윤소희 | 기자 작성일 2026년 04월 16일
AI 기반 신약 발굴 워크플로우를 지원하는 '아마존 바이오 디스커버리' AI 에이전트 (자료 제공: 아마존웹서비스)
아마존웹서비스(AWS)가 생명과학 연구 현장에서 AI 활용 장벽을 낮추는 신약 개발 지원 플랫폼을 공개했습니다.
AWS는 16일 과학자들이 신약 후보 물질을 보다 빠르고 체계적으로 설계할 수 있도록 돕는 AI 기반 애플리케이션 '아마존 바이오 디스커버리'를 출시했다고 밝혔습니다.
이 서비스는 생물학 데이터를 학습한 파운데이션 모델(bioFMs) 카탈로그에 대한 접근을 제공해 연구자들이 후보 물질을 생성하고 평가할 수 있도록 지원합니다. 특히 항체 기반 치료제 개발 초기 단계에서 활용도가 높을 것으로 기대됩니다.
연구자는 AI 에이전트를 활용해 자연어로 실험 목표를 설정하고, 적합한 모델을 선택하거나 입력 조건을 조정할 수 있습니다. 또한 기존 데이터를 활용해 모델을 재학습시키며 예측 정확도를 높일 수 있는 구조를 갖췄습니다.
생성된 후보 물질은 실제 실험실에서 합성 및 테스트가 진행되며, 결과 데이터가 다시 시스템으로 피드백되는 '실험실 연계(lab-in-the-loop)' 방식이 적용됐습니다. 이를 통해 반복적인 실험과 개선이 빠르게 이루어질 수 있습니다.
AI 도입 장벽 낮추고 실험 자동화… 신약 연구 방식 전환
그동안 신약 발굴 분야에서는 다양한 AI 모델이 등장했지만, 코딩 역량과 인프라 운영 부담, 모델 성능 비교의 어려움 등으로 인해 실제 연구 현장에서 활용이 제한적이었습니다. 또한 실험 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있고, 실험 일정과 비용을 수동으로 조율해야 하는 점도 비효율 요소로 지적돼 왔습니다.
아마존 바이오 디스커버리는 이러한 문제를 해결하기 위해 모델 성능을 비교할 수 있는 벤치마크 라이브러리, 실험 설계를 지원하는 AI 에이전트, 실험 수행을 위한 파트너 네트워크를 통합 제공합니다. 이를 통해 설계-실험-피드백으로 이어지는 연구 사이클을 자동화하고 효율성을 높였습니다.
플랫폼에는 다양한 생물학 특화 AI 모델이 포함돼 있으며, 아페리스와 볼츠 등의 파트너 모델이 제공됩니다. 향후 바이오허브, 프로플루언트 등 추가 파트너도 참여할 예정입니다.
실제 적용 사례로 메모리얼 슬론 케터링 암센터(MSK)와의 협업에서는 약 30만 개의 항체 후보 물질이 설계됐으며, 기존 수개월에서 1년가량 걸리던 연구 과정이 수주 단위로 단축된 것으로 나타났습니다.
AWS는 제약사와 바이오테크 기업, 연구기관을 대상으로 확장성과 보안성을 갖춘 환경을 제공하며, 고객 데이터와 지식재산권은 전적으로 사용자에게 귀속된다고 설명했습니다.
라지브 초프라 AWS 헬스케어 AI 및 생명과학 부문 부사장은 "AI 에이전트를 통해 전문적인 컴퓨팅 지식 없이도 고도화된 연구가 가능해졌다"며 "설계와 실험, 학습이 반복될수록 더 정교한 결과를 도출할 수 있는 구조를 제공한다"고 말했습니다.