바이오인

    생명과학 산업의 생성형 AI 도입 및 확산 전략 - 신약개발, 헬스케어, 의료기기 분야를 중심으로 -  작성자 : 김지예 (국가생명공학정책연구센터) 【요약】 ○ 생성형 AI는 생명과학 산업 혁신의 핵심 동력   - 현재 가치 실현 기업은 5% 수준으로, 산업 전반이 파일럿 단계에서 스케일링 전환점에 돌입 ○ 3대 핵심 분야별 AI 활용 기회   - (신약개발) 후보물질 탐색, 임상 시험 최적화, AI 기반 신약 개발 모델 정착   - (헬스케어) 진료 자동화 및 예방 중심 의료 인프라 구축으로 환자 중심 서비스 전환   - (의료기기) 생성형 AI 기반 의료기기 승인 확대를 통한 지능형 의료기기 생태계 조성 ○ 생성형 AI 활용 및 확산을 위한 실행 전략   - (시범 사례) Lighthouse 프로젝트, PoC를 통한 빠른 성과 창출 및 확산 모델 구축   - (변화 관리) IT 아키텍처, 인재 교육, 규제 대응의 종합적 조직 전환   - (책임 있는 AI) 투명성·설명가능

    생명과학의 폭과 깊이를 더하는 양자생물학(Quantum Biology) 연구동향 BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 25-60         ◇ 최근 양자역학적 접근을 통해 광합성, DNA 자연 돌연변이 등 다양한 생명 현상들이 새롭게 규명. 양자생물학은 아직 초기 단계의 학문이지만 기존 분자생물학의 한계를 극복하고 새로운 메커니즘에 기반한 혁신 기술 개발로 이어질 것으로 기대 ▸주요 출처 : Chemical Society Reviews, Quantum life science: biological nano quantum sensors, quantum technology-based hyperpolarized MRI/NMR, quantum biology, and quantum biotechnology, 2025.1.28 ◆︎ 최근 분자생물학으로 설명하기 어려운 다양한 생명현상들이 양자역학*적 접근을 통해 규명되면서 생명과학 연구의 패러다임 전환을 촉진 ○ 양자

    AI신약개발 분야 기술경쟁력 및 정부 R&D 투자현황 분석 첨단바이오 국가기술전략센터 저자 : 한국생명공학연구원 첨단바이오 국가기술전략센터 김경남, 이휘섭 ◈ 목차 I.개요 II.분석 결과 1.논문 기반 경쟁력 진단 2.특허 기반 경쟁력 진단 3.NTIS 과제 기반 정부R&D 투자 현황 III.분석 결과 요약 및 시사점 1.분석 결과 요약 2.정부 R&D 투자·육성 방향 시사점 ◈본문 I.개요 ◆︎ 분석 목적 ○ AI신약개발 분야 우리나라의 기술경쟁력 진단 및 정부 R&D투자 현황을 확인하여 향후 정부 R&D 투자전략을 위한 시사점 제공   ◆︎ 분석 유형별 분석 방법 및 내용 ○ (기술경쟁력) 논문/특허 기반 우리나라의 선도국 대비 경쟁력 진단 ○ (정부R&D투자) NTIS 과제 데이터를 중심으로 기투자 현황 분석 구분 분석 목적 분석 범위 분석내용 세부 내용 방법(일정) 논문 (연구) 논문 기반 한국 경쟁력 진단 AI신약개발 전반 논문 현황 AI신약 논문 추이 Dimens

  딥 러닝 기반 생성모델의 구조적 원리와 인간 면역데이터 응용 신약개발 전략 2025 바이오 미래유망기술(하)                                                             연세대학교 생명과학부 통합과정 장현빈, 송우현,   연새대 생화학과 교수 홍승희 ◈ 목차 1.개요 2.대규모 언어모델 (LLM; Large Language Model)  3.변분오토인코더(VAE; Variational Autoencoder) 4.Conclusion ◈본문 1. 개요 기존의 생명과학 연구는 면역학, 병리학, 암 연구, 신약 개발 등 각 분야에서 상대적으로 소규모의 데이터셋과 실험 중심의 분석 기법에 의존해 왔다. 면역학 연구에서는 일부 면역세포 아형이나 사이토카인에 집중해 분석했으며, 암 연구 에서도 소수의 바이오마커나 유전자 변이를 표적으로 한 연구가 주를 이루었다. 신약 개발 과정에서는 단일 약물과 표적 간 상호작용에 초점을 맞춘 접근 방법이 일반적

