일라이릴리, 10억 달러 데이터 기반 AI 신약 개발 플랫폼 '튠랩' 출시

AI 신약 개발의 핵심 장벽은 컴퓨팅 성능이 아니라 검증된 습식 실험 데이터입니다. 수많은 바이오테크 스타트업이 뛰어난 머신러닝 알고리즘을 갖추고도 대규모 고품질 데이터를 확보하지 못해 연구를 진전시키지 못하곤 합니다.

미국 대형 제약사 일라이 릴리(Eli Lilly)가 9월 9일, 자사의 독점 연구 데이터를 학습시킨 AI 신약 개발 플랫폼 '릴리 튠랩(Lilly TuneLab)'을 출시했습니다. 이번 첫 공개 모델에는 릴리가 10억 달러 이상을 투자해 축적한 연구 데이터가 반영되었습니다.

10억 달러 실험 데이터와 연합학습의 만남

튠랩은 수십만 개 고유 분자의 체내 약물 동태, 안전성, 비임상 시험 데이터를 기반으로 구동됩니다.

릴리의 최고과학책임자(CSO) 다니엘 스코브론스키는 소규모 바이오테크 기업들도 릴리 연구원들이 매일 사용하는 것과 동일한 AI 역량을 다룰 수 있도록 진입 장벽을 낮추기 위한 플랫폼이라고 설명했습니다.

다만 완전한 무상 개방은 아닙니다. 튠랩 접근 권한을 얻은 파트너 기업은 플랫폼 개선을 위해 자신들의 학습 데이터를 시스템에 기여해야 합니다.

데이터 유출 우려를 해소하기 위해 플랫폼은 제3자 호스팅 방식으로 운영되며 연합학습(Federated Learning) 기술이 적용되었습니다. 릴리와 참여 기업 모두 서로의 고유 데이터를 직접 공개하지 않고도 AI 모델을 학습시키고 활용할 수 있는 구조입니다. 릴리는 향후 플랫폼 전용 생체 내(in vivo) 저분자 예측 모델도 추가할 계획입니다.

왜 중요한가

우리는 릴리의 이번 행보가 단순한 기술 공유를 넘어 차세대 신약 파이프라인을 선점하려는 정교한 플랫폼 전략이라고 판단합니다.

초기 단계 바이오테크 기업 입장에서 튠랩의 활용 가치는 매우 큽니다. 비임상 단계에서 수많은 시행착오와 막대한 비용을 줄일 수 있으며, 대형 제약사의 10억 달러짜리 실패 및 성공 자산을 초기에 빌려 쓸 수 있다는 점은 생존 확률을 크게 끌어올립니다.

그러나 주의할 점도 분명합니다. 참여 조건으로 자사 데이터를 제공해야 하므로, 비록 연합학습으로 원본이 보호된다 해도 자사 고유의 연구 자산이 장기적으로 플랫폼 생태계에 흡수될 수 있다는 점을 계산해야 합니다.

업계 전반으로 보면 릴리의 Catalyze360 생태계가 한층 더 공고해졌습니다. 릴리는 이미 벤처 투자와 전용 연구 공간을 제공해 왔으며, 여기에 독점 AI 플랫폼까지 얹었습니다. 유망한 초기 신약 후보물질과 데이터를 가장 먼저 감지하고 포섭할 수 있는 구조를 완성한 만큼, 다른 글로벌 빅파마들도 유사한 데이터 동맹 모델을 내놓지 않고는 경쟁하기 어려워질 것으로 보입니다.