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AI 기반 단백질 구조 예측 기술의 발전과 독성 평가 분야에서의 혁신 가능성
정서율(국가독성과학연구소)

단백질은 생명체의 다양한 기능을 수행하며, 그 기능은 3차원 구조에 의해 결정된다. 아미노산 서열로부터 단백질의 입체 구조를... 단백질은 생명체의 다양한 기능을 수행하며, 그 기능은 3차원 구조에 의해 결정된다. 아미노산 서열로부터 단백질의 입체 구조를 예측하는 이른바 단백질 접힘 문제(protein folding problem)는 50년 이상 생물학 분야의 난제로 남아 있었다. 그러나 2020년, 구글 딥마인드(DeepMind)의 AlphaFold가 이 문제를 획기적으로 해결하면서 구조 생물학의 패러다임이 변화했다. AlphaFold는 국제 대회 CASP14에서 기존 기술을 크게 앞서는 정확도로 단백질 구조를 예측하여 큰 주목을 받았다. 같은 해 워싱턴 대학교의 RoseTTAFold도 발표되며, 적은 계산 자원으로 높은 정확도를 달성하는 또 다른 AI 기반 도구로 자리 잡았다. 이러한 기술의 등장은 단백질 구조 해석의 문턱을 크게 낮췄으며, 2022년에는 AlphaFold가 예측한 전 세계 거의 모든 단백질의 구조 데이터베이스가 공개되어 ‘단백질 우주(protein universe)’의 지도가 제시되었다. 이는 생명과학 전반에 걸친 연구는 물론, 독성 평가와 신약 개발 분야에서도 매우 중요한 기초 데이터를 제공한다. 특히 독성학적 맥락에서, 특정 화학물질과 상호작용할 수 있는 단백질의 3차원 구조를 사전에 예측함으로써 독성 발현 가능성을 보다 정밀하게 평가할 수 있게 되었다. 이처럼 AI 기반 단백질 예측 기술은 생명과학, 의약학, 환경 독성학 등 다양한 분야에서 새로운 연구 방향을 제시하는 핵심 도구로 떠오르고 있다.
- 2025.10.24.
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액체생검은 우리 곁에 얼마나 왔는가?
이훈석(시클리드, 메타토브)

암은 여전히 세계적으로 가장 치명적인 질환 중 하나로, 환자의 생존율을 높이기 위해서는 조기 진단과 맞춤형 치료 전략이 무엇... 암은 여전히 세계적으로 가장 치명적인 질환 중 하나로, 환자의 생존율을 높이기 위해서는 조기 진단과 맞춤형 치료 전략이 무엇보다 중요하다. 최근에는 질병의 진행 상황을 실시간으로 파악할 수 있다는 측면에서 액체생검이 새로운 진단 도구로 주목받고 있다. 액체생검 시장은 최근 몇 년 사이에 빠르게 성장하며 다양한 기업들이 기술 개발과 상업화에 뛰어들고 있지만 실제 임상 현장에서 널리 활용되는 상업적 제품은 아직 제한적이다. 이는 기술적, 임상적, 제도적 한계가 복합적으로 작용한 결과로, 기대만큼 빠른 임상 확산이 이루어지지 못하고 있다. 해외에서는 여러 기업들이 다양한 요인에 힘입어 꾸준히 매출을 올리며 시장을 넓혀가는데 반하여, 국내 기업들은 주로 국내 시장에 머물러 있는 실정이다. 본 보고서에서는 액체생검 분야의 최신 동향과 상업화에 앞장서고 있는 대표 기업들의 현황을 살펴보고, 앞으로 액체생검이 임상 현장에 보다 폭넓게 적용될 수 있는 방안을 모색하고자 한다. 아울러, 한국 기업들이 글로벌 경쟁력을 확보하기 위한 기술적·제도적 개선 방향도 함께 살펴보고자 한다.
- 2025.10.17.
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줄기세포 기반 in vitro 초기 배아 모델 연구 동향
김근태(서울대학교 종합약학연구소, ASHBi Kyoto University)

