동물실험이라는 오랜 관행의 한계를 마침내 뛰어넘은 혁신적 인공지능(AI) 기술이 2026년 07월 01일 공개되며, 간, 폐, 위, 유방 등 핵심 장기 4곳의 암 유발 가능성을 단 한 번의 스캔으로 동시에 예측해 신약 개발과 화학물질 안전성 평가의 패러다임을 근본적으로 바꿀 서막을 올렸다.
전남대학교 유선용 교수 연구팀은 한국연구재단의 아낌없는 지원 아래, '다중작업학습 AI 모델'이라는 첨단 독성 예측 기술을 성공적으로 구축했다고 이날 공식 발표했다. 이 혁신적인 AI 모델은 화학물질이 인체 주요 장기인 간, 폐, 위, 유방 등 4개 기관에 미칠 발암 위험을 동물실험 없이, 그것도 모든 장기에 대해 동시에 예측할 수 있는 전례 없는 역량을 갖춰 의약·보건 분야의 지대한 관심을 받고 있다. 단 한 번의 분석으로 복합적인 발암성 평가가 가능해진 것이다.
지금까지 신약 후보 물질 및 시판 화학물질의 발암성 평가는 여전히 수천만 원에서 수억 원에 이르는 막대한 비용과 수개월에서 수년에 걸리는 긴 시간을 요구하는 동물실험에 크게 의존해왔다. 이는 수많은 잠재적 유해 화학물질을 일일이 검증하기에는 물리적, 경제적 한계가 명확함을 의미했으며, 동물에게 고통을 주는 윤리적 문제 또한 끊임없이 제기되어 왔다. 기존 컴퓨터 예측 기술 또한 한계가 뚜렷했다. 이는 주로 단일 장기에 대한 예측에 초점을 맞추거나, 각 장기 특유의 생물학적 반응과 해부학적 차이를 제대로 반영하지 못하고 개별적으로 분석하는 경향이 있어 예측의 정확도가 떨어지는 고질적인 문제점을 안고 있었다. 이러한 비효율성과 낮은 정확성은 신약 개발의 병목 현상을 심화시키고, 새로운 화학물질의 시장 진입을 지연시키는 주요 원인으로 작용해왔다.
유선용 교수 연구팀이 개발한 '다중작업학습 AI 모델'은 이 같은 기존 평가 시스템의 근본적인 문제점들을 해결하는 핵심적인 돌파구를 마련했다. 이 AI 모델은 단순히 여러 장기를 개별적으로 분석하는 것을 넘어, 간, 폐, 위, 유방 등 4대 주요 장기에 대한 화학물질의 발암 위험을 단일 AI 모델 안에서 동시에 학습하고 예측하는 방식으로 설계됐다. 이는 각 장기 간의 상호작용과 복합적인 독성 메커니즘까지 고려하여 예측의 효율성과 정확도를 획기적으로 끌어올리는 결과를 가져왔다. 연구팀은 이 모델이 장기별 독성 특성을 정교하게 반영함으로써, 기존 방식으로는 상상하기 어려웠던 수준의 신뢰도 높은 발암성 예측을 가능하게 했다고 설명했다.
이 AI 기술의 등장은 의약품 및 화학 산업 전반에 걸쳐 광범위한 파급 효과를 예고한다. 가장 먼저 신약 개발 초기 단계에서 발암 위험이 높은 후보 물질을 보다 빠르고 정확하게 선별할 수 있게 됨으로써, 불필요한 연구 개발 비용과 시간을 대폭 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 이는 신약 개발의 성공률을 높이고 시장 출시를 가속화하는 핵심 동력이 될 것이다. 또한, 동물실험 의존도를 획기적으로 낮출 수 있어 동물 복지에 대한 사회적 요구에 부응하는 동시에, 환경 친화적인 연구 패러다임 구축에도 기여할 전망이다. 이 기술은 보다 체계적이고 과학적인 독성평가 체계를 구축하는 데 필수적인 기반을 제공하며, 이는 궁극적으로 국민 보건 안전과 삶의 질 향상으로 직결될 것이다.
유선용 교수는 이번 AI 기술 공개의 의미를 설명하며 「화학물질의 장기별 발암 위험을 보다 빠르고 체계적으로 예측할 수 있는 기반을 마련한 것」이라고 강조했다. 유 교수는 이어 이 기술의 미래 활용 가능성에 대해 "향후 투여 경로, 용량, 종 특이성 등의 다양한 데이터가 추가적으로 축적된다면, 개인 맞춤형 의학 시대에 발맞춘 정밀 독성평가는 물론, 환경 안전관리 분야에까지 폭넓게 활용될 수 있을 것"이라며 기대감을 표명했다. 이는 단순히 신약 개발에만 국한되지 않고, 전방위적인 보건 및 환경 안전 시스템 혁신을 이끌 잠재력을 내포하고 있음을 시사한다.
2026년 07월 01일 공개된 전남대 연구팀의 이번 AI 기술은 국내 의약 및 보건 분야가 글로벌 시장을 선도할 중요한 전환점이 될 것임을 시사한다. 이 기술은 신약 개발의 속도를 획기적으로 높이고 비용을 절감하는 것을 넘어, 화학물질 안전성 평가 체계를 한 단계 더 높은 수준으로 도약시킬 핵심 동력이 될 것이다. 유선용 교수의 언급처럼, 이 기술이 앞으로 개인 맞춤형 의학, 정밀 독성평가, 그리고 환경 안전관리 등 다방면에서 어떻게 활용되며 국내외 의약·보건 분야의 미래를 혁신적으로 변화시킬지 그 귀추가 주목된다. 의약일보는 이 혁신적인 AI 기술의 진화와 그 파급 효과를 지속적으로 심층 보도할 예정이다."
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