AI 신약 개발 분야에서 암 치료와 같은 혁신적인 성과가 지연되는 주요 원인으로 '데이터 문제'가 지목되고 있습니다. 많은 AI 모델이 방대한 데이터를 기반으로 하지만, 실제 인간 생체 반응의 복잡성을 포착하기 위한 인과적(causal) 데이터가 턱없이 부족하다는 지적입니다. 이러한 상황에서 바이오테크 스타트업 비보다인(Vivodyne)은 이 문제를 해결하기 위한 독자적인 접근 방식을 제시하며 주목받고 있습니다.
비보다인은 자체 개발한 모듈형 로봇 연구실 'HIVE'를 통해 20가지 종류의 인간 조직을 배양하고, 여기에 약물을 투여하며 반응을 자율적으로 모니터링합니다. 현재 신약 개발 과정에서 주로 사용되는 동물 실험이나 단일 세포·단백질 연구는 실제 인간 조직의 복잡한 상호작용을 온전히 반영하지 못한다는 한계가 있습니다. 비보다인의 CEO 안드레이 게오르제스쿠(Andrei Georgescu)는 기존 AI 모델들이 이러한 데이터 없이 '쥐의 암을 치료할 뿐'이라고 비판하며, HIVE가 생성하는 데이터가 인간 생물학의 복잡성을 이해하는 데 필수적이라고 강조합니다. 실제로 비보다인의 간 조직은 독성 시험에서 인간 임상 시험과 94%의 예측 정확도를 보였고, 골수 조직은 20가지 항암제 시험에서 100% 일치율을 기록하는 등 높은 신뢰도를 입증했습니다.
이러한 접근 방식은 현재 제약 산업이 겪는 높은 임상 실패율을 줄이는 데 크게 기여할 수 있습니다. 동물 실험에서 유망했던 신약의 90%가 임상 시험에서 실패하는 현실을 고려할 때, 비보다인의 인간 조직 기반 데이터는 임상 진입 전 약물 후보 물질의 성공 가능성을 훨씬 더 정확하게 예측할 수 있게 합니다. 이는 수천만 달러에 달하는 임상 시험 비용과 시간을 절감하는 효과를 가져올 것입니다. 궁극적으로 비보다인은 HIVE를 통해 생성된 방대한 인과적 데이터를 활용하여, 인간 생물학을 깊이 이해하고 다중 경로를 표적으로 하는 복합 치료제 개발을 가능하게 하는 차세대 AI 모델을 훈련시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 이는 현재의 의약품 개발 한계를 넘어 미래의 복잡한 질병 치료에 필수적인 기반이 될 것으로 기대됩니다.