초기 배아 발생 연구는 배 발달의 분자 생물학적 해석을 비롯한 기초 생물학 연구뿐 아니라, 선천성 난치성 유전질환 모델의 발... 초기 배아 발생 연구는 배 발달의 분자 생물학적 해석을 비롯한 기초 생물학 연구뿐 아니라, 선천성 난치성 유전질환 모델의 발병 메커니즘을 이해할 수 있는 의학적 활용도가 매우 높은 중요한 연구 주제이다. 하지만 배아 발생 연구, 특히 인간 초기 배아 발생연구는 기술적으로 적합한 모델의 부재 및 윤리적 문제에 의해 연구가 매우 제한적이었다. 하지만, 최근 인간만능줄기세포(human pluripotent stem cells; hPSCs)로부터 유래한 in vitro 배아 모델의 등장으로 이전에 발생학적 "black box"로 알려진 착상 후 14일 전후 배아를 연구할 수 있는 길이 열리게 되었다. 특히, 전 세계 여러 연구실에서 다양한 프로토콜을 소개하며, hPSC로부터 효율적으로 특정 단계의 배아를 모델링하는 논문이 꾸준히 발표되고 있지만 아직 분명하게 "현재의 배아 모델"의 한계점이 존재하고, 이는 차세대 배아모델이 반드시 극복해야 할 부분이다. 본 동향 리포트에서는 최근 소개되고 있는 PSC 기반의 다양한 in vitro 배아 모델을 소개하고, “배아모델 분야”가 앞으로 나아가야 할 방향성에 대해 논하고자 한다.
- 2025.09.25.
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면역계 질환을 대상으로 한 유전자 및 세포 치료제의 최신 동향과 임상적 적용
김효영(㈜스파크바이오파마)

본 보고서는 면역계 질환을 대상으로 한 세포 및 유전자 치료제(CGT)의 최신 연구 동향과 임상적 적용 전략을 분석하였다. CGT는... 본 보고서는 면역계 질환을 대상으로 한 세포 및 유전자 치료제(CGT)의 최신 연구 동향과 임상적 적용 전략을 분석하였다. CGT는 단회 투여로 장기적인 치료 효과를 기대할 수 있는 혁신적 치료법으로, 특히 자가면역질환과 이식 관련 면역질환 분야에서 새로운 치료 옵션으로 부상하고 있다. 유전자 치료, 세포 치료, 유전자-세포 치료(CAR-T, CAR-Treg, CAAR-T)와 같은 다양한 접근법이 개발되고 있으며, CRISPR-Cas9 기반 유전자 편집 기술은 치료제의 정밀성과 안전성을 크게 향상시키고 있다. 면역계 질환 중 전신성 홍반성 루푸스(SLE), 중증근무력증(MG), 이식편대숙주병(GvHD) 등은 CGT 적용의 대표적 사례로, 일부 치료제는 임상 단계에 진입하였다. 이러한 기술의 발전은 향후 CGT가 자가면역 질환 및 이식 면역조절의 핵심 치료 전략으로 자리 잡는 데 기여할 것으로 기대된다.
- 2025.09.19.
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인공지능(AI) 기반의 심층 생성모델을 이용한 다중 타깃 신약 디자인 연구 동향
강수임(Columbia University Irving Medical Center)

