아주경제
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생체현미경 통한 신약 혁신, 연구 장비 국산화 과제
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기술사업화는 연구와 산업 사이의 깊은 골짜기를 건너는 일이다. 필자가 몸담은 아이빔테크놀로지도 KAIST 연구실에서 개발한 생체현미경 원천기술에서 출발했다. 살아 있는 생명체 안에서 일어나는 현상을 그대로 들여다보는 혁신적인 기술이었고, 그 가치를 연구실 밖에서 실현하고자 했다. 창업 후 글로벌 시장에 진출하며 깨달은 것은 좋은 기술만으로는 부족하고, 그 기술이 산업의 문제를 풀 수 있어야 한다는 사실이다.
지금 바이오 산업이 풀어야 할 가장 큰 문제는 신약 개발의 낮은 성공률이다. 여러 분석에 따르면 임상 1상에 진입한 후보물질 중 허가에 이른 비율은 7.9%에 불과했고, 1상부터 허가까지 평균 10.5년이 걸리며 총 비용은 2조원 이상으로 추정된다. 가장 큰 고비는 임상 2상으로, 다음 단계로 넘어가는 후보물질은 10개 중 3개꼴인 28.9%에 그친다. 항암제는 허가 성공률이 5.3%로 평균보다도 낮다. 1상 진입 후보물질의 허가 성공률은 계속해서 떨어져 상황은 오히려 나빠지고 있다. 여러 원인 가운데 대표적인 것이 전임상 결과가 사람에게서 재현되지 않는 문제다. 조직을 떼어 고정한 뒤 관찰하는 기존 방식으로는 약물이 체내에서 이동하고 세포와 상호작용하는 과정을 한 장의 정지 사진으로밖에 볼 수 없기 때문이다.
첨단 생체현미경 기술은 이 한계를 정면으로 겨냥한다. 살아 있는 동물의 조직 속 세포와 미세환경을 실시간으로 장기간 관찰하면 약물이 표적에 도달하는지, 어떻게 반응하는지를 한 개체에서 시간 순으로 정밀하게 추적할 수 있다. 실험 동물 수는 크게 줄이고 데이터 신뢰도는 높이며, 가능성이 낮은 후보물질은 초기에 걸러낼 수 있다. AI로 후보물질 탐색은 빨라졌지만 이를 정밀하게 검증하는 단계가 병목으로 남아 개발 기간 단축을 가로막고 있다. 후보물질을 많이 찾아내는 것만큼 그 가운데 될 물질을 빨리 가려내는 일이 중요해진 이유다. 결국 신약 개발을 앞당기는 길은 빨리 실패하고 정확히 성공하는 구조를 만드는 데 있다. 이 흐름은 글로벌 연구 현장에서 이미 확인되고 있으며, 필자 회사의 장비도 미국과 유럽의 유수 연구기관과 제약사에서 쓰이고 있다.
다만 이는 한 기업의 성과이기에 앞서 국내 연구 산업의 과제를 드러낸다. 국가연구시설장비 구매 현황 분석에 따르면 마이크로플레이트 리더의 외산 비중은 100%, 시료 절편기는 95.8%, 광학현미경은 93.3%, 가스 크로마토그래피는 91.0%에 달했다. 연구실에서 매일 쓰는 기본 장비조차 대부분 수입에 의존하고 있는 것이다. 기초연구부터 후보물질 발굴까지 국가 연구개발 예산이 투자되지만 그 성과를 검증하는 데이터를 생산하는 연구장비는 해외에 기대고 있다. AI 시대에는 남들이 갖지 못한 데이터가 곧 경쟁력이고, 차별화된 데이터를 생산하는 정밀 분석 기술은 단순한 장비를 넘어 AI를 내재화하는 산업 전반에 파급효과를 낳는다. 누구나 살 수 있는 같은 장비로 같은 데이터를 만들어서는 경쟁에서 앞서기 어렵다. 연구기관의 원천기술이 기업으로 이전되어 시장에서 검증받고 재투자로 이어지는 선순환 체계가 이뤄지도록 정교한 투자가 뒷받침돼야 한다.
앞으로 정밀 생체영상기술은 신약 개발과 정밀의료, 디지털 헬스케어의 핵심 데이터 기반이 될 것이다. 살아 있는 몸속에서 얻은 고해상도 영상이 AI와 결합하면 질병의 진행을 더 일찍 포착하고, 새로운 신약 표적을 발굴해 효능을 예측하며, 환자에게 맞는 치료를 더 정확히 찾아낼 수 있다. 이 변화를 이끄는 것은 한 기업의 노력이 아니라 연구, 산업, 정책이 함께 만드는 생태계다. 필자도 그 생태계의 한 축으로서 보이지 않던 생명 내부의 움직임을 보이게 하는 기술로 인류의 건강에 기여하고자 한다.
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