  2025 글로벌 생명과학 분야 전망   김지예 (국가생명공학정책연구센터)   출처: Deloitte. 2025. 1, Boston Consulting Group. 2025. 1, McKinsey&Company. 2025. 1 ※ 본 원고는 원본 원고의 내용을 중개하여 각색한 내용을 포함하고 있습니다. 원제 : 1) 2025 life science outlook,               https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/health-care/life-sciences-and-health-care-industry-outlooks/2025-life-sciences-executive-outlook.html 2) Biopharma Trends 2025 https://www.bcg.com/publications/2025/biopharma-trends 3) What to expect in US healthcare in 2025 and b

    영국 생명과학국, ‘2024 생명과학 경쟁력 지수’ 발표 BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 25-4   ◇︎영국 생명과학국은 다양한 측면에서 자국과 경쟁국의 생명과학 경쟁력을 분석한 ‘생명과학 경쟁력 지수(LSCIs)’를 발표. 한국은 GDP 대비 보건의료 정부 R&D 투자에서 3위, 피인용 상위 1% 논문 비율, IPO(기업공개)와 Equity finance(자기자본)에서 4∼6위를 보이며 이들 경쟁력 지수에서 비교적 우위인 것으로 조사 ▸주요 출처 : GOV.UK, Life sciences competitiveness indicators 2024, 2024.7.11 ◆︎ 영국의 생명과학국(OLS)*은 영국을 중심으로 한 생명과학 경쟁력 지수(LSCIs,LifeScienceCompetitivenessIndicators)를 발표(2024.7) * Office for Life Sciences: 영국의 생명과학 혁신역량을 강화하고 의약품, 의료기기 분야 연구

AI 신약개발, 무엇이 가능하고 무엇이 한계인가? BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 24-78   ◇︎AI 기술의 빠른 발전과 함께 신약개발의 패러다임이 실험에서 빅데이터 기반의 분석·예측·설계 중심으로 빠르게 변화. 이러한 상황에서 “AI가 개발한 약물이 과연 효과적일까?”라는 질문을 제기하며 지난 10년간 AI가 발굴한 약물의 효과를 분석한 리뷰 논문을 BCG(보스턴컨설팅그룹)에서 발표 ▸주요 출처 : Drug Discovery Today, How successful are AI discovered drugs in clinical trials?, 2024.6 ◆︎ AI 기술의 빠른 발전과 함께 신약개발의 패러다임이 실험에서 빅데이터 기반의 분석·예측·설계 중심으로 빠르게 변화 ○ 빅테크기업(구글, NVIDA)이 AI 신약개발에 투자를 확대하고 있으며 글로벌 제약사도 AI 신약 및 IT 기업과 협력하며 AI를 본격적으로 도입하기 시작 ※ 2024년 노벨 화학상

    AlphaFold-Multimer로 생명과학의 미스터리 중 하나인 생식 과정에 대한 이해를 높이다 BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 24-68   ◇︎AI 기술이 생명과학 연구의 한계를 극복하고, 기존 생화학적 실험을 보완하는 강력한 도구로 활용 가능하다는 점에 대해 AlphaFold의 예측 능력이 생명과학의 미스터리 중 하나인 생식 과정에 대한 이해의 폭을 넓히는 연구결과가 발표. AlphaFold-Multimer를 통해 정자와 난자의 결합에 중요한 3개의 단백질과 그 복합체를 규명하며 향후 불임 진단 및 치료의 새로운 가능성을 제시 ▸주요 출처 : Cell, A conserved fertilization complex bridges sperm and egg in vertebrates, 2024.10.17.   ■단백질 복합체 구조를 예측하는 AI 프로그램인 AlphaFold-Multimer를 통해 정자와 난자의 결합에 중요한 3개의 단백질과 그 복합체