AI 에이전트로 바이오 R&D 혁신… NAMs 연구 자동화 기술 선보여
[메가경제=양대선 기자] 셀키에이아이 이남용 대표는 지난 5일 코아스템켐온 양지연구소 복합지원동 2층 대강당에서 개최된 ‘2026 코아스템켐온 첨단시험센터 심포지엄’에서 AI 에이전트를 활용한 바이오 연구개발(R&D) 워크플로우 혁신 전략과 실제 적용 사례를 발표했다.
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| ▲ : ‘Transforming Bio R&D Workflows with AI Agents’를 설명하고 있는 이남용 대표 모습 (출처 = 셀키에이아이) |
이번 심포지엄은 ‘From Organoids to AI: Advancing Human-Relevant NAMs from R&D to Regulatory Science’를 주제로 진행됐다. 오가노이드와 3D 모델을 활용한 질환 모델링 및 신약 평가부터 AI 기반 바이오 R&D, 차세대 비임상시험법(NAMs)의 글로벌 규제 동향까지 폭넓게 다루며 차세대 비임상 평가 기술의 연구·적용 방향을 조명했다.
이날 이 대표는 ‘Transforming Bio R&D Workflows with AI Agents’를 주제로 발표를 진행, 인공지능이 바이오의약품 및 NAMs 연구의 결과물뿐 아니라 연구를 수행하는 방식 자체를 변화시키고 있다고 강조하며, 멀티모달 데이터 분석과 AI 에이전트 기술을 활용한 바이오 R&D 워크플로우의 전환 방향을 소개했다.
발표에서 이 대표는 동물실험을 대체하거나 보완하는 NAMs가 확산되면서 오가노이드, 스페로이드, 세포 기반 시험에서 생성되는 대용량 멀티모달 데이터를 분석하고 해석하는 역량이 중요한 연구 과제로 부상하고 있다고 강조했다. 이에 대규모 언어모델(LLM), 멀티 에이전트 오케스트레이션, 구조화된 생물학 지식 기반의 검색증강생성(RAG) 기술을 결합하면 AI가 다단계 연구 업무를 계획하고 실행하며, 결과에 따라 수정·개선하는 지능형 연구 환경을 구현할 수 있다고 밝혔다.
이 대표는 “바이오 분야에 범용 AI 모델을 직접 적용하는 데에는 전문 데이터 부족과 답변의 신뢰성, 데이터 보안 등의 한계가 있다”는 지적과 함께 “이를 해결하기 위해서는 바이오 분야에 특화된 고품질 데이터를 구축하고, 이를 기반으로 AI 모델을 학습·평가·개선하는 체계가 필요하다”고 말했다.
셀키에이아이는 지난 6년여간 축적한 프로테오믹스, 글라이코프로테오믹스, 지노믹스 및 메타볼로믹스 분석 기술을 바탕으로 바이오 특화 AI 역량을 확대하고 있다. 특히 RNA, 단백질, 대사체 등 다양한 오믹스 데이터를 통합 분석하는 파이프라인과 논문, 특허, 임상 및 연구 데이터를 활용하는 AI 에이전트 기술을 개발하고 있으며, 고객사의 데이터 보안 요구에 대응할 수 있도록 폐쇄형 환경에서 구동 가능한 프라이빗 AI 모델 구축에도 주력하고 있다.
이번 발표에서 특히 주목을 받은 부분은 NAMs 연구 워크플로우에 AI 에이전트를 적용한 실제 사례다.
대단바이오와 공동 개발한 스페로이드 이미지 분석 자동화 기술이 대표적인 예다. 기존에는 연구자가 현미경으로 촬영한 흑백 및 형광 이미지를 직접 분석하고 세포의 형태와 특성을 평가한 뒤 결과를 정리하고 리포트 초안을 작성하기까지 약 3~4일이 소요됐다. 이 기술을 적용하면 같은 작업이 5분 이내에 90% 이상의 정확도로 정량 분석되고, 결과 리포트 초안까지 자동으로 작성된다.
