전통적인 화학 합성을 중심으로 발전해온 원료의약품(API) 연구개발 현장에도 인공지능(AI)과 자동화, 디지털 기술을 결합한 연구개발 방식이 빠르게 확산되고 있다. 합성경로 설계부터 자율실험과 자동화 합성, 분석 및 공정개발에 이르기까지 API 연구개발 전 과정의 디지털 전환 가능성이 본격적으로 논의되고 있다.
한국신약개발연구조합(이사장 김정진) 산하 원료의약품연구회(연구회장 김영민)는 지난 9월 3일부터 4일까지 1박 2일간 곤지암리조트 스카디홀에서 원료의약품/API 연구개발 관련 산·학·연 전문가 100여 명이 참석한 가운데 ‘32차년도 워크샵’을 개최했다고 밝혔다.
이번 워크샵은 원료의약품 연구개발이 기존 합성 중심의 접근에서 벗어나 AI와 자동화, 디지털 기술을 활용하는 연구개발 체계로 빠르게 전환되는 산업 환경에 대응하기 위해 마련됐다.
특히 ‘원료의약품 합성 혁신을 위한 AI·디지털 공정과 신합성 기술의 융합’을 주제로 AI 기반 합성경로 설계와 자율실험, 자동화 합성 등 새로운 연구개발 방식과 기존 합성·분석 기술의 효율성을 높일 수 있는 첨단 기술 및 공정 디지털화 사례를 집중적으로 다뤘다.
AI가 합성경로 찾고 자율실험실이 실험…API R&D 방식 변화
워크샵에서는 원료의약품 연구개발 현장에서 실제 적용 가능성이 높은 AI와 자동화 기술이 주요 의제로 다뤄졌다.
윤상남 씨엠코퍼레이션에이티 상무이사는 자동화 합성 기술의 최근 흐름과 원료의약품 분석 전처리 자동화를 소개했다. 윤두하 JW중외제약 팀장은 ‘AI 기반 자율실험실(Self-Driving Lab)’의 최신 동향과 성공적인 도입을 위한 핵심 전략을 발표했다.
홍경석 바이텍켐스 과장은 AI 기반 합성경로 예측 기술의 발전과 향후 활용 가능성을 제시했다. AI가 후보 합성경로를 탐색하고 자동화 시스템과 연계해 실험 효율을 높이는 연구개발 방식이 API 분야에서도 주요 기술로 부상하고 있다는 점에서 관심을 모았다.
첨단 의약품과 새로운 합성기술에 대한 논의도 이어졌다. 한태동 디티앤씨바이오그룹 부회장은 ADC(항체-약물접합체) 개발 동향과 전략 및 비임상연구를 소개했으며, 류도현 성균관대학교 화학과 교수는 카이랄 유기촉매 기반 의약품 합성 연구와 SFC 기반 입체구조 분석 기술을 발표했다.
이선우 전남대학교 화학과 교수는 전기화학적 유기합성 방법론과 DCM을 활용한 직접 Amide 합성 관련 최신 연구 내용을 공유했다.
공정개발도 디지털화…개발기간·스케일업 리스크 줄인다
API 연구개발의 디지털 전환은 실험실 단계에 머물지 않고 공정개발 영역으로도 확대되고 있다.
오경진 성균관대학교 소프트웨어학과 박사는 ‘공정 디지털화(Dx to Ax) EDBO + and EBR system 구축’을 주제로 공정 데이터를 활용한 디지털 시스템 구축 사례를 소개했다.
이번 워크샵에서는 모두 7개의 전문 강연이 진행됐으며, 발표 후에는 전문가와 참석자 간 질의응답 및 토론을 통해 새로운 기술을 실제 연구개발 현장에 도입할 때 고려해야 할 사항과 적용 방안을 논의했다.
특히 원료의약품 연구개발 경쟁력이 단순히 새로운 합성법을 확보하는 차원을 넘어 개발기간 단축과 공정 재현성 확보, 스케일업 과정에서 발생할 수 있는 위험을 얼마나 효율적으로 줄이느냐의 경쟁으로 확대되고 있다는 점이 강조됐다.
김영민 원료의약품연구회장(대웅바이오 센터장)은 “최근 원료의약품 분야는 합성 경로의 효율화와 공정 재현성 확보뿐만 아니라 개발기간 단축과 스케일업 리스크 저감까지 동시에 요구받고 있다”고 말했다.
이어 “이 자리를 통해 AI·로보틱스와 디지털 기술의 실제 적용 사례와 새로운 합성 방법론과 함께 변화하는 연구개발 환경에 대응하기 위한 다양한 접근방식을 살펴볼 수 있기를 바란다”며 “앞으로도 현장의 수요와 기술 변화를 반영한 실무 중심의 교류 프로그램을 마련해 국내 원료의약품 산업의 기술 경쟁력 제고와 글로벌 경쟁력 확보에 기여하겠다”고 밝혔다.
원료의약품 산업의 경쟁 축이 합성기술 자체에서 AI 기반 설계와 자동화 실험, 데이터 활용 및 디지털 공정을 아우르는 통합 연구개발 역량으로 빠르게 이동하면서 국내 API 업계의 디지털 전환 속도 역시 향후 글로벌 경쟁력을 좌우할 주요 변수로 떠오를 전망이다.