최근 빅데이터 생산기술의 발전과 다중 오믹스 데이터(Multi-omics Data) 그리고 인공지능(AI) 알고리즘의 확대적용으로 다중 오... 최근 빅데이터 생산기술의 발전과 다중 오믹스 데이터(Multi-omics Data) 그리고 인공지능(AI) 알고리즘의 확대적용으로 다중 오믹스 데이터를 이용한 인공지능 기반의 다중 타깃 신약 디자인(Multi-target Drug Design)은 암을 포함한 다양한 질병의 복잡한 경로와 생물학적인 특성들을 고려한 신약개발이라는 ‘패러다임 전환’의 한 예라고 할 수 있다. 전통적인 단일 타깃을 이용한 치료는 단일경로의 차단이라는 단순 치료로 복잡한 질병 네트워크의 중복성 간과로 인해 약물에 대한 내성을 유발하는 경우가 많았다. 현재 인공지능 기술이 강화된 심층 생성 모델(DGM, Deep Generative Model)들을 이용하여 다양한 타깃을 한 번에 공략하여 약물에 대한 내성을 줄이고 질병치료의 효과는 크게 높일 수 있는 방향으로 신약개발이 이루어지고 있으며 AI 기술을 이용한 신약 디자인방식 전환에도 큰 기여를 하였다. 다중 타깃에 최적화(Multi-target Optimization)된 신약 탐색방식은 새로운 약물 후보물질을 생성할 수 있는 확장 가능하고 유연한 플랫폼으로 각광을 받고 있다. 이번 동향보고에서는 심층 생성모델의 종류와 장단점, 이들 모델들을 이용한 플랫폼들 그리고 연구 사례와 더불어 현재 인공지능(AI)을 이용한 신약 디자인의 한계와 미래 방향성에 대해서 살펴보고자 한다.
- 2025.09.05.
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대규모 언어모델의 오정렬(Misalignment) 대응을 위한 의료 AI 데이터 거버넌스 프레임워크
박미정(연세대학교)

생성형 AI(Generative AI) 모델의 활용 범위가 넓어지면서 인간의 의도와 AI 결과 간 불일치 문제인 오정렬(misalignment)의 위... 생성형 AI(Generative AI) 모델의 활용 범위가 넓어지면서 인간의 의도와 AI 결과 간 불일치 문제인 오정렬(misalignment)의 위험이 점차 부각되고 있다. 본 논문은 대규모 언어모델(Large Language Model) 기반 AI의 오정렬 문제를 기술적·윤리적·법률적 관점에서 다층적으로 분석하였다. 기술적 측면에서는 동적 데이터베이스 이해의 필요성을, 윤리적 측면에서는 맥락적 프라이버시개념을, 법률적 측면에서는 의료 AI의 임상적 가치 저하 가능성을 중점적으로 고찰하였다. 특히 정신 건강 분야의 사례를 중심으로 심층 분석하였다. 생성형 AI 모델이 법적 구속력을 완전히 확보하지 못한 상황에서, 이용자는 AI 출력을 검증하고, 개발자는 모니터링을 통해 위험을 사전에 차단하며, 정부는 사후 감시를 수행하는 프로세스 중심의 대안이 요구된다. 이를 위해 고정된 규칙을 근거로 하는 데이터 거버넌스를 넘어, 인간의 자율성과 인공지능 기술의 효율성을 조화시키기는 인간-AI 협력 관점에서 기술·윤리·법률이 조율되는 새로운 거버넌스로의 전환이 필요하다. 이에 본 연구는 기술적 측면에서 동적 동의(dynamic consent) 메커니즘을 적용한 책임 있는 알고리즘 협업, 윤리적 측면에서 AI 의사결정의 추적성(traceability) 원칙의 확립, 법률적 측면에서 부작용 보고 의무와 인증기관 요건을 포함한 AI 감사(audit) 시스템 구축을 결합한 의료 AI 데이터 거버넌스 프레임워크를 제안한다. 이러한 거버넌스는 LLM 오정렬 위험을 완화하고, 투명성과 책임성을 확보하며, 인간과 인공지능의 지속 가능한 공존을 유지하는 의료 AI 생태계의 토대가 될 것이다.
- 2025.08.20.
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생성형 AI를 이용한 단백질 구조 예측 및 단백질 디자인의 최신 동향
양현민, 정희진(홍익대학교)

