[주제 세부 소개]

바이오 R&D는 디지털 전환과 AI 활용 확산이라는 흐름 속에서 데이터 기반 혁신이 요구되고 있으며, 이를 둘러싼 글로벌 기술·산업 패권경쟁이 심화되고 있다. 중요한 이슈로서 다크데이터 누적, 데이터 통합·표준화 미비, AI 기반 플랫폼 부재 등으로 연결성 부족과 혁신 생산성 저하 문제가 지적되고 있으며, 전략적 전환이 필요하다. 본 강연에서는 바이오 연구개발의 디지털 전환을 통해 데이터 기반 플랫폼 생태계 구축 전략을 이해하고, 이를 기반으로 AI 중심의 R&D 혁신 구조 전환 방향을 제시하는 것을 목표로 한다. 궁극적으로는 생명과학을 ‘기술(Technology)’로 재정의하고, 디지털화된 R&D 사이클을 설계할 수 있는 정책적·전략적 역량을 제고하기 위한 대안 제시에 집중하고자 한다. 이를 위해 바이오 데이터의 구조적 문제를 진단하고, AI 기반 통합 플랫폼 전략과 신약개발 밸류체인 내 디지털 적용 사례를 소개하고, 데이터 기반 규제혁신과 플랫폼 구축 방안을 함께 모색하고자 한다.​ 

[연사 소개]

​김흥열 박사는 바이오정책 싱크탱크(국가생명공학정책연구센터)에서 오랜 기간 동안 생명공학 분야 정책기획과 전략수립 업무를 수행해 왔다. 「제4차 생명공학육성기본계획」 수립을 비롯하여 「디지털바이오 기술개발 로드맵 수립」, 「첨단바이오 생태계 활성화 전략」, 「합성생물학 고도화 방안」, 「AI 기반 신약개발 플랫폼 전략」 등 바이오 R&D 정책의 핵심 과제를 기획·조정해 왔다. 최근에는 「생명공학육성법 개정 이행방안 연구」, 「글로벌 바이오 기술 현황 분석」, 「합성생물학육성법 제정」 등 법·제도 기반의 혁신 생태계 조성에도 집중하고 있다. 김흥열 박사는 바이오 분야 중장기 R&D 투자전략 수립, 민관 공동 대응전략, 기술-산업 연계형 플랫폼 설계 등 다수의 정책연구를 주도했으며, OECD BNCT 활동 등 국제협력 네트워크와의 연계에도 기여하고 있다. ​

[주제 세부 소개]

제약 산업에서 시간 및 비용 효율성 확보를 위해 신약 개발 단계에서의 AI 기술 활용도가 점차 증가하고 있다. DeepMind의 AlphaFold뿐만 아니라 엔비디아의 BioNeMo 등 신약 개발 단계를 효율화 하기 위한 다양한 솔루션에 대한 관심과 활용이 증대되고 있는 가운데 의약품의 제조/생산 과정에도 AI를 적용하여 품질의 상향평준화와 생산 효율 증대 또한 중요한 화두라 할 수 있다. 이에 의약품 생산 과정에 적용 시사점을 모색하기 위해 다양한 산업에서의 AI 기술 및 데이터 기반 접근법을 통한 최적화 사례를 소개하고자 한다.​

[연사 소개]

고한승 이사는 현재 산업 AI 전문 스타트업 마키나락스에서 AI 프로젝트 사업개발을 담당하고 있다. 연세대학교에서 경영학을 전공하고, EY 컨설팅과 Deloitte 컨설팅에서 10년 이상 다양한 비즈니스 문제 해결을 위한 전략 수립 및 프로세스 혁신, 디지털 전환의 use case를 창출하였으며, 현재 마키나락스에서 제조업 현장의 문제를 해결하기 위한 AI Transformation을 여러 기업 고객과 함께 수행하고 있다. ​​

[주제 세부 소개]

의료 데이터는 단순히 수집되는 기록이 아니라, 개인 맞춤형 예측의료로 나아가기 위한 핵심 자산이다. 본 발표에서는 AI 및 디지털 트윈 기술을 활용한 의료 데이터 통합 및 분석 방안을 소개하고, 이를 기반으로 한 임상결정지원시스템의 구현 가능성과 활용 사례를 제시하고자 한다. 특히 유전체 정보를 바탕으로 이상반응 예측, 최적 용량 도출, 이식 성공률 향상 등 맞춤형 처방이 가능한 ‘DNA 기반 휴먼 디지털 트윈’의 구현을 중심으로, 실제 임상에서의 적용성과 산업적 가치에 대해 논의하고자 한다. 나아가 병원, 제약사, 보험사 등 다양한 산업 주체들이 의료 데이터를 활용해 수익화할 수 있는 전략적 프레임워크(PAaaS, 임상시험 최적화, IoMT 등)를 소개하고, 우리나라 바이오헬스산업의 데이터 기반 미래 전략 수립에 기여하고자 한다.

