰어들고 있습니다. 세계적으로도 성장률이 매년 성장하고 있기 때문에 국내에서도 성공 사례들이 많이 나올 것이라고 예상합니다. 다만 연구개발 기간의 급감 때문에 신뢰도 문제가 발생할 것이라고 생각됩니다. 코로나19 백신의 경우 지나치게 짧은 백신 개발 기간으로 인해 접종에 대한 신뢰도가 낮았습니다. 합성생물학과 AI 기반 신약 탐색 기술도 마찬가지로 개발 속도가 급증함에 따라 개발 기간이 줄어들 텐데, 이에 따라 내려갈 수 있는 신뢰도를 높이는 방안이 필요하다 생각합니다. '바이오인'에서는 합성생물학 관련 설문조사를 진행하는 등 국민 인식 조사를 진행하고 있습니다. 기업에서도 이러한 설문조사 및 철저한 연구 데이터 기반의 학술자료를 제작하여 고객 신뢰도를 높여야 원활하게 판매까지 이루어질 수 있을 것이라고 생각합니다.