최환호 퀀텀인텔리전스 대표 “AI·양자 기반 기술이 ‘동물실험 대체’할 것”

▲최환호 퀀텀인텔리전스 대표는 4일 서울 송파구 소피텔 앰버서더 서울 호텔에서 열린 ‘한국 바이오경제 전망 세미나’에서 '양자‧AI 융합 신약개발 플랫폼'의 현재와 미래에 대해 발표했다. (이상민 기자 imfactor@)

“미국과 유럽, 영국 등에서 동물실험 대체법이 나온 상황에서 AI가 이를 대체할 수단이 될 것으로 생각합니다.”

최환호 퀀텀인텔리전스 대표는 4일 서울 송파구 소피텔 앰버서더 서울 호텔에서 열린 ‘한국 바이오경제 전망 세미나’에서 이같이 말했다.

신약 개발에서 AI가 동물실험을 대체하는 흐름은 전 세계적으로 확산되고 있다. 미국 식품의약국(FDA)은 최근 동물대체시험 가이드라인을 발표했고 유럽연합(EU)과 영국 역시 동물실험을 줄이는 방향으로 규제 체계를 개편하고 있다. 이에 따라 전임상 단계에서의 평가 방식이 근본적으로 변화할 가능성이 커지고 있다.

전임상에서 동물이 가장 많이 사용되는 영역은 약물의 혈중 농도와 흡수·대사·배설을 측정하는 약동학(PK) 평가다. 기존에는 쥐·개·원숭이 등 다양한 동물모델을 이용해 혈중 농도 변화와 흡수·분포·대사·배설(ADME) 특성을 확인해야 했다.

최 대표는 “전임상 단계 중에서도 약동학(PK) 예측이 동물실험 의존도가 가장 높다”며 “회사는 이를 AI로 대체하기 위한 모델을 개발 중이며 이미 의미 있는 초기 성과들을 확보했다”고 설명했다.

퀀텀인텔리전스는 펩타이드·저분자 화합물 기반 항암제, 특히 방사성의약품(RPT) 분야에 중점을 두고 있다. 회사는 AI 예측과 실험 검증을 병행하는 방식으로 정확도를 높이고 있으며 양자화학 기반 전자 분포 분석과 3D 화학 구조 정렬 기술을 활용해 화합물의 ADME·독성·PK 특성을 정밀하게 예측하는 알고리즘을 개발해 왔다.

그는 AI가 신약개발 전 과정에서 활용되고 있지만 여전히 히트·리드 발굴 단계가 가장 어려운 구간이라고 지적했다. 데이터 부족과 실험·AI 간 피드백 구조 부재로 인해 최적화 효율이 제한적이라는 것이다. 최 대표는 “ADME·PK 데이터는 실험실마다 프로토콜과 측정 방식이 달라 정제가 어려운 영역”이라며 “이 문제를 해결하기 위해 대규모 언어모델(LLM)을 활용해 비정형 실험 데이터를 자동 분류·구조화하는 시스템을 구축했다”고 밝혔다.

최근에는 세포 침투성 예측에서도 정밀도를 확보하는 등 AI 기반 분자 최적화 결과도 나오고 있다. 회사는 이러한 기술들을 통합한 플랫폼 ‘Quest Pharma’를 공개할 예정이다.

최 대표는 “FDA가 동물대체 시험을 공식 가이드라인으로 채택한 만큼 앞으로 임상시험수탁기관(CRO)도 AI 기반 전임상 솔루션을 도입할 것”이라며 “AI·오가노이드 기반 전임상은 신약개발 속도와 비용을 동시에 개선할 수 있는 핵심 기술이 될 것”이라고 말했다.