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[연사 소개]

​윤사중 교수는 John A. Burns School of Medicine에서 Ph.D.를, Johns Hopkins University에서 M.B.A. 학위를 취득하였으며, 현재 Johns Hopkins University 생명정보학부의 겸임교수로 재직 중이다. 또한 현재 디지털 헬스케어 스타트업 프리딕티브 AI의 대표를 맡고 있으며, 유전체 분석 정보를 기반으로 한 디지털 트윈 개발 및 AI 기반의 맞춤형 예방의료 플랫폼을 개발 중이다. 과거에는 미국 국립보건원(NIH) 연구 펠로우로 유전자 수출입 연구를 수행한 바 있으며, 바이오헬스 및 의료정보 분야의 융합 연구와 사업화에 기여해 왔다. 벤처기업협회장상, 4IR 어워즈 AI/바이오헬스 부문 대상, 의료 IT 부문 올해의 CEO 선정 등 다수의 수상 경력이 있다.​

[주제 세부 소개]

인공지능(AI) 신약개발은 초기 단계에 집중되어 있어 비임상과 임상시험 간의 간극을 연결하고 최종 성공률을 높이기 위한 AI 활용 전략의 필요성이 커지고 있다. 본 강연에서는 AI 기술이 비임상 및 임상단계에 어떻게 적용되고 있는지를 실제 사례를 통해 이해하고, 이를 통해 신약개발 과정의 혁신적 접근법을 모색하고자 한다. 또한 비임상 독성 예측, 바이오마커 도출, 환자군 분류 등 AI 활용 사례를 중심으로 각 단계별 적용 방식과 그 효과를 분석하고, 연구현장에 적용 가능한 인사이트를 제시하고자 한다. ​

[연사 소개]

​권진선 센터장은 고려대학교에서 의약생명공학 박사학위를 취득한 의약합성 및 혁신신약발굴 전문가이다. 과거 일동제약 중앙연구소에서 혁신신약개발파트 리더를 역임하며 항생제, 항암제, 항응고제, 면역질환치료제, 안구건조증 치료제 등 다수의 신약 개발 프로젝트를 성공적으로 이끌었다. 특히 면역질환치료제는 비임상 후보물질 단계에서 기술 이전(라이선싱)을 달성하는 성과를 거두었다. 현재는 파로스아이바이오 혁신신약연구개발센터의 센터장으로 재직 중이며, 다년간 축적한 합성 신약 개발 경험과 전문성을 바탕으로 신약 파이프라인 개발을 총괄하고 있다.​

[주제 세부 소개]

신약 개발은 평균 10년 이상의 개발 기간과 수천억~수조원의 비용이 소요되며, 임상 성공률도 낮은 수준에 머무르고 있다. 특히 전임상 단계에서 실패율은 매우 높으며, 다수의 국내 신약 파이프라인이 초기 단계에 머물러 있는 상황이다. 이에 따라 AI 기반 예측 기술을 활용한 초기 탐색과 최적화 전략이 필수적이며, 단백질 3D 구조를 활용한 정밀 표적 기반 약물 발굴 수요가 여전히 대다수를 차지하며 증가하는 추세이다. 본 강연에서는 단백질 구조 기반 AI 플랫폼이 기존 신약 개발 프로세스를 어떻게 단축하고 효율화할 수 있는지를 소개하고, Pharmaco-Net 플랫폼이 국내외 기관들과의 공동연구 및 기술수출 과정에서 어떤 역할을 했는지를 사례 중심으로 공유할 예정이다. 또한 글로벌 가치사슬(대상 발굴–화합물 최적화–임상 후보 도출) 전 주기에 걸친 AI 활용 전략과 민관 데이터 협력 방향을 제시하고자 한다. ​

[연사 소개]

박영빈 박사는 서울대학교에서 박사학위를 받았으며, 일본 국립감염증연구소 [National Institute of Infectious Diseases(NIID), Tokyo]의 바이러스 2부에서 연구원으로 재직하면서 항바이러스 신약 개발, X-ray crystallization 단백질 3차 구조 연구, 바이러스 감염 기전 연구, 백신 검증 등 다양한 연구를 수행하였다. 또한 미국 베일러의과대학에서 후속 연구를 지속 수행하며 창업의 모멘텀을 확보하였으며, 미국과 한국에서 칼리시(Calici)라는 회사를 단백질 구조 및 바이오인포메틱스 전문가 최재문 박사와 공동창업하여 단백질 구조 기반 인공지능 신약/기능성물질 개발 플랫폼 파마코-넷(pharmaco-net.org/) 개발 및 운영의 한 축을 담당하고 있다.​​

[주제 세부 소개]

