생체모사 용출시험 연계…GMP 시생산까지 실제 검증
[메가경제=김민준 기자] 대웅제약이 의약품 개발 과정에서 사람이 반복적으로 수행해 온 제형 탐색과 실험 설계를 인공지능(AI)으로 고도화하는 기술 개발에 나선다.
목표 약동학(PK) 프로파일을 입력하면 AI가 적합한 처방과 공정조건 후보를 제시하고, 실제 실험 결과를 다시 학습하는 방식의 제형 설계 플랫폼 구축이 핵심이다.
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| ▲ AI 기반 방출조절 복합제형 통합 최적 설계 플랫폼. [사진=대웅제약] |
대웅제약은 산업통상부의 ‘AI 기반 방출조절·복합제형 통합 최적 설계 플랫폼 개발’ 국책과제 주관기관으로 선정됐다고 28일 밝혔다.
이번 과제는 2026년 7월부터 2029년 12월까지 3년 6개월간 진행된다. 대웅제약을 비롯해 국민대학교, 중앙대학교, 에이아이제팜이 컨소시엄을 구성하며 전체 연구비는 약 53억원이다.
기존 제제 개발은 목표하는 약물의 방출 특성에 맞춰 다양한 처방과 공정조건을 설정하고 반복적인 실험을 통해 최적 조합을 찾아가는 과정이 필요하다. 대웅제약은 이 과정에 AI를 적용해 후보 탐색과 실험 설계의 효율성을 높인다는 구상이다.
플랫폼의 출발점은 약동학(PK) 프로파일이다. 연구진이 목표 PK 특성을 입력하면 AI가 이를 충족할 가능성이 높은 처방과 공정조건 후보를 제안하고, 연구진은 실제 실험을 통해 결과를 확인한다. 실험 결과는 다시 AI 학습에 반영해 예측 정확도를 높이는 구조다.
AI 적용 대상은 약물의 방출 속도와 양상을 조절하는 방출조절 제형과 여러 유효성분을 하나의 제형에 담는 복합제형이다. 연구 초기에는 방출조절 제형을 중심으로 플랫폼을 개발한 뒤 복합제형으로 적용 범위를 확대할 계획이다.
대웅제약은 설명 가능한 머신러닝(Explainable ML)과 실험계획법(DoE) 등을 활용해 용출 양상 예측, 첨가제 추천, 실험조건 제안 등의 기능을 구현할 예정이다. 단순히 AI가 결과를 제시하는 데 그치지 않고 연구자가 결과를 해석하고 실제 실험으로 검증할 수 있는 플랫폼을 구축하는 데 초점을 맞춘다.
AI 예측 결과를 실험 단계에서 검증하기 위한 생체모사 용출 시스템도 함께 개발한다. 위와 소장의 환경을 모사해 제형에서 약물이 녹아 나오는 양상을 평가하고, 이를 약동학 정보와 연계해 목표 특성에 맞는 제형 설계를 지원하는 방식이다.
개발 후반에는 플랫폼이 제안한 처방과 핵심공정변수를 실제 대웅제약의 제제 개발 과제에 적용한다. 이후 의약품 제조·품질관리기준(GMP)에 따른 시생산까지 진행해 AI의 예측 결과가 실제 제조 과정에서도 유효한지를 검증할 예정이다.
대웅제약은 연구 결과를 향후 자체 제제 개발 과정에 활용하는 동시에 컨소시엄 차원의 플랫폼 상용화도 추진한다. 연구현장 실증을 거쳐 웹 기반 구독형 서비스 형태로 개발하는 방안도 검토하고 있다.
대웅제약 관계자는 “제형 개발은 같은 유효성분이라도 방출 특성과 제조 조건에 따라 의약품의 성능이 달라질 수 있어 반복적인 검증이 필요한 분야”라며 “AI를 활용해 연구자가 탐색해야 할 후보를 효율적으로 좁히고 실험 결과를 다시 데이터로 축적하는 개발 체계를 구축하는 데 이번 과제의 의미가 있다”고 말했다.
이어 “플랫폼이 실제 개발과 GMP 시생산 단계에서도 활용될 수 있는지를 검증해 제제 연구의 효율성을 높이고, 향후 연구기관과 기업이 활용할 수 있는 서비스로 확장하는 방안까지 추진할 계획”이라고 덧붙였다.
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