SK바이오팜의 Agentic AI 기반 신약 개발 워크플로 자동화 도전기

신약 개발 비효율성 및 SK바이오팜의 도전

• 신약 개발은 높은 비용, 긴 시간, 낮은 성공률을 특징으로 하며, 특히 Lead Optimization 단계에서 정보 파편화와 수동 분석으로 인한 병목 현상이 심각.
• SK바이오팜은 수많은 데이터베이스와 문헌을 수동으로 검색하고 통합 인사이트를 얻기 어려운 문제에 직면.

Agentic AI 기반 워크플로 자동화 솔루션

• Agentic AI를 활용한 후보물질 탐색 및 의사결정 자동화에 도전, Strands Agents SDK와 AWS 서비스(Amazon SageMaker, Amazon Bedrock)를 활용.
• TxGemma 모델로 분자 특징 예측 후, Walter White(화학), Dr. Gregory House(임상약리), Harvey Specter(규제 전략) 등 3명의 전문 AI 에이전트가 협업 분석.
• AI CEO는 자연어 질문에 따라 적절한 에이전트를 동적으로 선택하는 스마트 컨설팅 기능 제공.

획기적인 효율성 개선 및 패러다임 변화

• 기존 1주일 걸리던 평가 과정을 1시간 이내로 단축하여 97.5%의 효율성을 달성.
• 통합 리포트 제공으로 의사결정 지원 및 시간 단축, AI를 단순 도구가 아닌 연구 파트너로 인식하는 패러다임 변화를 이끌어냄.