글로벌 바이오헬스 산업은 AI와 빅데이터 기술을 중심으로 가치사슬 전반에 걸친 혁신과 재편이 빠르게 진행되고 있다. 정밀의료, 개인맞춤치료, 질병 예측 등의 영역에서는 실시간 데이터 처리와 고도화된 개인정보 보호 기술이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있으며, 데이터의 수집·활용 방식에도 근본적인 변화가 요구되고 있다. 본 강연에스는 온디바이스 AI 기반 마이데이터 플랫폼을 중심으로 바이오헬스 산업의 가치사슬 내 데이터 수집과 활용의 패러다임 전환을 제시하고자 한다. 특히, 글로벌 규제 환경 속에서의 개인정보 보호와 활용의 균형이라는 관점에서 온디바이스 기술이 갖는 전략적 중요성과 확장성을 살펴보고, 국내외 바이오헬스 산업의 글로벌 전략 수립에 실질적인 인사이트를 제공하고자 한다.​ 

[연사 소개]

이재영 대표는 서울대학교 전기·정보공학부를 졸업하고, 한양대학교(석사)에서 블록체인을 연구하였으며, 현재 경희대학교 테크노경영대학원 AI기술경영학과 겸임교수이다. 삼성전자 Security팀 수석연구원으로 SW보안과 개인정보보호를 담당하였으며, 국제공인 보안전문가(CISSP), GDPR 전문가(CIPP/E), 윤리적 해커(CEH) 자격 보유자이다. 과학기술정보통신부 장관상 및 중소벤처기업부 장관상을 수상하였으며, 한국정보처리학회(KIPS) 임원 및 MyData Global Association의 Board Director로도 일하고 있다.​

[주제 세부 소개]

현재 제약과 바이오산업은 세계적으로 가장 주목 받는 분야 중 하나다. 2019년부터 COVID-19가 세계적으로 전파되면서 보건 산업의 중요성이 더욱 주목받고 있다. 이러한 팬데믹과 많은 국가들의 인구 고령화로 인해 발생할 수 있는 보건 관련 우려 사항들은 빠르게 증가하고 있다. 사회가 필요로 하는 의약품들을 먼저 개발하는 것이 제약/바이오산업에서는 중요하다. 현재 연구기획 및 사업개발을 가속화 해줄 기술 중 AI와 빅데이터가 있으며 이를 활용하는 사례는 세계적으로 늘어나고 있다. 이에 대하여 글로벌 신약 개발 동향을 중심적으로 AI와 빅데이터를 활용하여 분석한 자료를 공개하고 방법론을 소개하고자 한다.​ 

[연사 소개]

박효진 컨설턴트는 Indiana University Bloomington에서 심리학 학사 학위를, 연세대학교에서 의과학 박사 학위를 취득하였다. 이후 글로벌 기업 Clarivate에서 수석 컨설턴트로 근무하며 제약·바이오 산업 전반에 대한 컨설팅에 참여하였다. 현재는 GlobalData에서 국내외 기업 및 정부기관을 대상으로 제약·바이오 분야의 컨설팅 및 데이터 솔루션 사업을 담당하고 있다. 2021년부터는 한국신약개발연구조합이 주최하는 주요 컨퍼런스 및 행사에서 데이터 기반 분석을 바탕으로 제약·바이오 시장 전망을 발표해오고 있다.​

[주제 세부 소개]

Abdullah Al-Mohizea 교수는 한국 제약기업들이 GCC 시장으로 성공적으로 진출할 수 있도록 실질적이고 유용한 인사이트와 기술적 노하우를 공유할 예정입니다. 이번 세션에서는 다음과 같은 주제를 중점적으로 다룰 것입니다:

- SFDA 등록 절차와 규제 체계 조화

- 제품 승인 신속 처리 방안

- 지역별 규정 준수와 기술적 준비 사항​ 

[연사 소개]

Abdullah Al-Mohizea 교수는 학계, 규제기관, 제약 산업 분야에서 20년 이상의 경력을 보유하고 있습니다. 그는 King Saud University에서 제약학 학사 학위를, Leicester University에서 총체적 품질 관리(MBA) 및 금융학 석사 학위를, University of Pittsburgh에서 제약학 박사 학위를 취득하였습니다. 또한 Creativity Ocean 컨설팅의 CEO이며 King Saud University 약학대학 교수로 재직 중입니다. 또한 산업 위원회 위원, 사우디 제약 제조업체 협회 부회장, 사우디 제약 산업 협회 부회장을 역임하였습니다. 이전에는 Tabuk Pharmaceutical Manufacturing Company의 총괄 관리자, SFDA(사우디 식품의약품청) 제품 평가 및 표준 설정 부서의 전무 이사로 근무하였으며, WHO 사전 인증 프로그램 자문위원, 미국 약전(USP), GCC, SFDA 등록 위원회의 물리적 분석 전문가 위원회 위원으로 활동하였습니다.​