“AI로 암 연구와 신약개발 혁신”…국립암센터, 차세대 의료 패러다임 제시

AI 기술이 암 연구와 신약개발의 패러다임을 전환하고 있다. 국립암센터가 주최하는 ‘암과학포럼’은 암 연구 분야에서 생성형 AI와 LLM(거대언어모델) 등 첨단 인공지능 기술이 임상 현장과 제약·바이오 산업에 미치는 혁신적 파급력을 집중 조명할 계획이다. 업계 전문가들은 이번 포럼을 첨단 인공지능 주도 경쟁의 분기점으로 평가하고 있다.

국립암센터는 오는 11월 11일 ‘제9차 암과학포럼’을 개최한다고 밝혔으며, 이번 행사는 ‘인공지능을 통한 암 정복: AI 기술이 주도하는 암 연구의 새로운 패러다임’을 주제로 삼고 있다. 의료인, 의과학자, 바이오 및 제약 기업 전문가까지 참여, 현장과 온라인으로 실시간 교류가 이루어진다. 산학연 협력 차원의 연구 현황과 미래 전략까지 심층 다루는 게 특징이다. 

포럼은 세 개 세션으로 구성됐다. 첫 번째 세션에서는 병리 이미지 및 임상 데이터를 다루는 생성형 AI와 LLM 기반 의료 혁신 사례가 공유될 예정이다. 최신 AI모델을 활용한 진단 정확도 개선, 병원 운영 최적화, 임상 의사결정 지원 등 실질적 효율 개선 기술이 집중 소개된다. 기존 병리 분석의 한계를 뛰어넘는 대용량 파운데이션 이미지 모델의 적용도 조명된다.

두 번째 세션에서는 분자 수준에서 AI를 적용하는 연구들이 눈길을 끈다. 유전체와 바이오마커를 빅데이터로 추출하고, 신약 후보 발굴과 약물 반응 예측 모델링에 AI를 활용한 점이 차별점이다. 이러한 기술은 기존 신약 개발 과정 대비 후보 물질 탐색, 임상 성공률 예측 등에서 효율성이 한층 높아진 것으로 평가받는다.

세 번째 세션은 AI를 활용한 단백질 및 치료제 분자 설계의 실전 사례를 중심으로 한다. 생성 모델링 기법이 기존에 없던 새로운 치료 물질을 설계하는 과정을 통해, AI가 신약·단백질 디자인의 핵심 수단으로 부상하고 있음을 구체적 연구 성과와 함께 보여준다. 의료 AI 선진국인 미국, 영국, 일본의 최신 동향과 비교해 국내 연구의 경쟁력도 집중 분석된다.

세계적으로 의료 AI 표준 정립 및 임상 적용에 필요한 데이터 규제와 윤리 기준이 강화되고 있는 가운데, 국내 역시 인공지능 활용 임상연구 및 신약개발에 대한 식약처 기준, 데이터 보호 정책 등 복합적 규제 환경 대응이 중요해지고 있다.

양한광 국립암센터 원장은 “AI와 바이오 융합이 임상 효율성을 끌어올리고 신약 개발의 성공 가능성을 크게 높일 전환점”이라며, “국립암센터는 이번 포럼을 통해 전문가 네트워크와 AI 기반 혁신 연구의 방향성을 구체적으로 제시할 것”이라고 밝혔다. 이건국 연구소장 또한 “생성형 인공지능과 LLM은 진단·치료 혁신에서 신약 후보 발굴까지 헬스케어 산업 전반의 핵심 동력으로 자리잡고 있다”며, “환자 진단부터 치료제 설계까지 AI를 통합 적용하는 전략 공유의 장이 될 것”이라 강조했다.

산업계는 이번 포럼을 기점으로 국내 첨단 의료AI 기술이 실제 시장과 임상 진입이 얼마나 가속화될지 예의주시하고 있다.