생성형 인공지능(generative AI)의 도입으로 단백질 구조 예측 및 단백질 디자인 분야는 빠른 속도로 발전하고 있다. 이 기술은 ... 생성형 인공지능(generative AI)의 도입으로 단백질 구조 예측 및 단백질 디자인 분야는 빠른 속도로 발전하고 있다. 이 기술은 기존의 실험적 한계를 뛰어넘으며, 신약 개발, 환자 맞춤형 진단 및 치료제 개발, 백신 디자인, 효소 공학을 포함한 다양한 생명과학 및 바이오 분야 연구에 혁신을 일으키고 있다. 특히 단백질의 입체구조, 항원-항체 결합 구조, 단백질-리간드 상호작용 등을 정밀하게 예측함으로써, 고기능성 단백질을 효율적으로 설계하고 새로운 약물 후보를 빠르게 선별할 수 있게 되었으며, 이에 따라 전체 개발 시간과 비용이 획기적으로 감소하고 있다. 예를 들어 AlphaFold와 RoseTTAFold과 같은 AI시스템을 사용하여 단백질 서열만으로 정밀한 단백질의 3차 구조를 예측할 수 있으며, 그 정확도는 점차적으로 높아지고 있다. 뿐만 아니라 다양한 생성형 AI 모델들이 개발되어 새로운 단백질 서열의 de novo 설계에 이용되고 있다. 이러한 모델들은 기존 생물체에 존재하지 않던 새로운 단백질 서열을 생성할 수 있을 뿐 아니라, 생성된 단백질 구조의 물리화학적 안정성 및 기능성도 실험적으로 검증 가능하도록 설계되었다. 궁극적으로 생성형 AI는 단순한 예측 도구를 넘어, 생물학적 구조와 기능에 대한 깊은 이해를 바탕으로 창의적인 단백질 설계와 기능성 개발을 실현하는 핵심 기술로 자리매김하고 있다. 생성형 AI를 사용한 단백질 구조 예측 및 디자인, 실험적 검증을 통한 AI모델의 개선은 의약생명공학 연구의 효율성을 높이고 있으며 앞으로도 AI의 역할은 증가할 것이 기대된다.
- 2025.08.14.
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이종 장기이식 기술 동향: 최신 전략과 미래 전망
송원문(서울대학교)

이 리포트는 이종 장기이식의 기술적 진보와 임상 적용 현황을 종합적으로 다룬다. 장기이식의 수요-공급 불균형을 해소하기 위... 이 리포트는 이종 장기이식의 기술적 진보와 임상 적용 현황을 종합적으로 다룬다. 장기이식의 수요-공급 불균형을 해소하기 위한 대안으로 이종이식 기술이 주목을 받고 있으며, 그 실현 가능성도 점차 높아지고 있다. 이종이식은 면역거부반응, 인수공통감염병 전이 위험, 윤리적 논란 등 다양한 기술적 · 사회적 장벽에 부딪혀 왔으나, 이러한 난제들을 꾸준히 극복하며 점진적인 기술 발전을 이루어 왔다. 최근에는 유전자 편집 형질전환 돼지를 기반으로 한 심장 및 신장 이식에서 수십일 이상 생존한 환자사례들이 보고되고 있으며, 미국을 중심으로 대규모 임상시험도 본격화되고 있다. 이종이식은 더 이상 이론적 개념이 아닌 임상 적용 가능한 전략으로 점차 현실화되고 있다. 본 리포트를 통해, 이종이식의 역사적 맥락과 함께, 기술 개발 현황, 국내외 임상 연구 사례, 법적 · 사회적 수용성, 그리고 향후 상용화를 위한 주요 과제를 통합적으로 분석해보고자 한다.
- 2025.08.08.
- 조회수6024
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글로벌 바이오제약 산업 전망
박창욱(대웅제약)

