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[연예뉴스][인터뷰] 김태형 바이오넥서스 대표 "AI 과학자 1명이 100명 일 할 수 있다"

온카뱅크관리자

2026-05-25 06:00:15

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> "AI, 바이오 혁신 이끌어… 韓, '골든타임' 잡아야" 
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 [디지털데일리 구아현 기자] 바이오넥서스가 '인공지능(AI) 과학자' 플랫폼을 앞세워 바이오 혁신을 이끌겠다고 나섰다.
 'AI 과학자'라는 용어가 전 세계 바이오 연구 현장을 관통하고 있다. 챗봇이나 논문 검색 도구가 아니다. 연구 주제를 이해하고 수십만 편의 문헌과 데이터를 읽어 가설을 만들고, 분석 코드와 실험 설계까지 제안하는 AI 연구 파트너다. 사람 연구자가 일주일에 가설 하나를 세울 때 AI는 하루에 수백 개를 만들어낸다. 한 명이 100명처럼 일하는 시대가 열리고 있다.
 AI가 바이오 분야에서 가장 강력한 혁신을 일으킬 수 있다는 것은 알파폴드로 증명됐다. 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자와 존 점퍼 수석연구원이 AI 모델 알파폴드로 수십 년간 풀리지 않던 단백질 구조 예측 문제를 해결한 공로로 2024년 노벨화학상을 받았다.
 2024년 11월 바이오넥서스를 창업한 김 대표는 국내에서 인간 유전체 지도를 처음 완성했고, 테라젠바이오에서 아시아 최초 개인 유전체 서비스와 국내 최초 NGS 기반 오믹스 서비스를 각각 연 매출 50억·150억원 규모로 키운 바이오 빅데이터 전문가다.
 그는 "창업 당시 바이오 분야 데이터는 폭발했는데 연구자가 그 데이터를 해석할 시간과 도구는 아직 개발되지 못 했다"며 "생성형 AI가 마침내 그 간극을 좁힐 수 있는 수준까지 왔다고 판단해 창업했다"고 설명했다.
 ◆ "바이오 연구 병목, AI로 뚫는다"
 바이오넥서스의 핵심 기술은 AI 과학자 플랫폼이다. 핵심 엔진 '넥서스사이언스(NexusScience)'를 중심으로 맞춤형 연구 검색 도구 '넥서스래그(NexusRAG)', 멀티에이전트 기반 공동연구 플랫폼 '넥서스 코사이언티스트(Nexus Co-Scientist)', 약물·타깃 분석 플랫폼 '넥서스드러그랩(NexusDrugLab)'으로 구성된다. 한국형 바이오 특화 언어모델 'K-BioLLM-30B'도 개발 중이다.
 김 대표는 "바이오 분야에서 중요한 건 단순 정답률이 아니라 근거 문헌을 찾을 수 있는가, 유전자·질병·약물 관계를 설명할 수 있는가, 실험 가능한 가설로 바꿀 수 있는가"라며 "실제로 연구 시간을 줄이고 검증 가능한 가설을 만드는 것이 범용 모델과의 차이"라고 강조했다.
 기관 협력도 강화했다. 한국기초과학지원연구원(KBSI), 한국해양과학기술원(KIOST) 등과 AI 가설은 바이오넥서스, 실험 비용은 협력 기관, 특허는 공동 소유 방식으로 협약을 맺었다. AI 회사는 가설을 만들 수 있지만 실험실이 없고, 연구기관은 실험 역량이 있지만 무엇을 먼저 검증할지 고르는 데 시간이 든다. 신약 후보 탐색 기간을 기존 2~3년에서 1~3개월로 줄이는 것이 목표다.
 설립 1년여 만에 질병관리청, 국립보건연구원, 한국생명정보센터(KOBIC), 한국생명공학연구원(KRIBB) 등과 대형언어모델(LLM) 기반 데이터 큐레이션, 희귀질환 변이 분석, 바이오 빅데이터 플랫폼 구축 등 사업을 수주했다. 시드 투자도 이달 마무리된다. 기업가치 100억원에 10억원을 증자하는 구조로, 올해 매출 목표는 30억원이다. 1분기에 이미 15억원을 달성했다.
 김 대표는 "3년 안에 석사·박사를 밟지 않아도 누구나 연구자처럼 일할 수 있는 시대가 올 것"이라며 "앞으로는 전 인류가 과학자 될 수 있을 정도로 장벽이 낮아질 것"이라고 전망했다.
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 ◆ "韓, AI 바이오 골든타임 잡으려면... 데이터 장벽 극복해야"
 AI 과학자가 제대로 일하려면 전제가 있다. 양질의 학습 데이터다. 국가바이오혁신위원회 위원으로 활동하고 있는 김 대표는 "공공 R&amp;D 데이터, 바이오 데이터가 쌓여 있는데 제대로 활용하지 못하는 게 시급한 문제"라고 했다.
 한국은 단일 건강보험 체계 아래 전 국민의 진단·처방·입원·수술 이력이 국가 데이터베이스에 집약돼 있다. 민간이 흩어진 데이터를 모으려 수조원을 쓰는 다른 나라와 달리 이미 토대가 갖춰진 셈이다. 그런데 이 데이터가 AI 학습에 제대로 쓰이지 못하고 있다.
 문제는 라벨링 부재다. 암 유전체 데이터가 있어도 암 환자 것인지 정상인 것인지, 어떤 약을 썼는지 정보가 없으면 AI는 아무것도 배울 수 없다. 수억·수조원의 국가 연구비가 투입된 과제인데도 유전체 서열만 쌓여 있는 경우가 대부분이다.
 기존 인식을 바꾸기 어려운 문제도 있다. 국가 연구비로 생산한 데이터를 연구자들이 자기 자산으로 여기는 관행이 있다. 김 대표는 "미국과 영국은 공공 재원으로 만든 데이터를 공개하지 않으면 다음 과제에서 연구비를 삭감하는 방식으로 관성을 만들었다"며 "한국은 그런 제도적 장치가 없다"고 지적했다. 이어 "공공 연구데이터 공개 의무화 입법이 필요하다"고 강조했다.
 벤치마킹해야 할 곳은 영국이다. 영국은 20년에 걸쳐 50만 명의 유전체·임상 데이터를 비식별화한 뒤 3단계로 나눠 전 세계 연구자에게 개방했다. 메타데이터는 완전 공개, 임상정보는 허가 후 공개, 유전체 데이터는 클라우드 안에서만 분석하도록 했다. 그 결과 60개국 2만2000명의 연구자들이 1만8000편 이상의 논문을 발표했다. 논문의 90%는 영국 밖 연구자들이 썼다. 데이터를 열었더니 전 세계 연구자들이 영국 사람들을 건강하게 하려고 연구하는 구조가 만들어졌다.
 김 대표는 "영국 사례처럼 국가 건강보험 데이터에 제대로 라벨링을 붙여 연구용으로 개방하면 한국 바이오 AI는 완전히 달라진다"며 "공공 데이터가 선진화되면 글로벌 AI 기업들이 우리 데이터를 사서 쓰는 구조도 가능하다"고 강조했다.
 이어 "국가 R&amp;D 과제 평가 항목을 논문 편수가 아닌 데이터 활용도로 바꿔야 한다"며 "국민이 데이터를 제공하면 신약이나 진단 기술로 혜택이 돌아오는 선순환 구조가 진짜 목표"라고 말했다. 그는 "AI 바이오 기술 경쟁이 시작됐다"며 "지금이 골든타임"이라고 강조했다.
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