해당 기술은 또한 AI 기반 분석을 통해 작업자별 분석 편차를 줄이고 분석 결과의 일관성을 높이는 한편, 전체 업무 생산성을 1,000% 이상 향상시키는 성과를 가져왔다는 게 이 대표의 설명이다.
결과적으로 기술적으로는 제한된 이미지 데이터로도 AI 모델을 효과적으로 학습시킬 수 있도록 이미지 회전, 변형, 확대 등을 활용한 데이터 증강 기술을 적용하고, 딥러닝 기반 이미지 분할(Segmentation) 및 특징 추출 모델을 개발한 것이다.
이 대표는 해당 기술에 신규 데이터를 지속적으로 반영하고 모델을 고도화하여 분석 정확도를 95% 이상으로 높이는 것을 목표로 하고 있으며, 스페로이드뿐 아니라 오가노이드 분석 분야로의 기술 확장도 추진하고 있다고 했다.
이와 함께 그는 AI 에이전트를 활용한 바이오 공정 및 연구 업무 자동화 사례도 소개했다. 세포주 개발 분야에서는 논문과 특허, 유전자 및 관련 데이터를 통합 분석해 생산성 향상과 비용 절감을 극대화하는데 기여하는 핵심 후보 인자(Hotspot)를 발굴하는 기술을 개발하고 있다. 기존에는 관련 문헌과 데이터를 수집하고 매핑해 후보군을 도출하는 데 한 달 이상이 소요될 수 있었으나, AI 기반 분석을 통해 해당 과정을 자동화하여 실시간 후보 탐색이 가능하도록 지원한다.
또한 이 대표는 세포주 개발부터 배양·정제, 제형, 품질관리, 인허가 문서 작성까지 CDMO 전 공정에 걸쳐 AX(AI 전환)를 적용해 나가고 있다고 강조했다.
그는 “AI 에이전트가 반복적이고 데이터 중심적인 분석 업무에서 측정 가능한 효율성 향상을 가져올 수 있지만, 모든 연구 판단을 AI에 맡길 수 있는 것은 아니다”며 “특히 NAMs가 연구를 넘어 규제과학 영역에서 신뢰성을 확보하기 위해서는 학습 데이터의 품질, AI 모델의 정확도와 재현성, 체계적인 성능 평가가 중요하며, 최종적인 과학적 해석과 전문적인 판단에는 여전히 연구자의 역할이 필수적”이라고 덧붙였다.
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| ▲ 2026 코아스템켐온 첨단시험센터 심포지엄 행사 단체사진을 촬영하고 있다. (출처 = 셀키에이아이) |
또, “바이오 분야의 AI 전환은 단순히 AI 모델을 도입하는 것이 아니라, 연구 과정에서 생성되는 다양한 데이터를 기반으로 AI 모델과 에이전트를 통합 평가할 수 있도록 체계화하고, 이를 바탕으로 연구 워크플로우 자체를 혁신하는 과정”이라며 “셀키에이아이는 멀티오믹스·멀티모달 데이터 분석 기술과 바이오 특화 AI 에이전트를 결합해 연구자의 반복적인 업무를 자동화하고, 데이터 분석의 정확성과 일관성을 높이는 데 집중하고 있다”고 말했다.
이어 “앞으로도 스페로이드와 오가노이드 등 Human-Relevant NAMs 연구를 비롯해 세포주 개발, 바이오 공정 최적화 및 인허가 관련 업무까지 AI 적용해 나아가고 있으며, 바이오 연구개발의 효율성을 극대화하고, 에이전트 시스템 평가를 통해 과학적 신뢰성을 높이는 데 기여하겠다”고 강조했다.
한편, 셀키에이아이는 국내외 100여 곳 이상의 고객사와 협력하고 있으며, 1만 건 이상의 AI 기반 분석 경험을 바탕으로 바이오 데이터 분석 및 AI 솔루션 사업을 확대하고 있다. 멀티오믹스 기반 바이오마커 발굴부터 바이오 특화 AI 모델 및 에이전트 개발, 바이오 이미지 분석 자동화와 생산 공정 최적화까지 바이오 산업 전반의 AI 전환을 위한 기술 개발을 이어가고 있다.
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