융대원, 바이오데이터산업 전문인력양성사업 직무설명회 마쳐 새글 첨부파일 있음

"AI 신약개발 시대, 무엇을 준비해야 하나 "

인공지능(AI)이 바이오·제약 산업의 연구 방식까지 빠르게 변화시키고 있는 가운데, 관련 분야 진로를 고민하는 학생들을 위한 실질적인 가이드가 제시됐다. 산업통상자원부 산하 한국산업기술진흥원(KIAT)의 지원을 받아 추진되는 '2026년 바이오데이터산업 전문인력양성사업'의 일환으로, 한국바이오협회와 서울대학교, 고려대학교가 공동으로 직무 설명회를 2026년 7월 3일(금) 코엑스 컨벤션센터에서 개최하였다.

특히 이번 설명회는 특히 서울대학교(연구책임자 이형기 융합과학기술대학원장)에서 진행 중인 산학협력 프로젝트에 참여하는 기업 관계자와, 서울대 융합과학기술대학원 분자의학 및 바이오제약학과 박사출신 졸업생이 연사로 직접 참여해 현장의 경험을 공유했다는 점에서 의미를 더했다. 연구 현장에서 요구되는 역량과 직무 경험이 구체적인 사례 중심으로 전달되며 학생들의 이해를 도왔다.

이번 설명회는 단순한 직무 소개를 넘어, AI 기반 신약개발 시대에 맞춰 학생들이 어떤 역량을 준비해야 하는지를 구체적으로 제시하는 데 초점이 맞춰졌다. 특히 신약개발 과정이 기존의 실험 중심에서 데이터와 AI 기반으로 전환되고 있다는 점이 강조되며, 이에 따른 직무 변화가 상세히 공유됐다.

현장에서 가장 주목받은 부분은 다양한 직무가 하나의 흐름 속에서 어떻게 연결되는지에 대한 설명이었다.

AI 신약개발은 하나의 전공만으로 수행되는 영역이 아니라, 여러 전문 분야가 유기적으로 협력하는 구조로 이루어져 있기 때문이다.

이번 직무설명회에서는 크게 3가지 팀의 직무관련 설명을 들었다

-MSL(Medical Science Liaison)은 데이터를 기반으로 신약 후보물질을 예측하고 설계하는 역할을 맡는다.

생성형 AI와 딥러닝 기술을 활용해 새로운 분자 구조를 제안하고, 그 가능성을 사전에 평가하는 것이 주요 업무다.

실험 이전 단계에서 연구 방향을 설정한다는 점에서 신약개발의 출발점에 해당하는 직무로 꼽힌다.

-AI Discovery 팀은 분자 시뮬레이션과 구조 기반 분석을 통해 후보물질과 타깃 단백질 간 상호작용을 정밀하게 탐색한다.

가상 스크리닝과 도킹, 분자동역학 분석 등을 활용해 결합 특성과 안정성을 예측하며, 후보물질의 가능성을 한층 구체화하는 역할을 수행한다.

-(주)대웅제약 AI신약팀은 유전체·단백질체 등 대규모 생명과학 데이터를 기반으로 질병 타깃을 발굴하고, AI 모델과 결합해 후보물질 탐색을 고도화하는 역할을 수행한다.

오믹스 데이터 분석과 바이오마커 발굴을 통해 신약개발의 출발 단계에서 핵심적인 기여를 하며, 데이터 기반 연구와 실제 개발 전략을 연결하는 중심 축으로 소개됐다.

이러한 연구를 뒷받침하는 기반으로는 데이터 엔지니어의 역할이 강조됐다.

다양한 바이오 데이터를 정제하고 분석 환경을 구축하며, AI 모델이 활용할 수 있는 데이터 파이프라인을 설계·운영하는 것이 주요 업무다.

연구 전반의 효율성을 좌우하는 핵심 인프라 역할을 맡는다.

마지막으로 신약 타깃 생물학자는 AI가 도출한 예측 결과를 실제 실험을 통해 검증한다. 세포 및 단백질 수준의 실험을 통해 후보물질의 효과를 확인하고, AI 모델과 실제 생물학적 반응 간의 차이를 보완하는 '연결 고리' 역할을 수행한다.

이처럼 각 직무는 서로 다른 전문성을 기반으로 하지만, 하나의 파이프라인 안에서 긴밀하게 연결된다. AI 기반 타깃 발굴을 시작으로, 후보물질 설계와 예측, 최적화, 그리고 실험 검증까지 이어지는 전 과정이 통합적으로 운영되는 구조다.

설명회에서는 이러한 변화에 대응하기 위한 인재상도 함께 제시됐다. 발표자는 "특정 기술 하나를 깊게 아는 것도 중요하지만, 서로 다른 분야를 연결해 이해하려는 태도가 더욱 중요하다"며 "AI와 생명과학을 함께 이해하고 협업할 수 있는 융합형 인재가 필요하다"고 강조했다.

또한 Python 기반 데이터 처리 능력, 영어 논문 독해 역량, 통계 및 머신러닝에 대한 기초 이해가 필수 요소로 언급됐으며, 실제 연구 경험이나 프로젝트 수행 결과를 통해 자신의 역량을 설명할 수 있는 것이 중요하다는 조언도 이어졌다.

현장에서는 AI에 대한 막연한 불안보다, 이를 어떻게 활용할 것인지에 대한 고민이 필요하다는 점도 강조됐다. 한 발표자는 "AI는 연구자를 대체하는 기술이 아니라 연구의 속도와 정확도를 높이는 도구"라며 "결국 중요한 것은 이를 활용해 문제를 해결할 수 있는 사람"이라고 말했다.

이번 직무 설명회는 빠르게 변화하는 바이오·제약 산업 환경 속에서 학생들이 자신의 진로를 구체적으로 설계하는 데 실질적인 방향을 제시했다는 점에서 의미를 갖는다. AI와 바이오의 융합이 가속화되는 가운데, 이를 이해하고 준비하는 것이 향후 핵심 경쟁력으로 자리잡을 것으로 보인다.