2025년 글로벌 바이오제약 산업은 혁신적 치료 모달리티의 확산, 규제 환경의 재편, 지정학적 리스크 증대라는 삼중 변화를 겪고... 2025년 글로벌 바이오제약 산업은 혁신적 치료 모달리티의 확산, 규제 환경의 재편, 지정학적 리스크 증대라는 삼중 변화를 겪고 있다. 항체-약물 결합체(ADC), 세포·유전자 치료제, AI 기반 신약개발이 새로운 성장 축으로 부상하고 있으며, 비만 치료제와 면역항암제 분야에서 혁신적 돌파구가 마련되고 있다. 동시에 2025-2030년 기간 동안 2,300억 달러 규모의 블록버스터 약물들이 특허 만료에 직면하면서 제약사들의 매출 기반이 대폭 재편되고 있다. 미-중 디커플링과 인플레이션 감축법(IRA) 등 규제 변화는 이러한 LOE 위기와 맞물려 제약사들의 사업 모델 전환을 더욱 가속화하고 있다. 전통적인 빅파마 중심의 수직 통합 구조에서 전문화된 분업 생태계로의 전환이 진행되면서, 사업개발(BD) 전략의 근본적 재고가 요구되고 있다. 본 보고서는 이러한 제약 산업의 현황을 조망하고 , 향후 변화의 방향을 전망한다.
- 2025.08.01.
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인간 복막에 발현하는 Leucine Rich Repeat Neuronal 4 (LRRN4) 단백 연구를 위한 동물모델 연구동향
김달아, 공경혜, 조철호(이화여자대학교 의과학연구소)

2023년 만성신장병(Chronic Kidney Disease, 이하 CKD) 발병자의 투석 형태 분포는 혈액투석(83.7%), 복막투석(4.8%) 및 신장이... 2023년 만성신장병(Chronic Kidney Disease, 이하 CKD) 발병자의 투석 형태 분포는 혈액투석(83.7%), 복막투석(4.8%) 및 신장이식(11.5%)으로 추정된다. 신대체요법에서 혈액투석이 압도적으로 많고 재택 치료요법이 차지하는 부분(복막투석+신장이식)은 16.3%로 서구 선진국에 비해 현저히 낮은 수준이다. 투석 치료는 단일질환별 치료비용 중 가장 많은 비용이 소요되며, 혈액투석에 비해 복막투석 비용이 상대적으로 저렴하여 비용 대비 효과적인 면에서 유리한 부분이 있으며, 복막투석 시 일상생활 및 여행 등이 비교적 자유로울 뿐 아니라 삶의 질이 높은 치료 방법으로 알려져 있다. 현재까지 복막투석 치료를 위해 시도된 방법은 거의 모두 포도당으로 대표되는 복막투석액 조성을 조정함으로써 복막투석 기능을 변화시키는 방향이었으나, 투석효율에 미치는 영향이 거의 없는 보존적 치료법이었으므로, 투석효율을 증가시키는 새로운 치료법이 필요하다. 복막투석 환자에서 복막기능 저하의 원인으로써, 복막염 발생 혹은 복막-섬유화 진행은 비가역적 변화로 알려져 있다. 한편, 혈액투석과 마찬가지로 투석막 자체의 기능 향상을 개선하는 접근방법으로 탐구할 필요가 있으며, 이를 반영하는 복막기능 혹은 구조적 변화에 대한 이해가 필요하다. 본 연구 동향에서는 신대체요법으로써 복막투석의 의의와 역할 그리고 복막질환의 치료에 관한 연구 중심적인 내용을 다루었으며, 복막질환 극복을 위한 국내/외 연구동향에 대해 설명하고자 한다. 나아가 타-장기 질환의 연구에서 주로 다뤄진 루신-풍부 반복 신경 단백-4 (Leucine Rich Repeat Neuronal 4, 이하 LRRN4)의 역할에 대해 논평하고, 복막에 존재하는 LRRN4 단백이 복막질환 예방 혹은 치료하기 위한 생체 표지자로서의 역할 가능성에 대해 구체적으로 알아보고자 한다. 아울러, 복막 LRRN4 연구의 필요성과 희소성에 대해 기술하면서, 다가오는 미래의 국내/외적 복막질환 연구에서 교육적 기대효과뿐만 아니라 사회적 활용방안이 있을 것이라 사료된다.
- 2025.07.18.
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