LG화학, 신약 AI 승부수 임상 환자 선별로 옮긴다

LG화학이 인공지능(AI) 신약개발의 승부수를 후보물질 발굴에서 임상 환자 선별로 옮겼다.

LG화학은 20일 서울 강서구 LG사이언스파크 ISC동에서 LG AI연구원, 미국 바이오 벤처캐피털(VC) 플래그십 파이오니어링과 함께 2026 LG AI 바이오 콘퍼런스를 개최했다고 21일 밝혔다. 국내외 140여 명의 AI 바이오 전문가가 참석한 이 행사에서 LG화학은 AI를 임상 의사결정 체계 전반의 엔진으로 활용하겠다는 구상을 제시했다.

손지웅 LG화학 생명과학사업본부장(사장)은 개회사에서 "미래 신약개발의 경쟁력은 구조적으로 우수한 약을 찾는 것에 그치지 않고, AI를 통해 치료 효과가 높을 환자를 찾아내는 데 있다"고 강조했다. 이는 전통적인 '올바른 약' 발굴을 넘어 바이오마커와 전장 유전체 데이터를 정밀 분석해 '올바른 환자'를 찾는 단계까지 AI 의사결정을 확장하겠다는 전략적 선언으로 풀이된다.

임상 단계의 환자 선별 정교화는 통계적 실패 위험을 낮추는 핵심 방안으로 꼽힌다. 항암제 임상시험은 암종이 같아도 환자 개인의 유전자 변이 양상이나 면역학적 미세환경에 따라 반응률 편차가 크다. 이 때문에 약효 잠재력을 지닌 물질도 포괄적 환자군을 대상으로 시험하다 유효성을 입증하지 못하고 중단되는 사례가 빈번했다. 바이오마커 기반 AI 선별 알고리즘을 임상 설계에 선제 적용하면 최적의 환자 집단만 모집해 비용 손실을 막고 허가 가능성을 높일 수 있다.

이런 전략 전환은 LG화학이 추진 중인 개인맞춤형 메신저리보핵산(mRNA) 항암백신 개발에서 가장 뚜렷하게 구체화된다. 암세포의 돌연변이 단백질인 신항원(Neoantigen)은 환자마다 달라 획일적 치료제로는 공략이 어렵다. 환자별 암세포 유전체 데이터를 해독한 뒤 면역반응을 가장 강력하게 유도할 최적의 신항원 조합을 단시간에 계산하려면 고도화된 AI 알고리즘이 필수적이다. LG화학은 해당 AI 예측 모델을 고도화해 내년 전임상 연구를 거쳐 오는 2029년 본격적인 임상 개발에 진입하겠다는 로드맵을 제시했다.

LG화학의 행보는 그룹 내 기술 자산과 글로벌 오픈 이노베이션의 결합으로 이뤄진다. 자체 거대언어모델(LLM)과 분석 알고리즘 역량을 보유한 LG AI연구원과 협업하는 한편, 모더나를 탄생시킨 플래그십 파이오니어링과의 파트너십으로 생태계 확장을 가속화하고 있다. 이날 콘퍼런스에서는 생성형 AI로 발굴한 약물을 실제 임상에 진입시킨 인실리코 메디슨의 사례와 라일라 사이언스가 추진하는 자율형 연구실 등 임상 실증 단계 기술도 다뤄졌다.

다만 AI 기반 환자 선별과 맞춤형 항암백신 개발이 규제 문턱을 넘기까지는 난관도 적지 않다. AI 모델이 도출한 바이오마커와 신항원 예측 결과가 체내에서 실제 임상적 치료 반응으로 재현될 수 있는지는 엄밀한 검증이 필요하다. 미국 식품의약국(FDA) 등 글로벌 규제기관이 AI 기반 임상 설계와 데이터 신뢰성에 대해 갈수록 엄격한 기준을 요구하는 점도 고려해야 할 지점이다.

AI 신약개발의 주도권은 알고리즘의 화려함이 아니라 임상 2상과 3상이라는 고비용·고위험 시험대에서 치료 효과를 입증하는 실행력에 달려 있다. LG화학이 후보물질 발굴을 넘어 임상 환자 선별과 맞춤형 백신 임상이라는 실체적 승부수를 띄운 만큼, 내년 전임상을 거쳐 2029년 임상 개발로 이어지는 과정에서 데이터 신뢰성을 입증하는 것이 핵심 과제가 될 것으로 관측된다.