"신약 설계부터 실험까지 몇주"…AWS, '아마존 바이오 디스커버리' 출시

Amazon Web Services(AWS). (REUTERS)

[이데일리 한광범 기자] AWS(아마존웹서비스)가 신약 개발의 핵심인 항체 설계부터 실험실 검증까지 전 과정을 AI로 지원하는 새로운 서비스를 선보였다.

AWS는 16일 과학자들이 신약을 더 빠르고 체계적으로 설계·검증할 수 있도록 지원하는 AI 기반 애플리케이션 ‘아마존 바이오 디스커버리(Amazon Bio Discovery)’를 출시했다고 발표했다.

이번 서비스의 핵심은 AI 기반의 신약 설계와 실제 실험실 테스트를 하나로 묶어, 반복적인 실험을 통해 후보 물질을 지속적으로 개선하는 ‘실험실 연계(lab-in-the-loop)’ 구조를 구현한 점이다.

최근 생성형 AI의 발전으로 다양한 머신러닝 모델이 급증했으나, 많은 과학자들이 코딩 역량이나 인프라 관리 능력의 한계로 이를 연구에 직접 활용하는 데 어려움을 겪어왔다. 아마존 바이오 디스커버리는 이러한 도입 장벽을 해소하기 위해 설계되어, 과학자들이 AI나 코딩에 대한 전문 지식 없이도 선도적인 AI 모델과 벤치마크에 접근하고 AI 에이전트를 활용해 실험을 설계할 수 있도록 지원한다.

연구자들은 방대한 생물학적 데이터셋을 학습한 ‘생물학 파운데이션 모델(bioFMs)’ 카탈로그에 직접 접근할 수 있다. 여기에는 아페리스(Apheris), 볼츠(Boltz) 등 파트너사의 오픈소스 및 상업용 모델이 포함되며, 바이오허브(Biohub)와 프로플루언트(Profluent)도 곧 추가될 예정이다. 과학자들은 자연어를 사용하는 AI 에이전트를 통해 연구 목표에 맞는 모델을 선택하고 입력 변수를 최적화할 수 있으며, 기존 실험 데이터를 기반으로 모델을 추가 학습시켜 예측 정확도를 높일 수 있다.

특히 이번 서비스는 설계된 후보 물질을 물리적 실험실로 전송해 합성 및 테스트를 진행하고, 그 결과를 다시 애플리케이션으로 전달받는 ‘실험실 연계(lab-in-the-loop)’ 구조를 제공한다. 통합된 실험실 파트너 네트워크를 통해 실험 일정과 비용 조율을 효율화하며, 결과 피드백 루프는 다음 설계 단계를 개선하는 핵심 기반이 된다.

실제 적용 사례로, 메모리얼 슬론 케터링 암센터(MSK)의 에니드 A. 하우프트 소아 종양학 석좌교수인 나이콩 청(Nai-Kong Cheung) 박사는 AWS 팀과 협업해 AI 에이전트로 여러 모델을 조율하며 약 30만 개의 신규 항체 분자를 설계했다. 이 중 상위 10만 개의 후보 물질을 트위스트바이오사이언스에 테스트 의뢰했으며, 기존 방식으로 최대 1년이 걸리던 ‘설계부터 실험실 테스트’까지의 과정을 단 몇 주 만에 완료하는 성과를 거뒀다.

라지브 초프라 AWS 헬스케어 AI 및 생명과학 부문 부사장은 “AI 에이전트는 컴퓨팅 전문 지식이 없는 연구자들도 고도화된 과학 역량을 활용할 수 있게 한다”며 “첨단 AI와 AWS의 견고하고 안전한 인프라 결합은 이전에는 불가능했던 방식으로 항체 발굴을 가속화할 것”이라고 밝혔다.

현재 MSK 외에도 바이엘(Bayer), 브로드 인스티튜트(Broad Institute), 프레드허치 암센터, 보이저 테라퓨틱스 등이 초기 도입 기관으로 참여하고 있다. 아마존 바이오 디스커버리는 엔터프라이즈급 확장성과 보안을 제공하며, 모든 독점 데이터와 지식재산에 대한 소유권은 고객이 보유하도록 데이터 격리를 지원한다.