SK바이오팜의 Agentic AI 기반 신약 개발 워크플로 자동화

이 게시물은 SK바이오팜이 Agentic AI를 활용하여 신약 개발의 복잡한 Lead Optimization 단계를 자동화한 사례를 소개합니다.

핵심 도전과 해결 전략

• 신약 개발의 정보 분산과 분석 시간 문제 해결
• Strands Agents SDK와 Amazon SageMaker 기반 TxGemma 모델을 활용한 AI 에이전트 개발
• 화학, 임상약리, 규제 전략의 전문 AI 에이전트 협업 구조 구축

기술 구현 및 성과

• SMILES 입력을 통한 분자 특성 예측과 3개 전문가 에이전트의 다각도 분석
• 자연어 기반 스마트 컨설팅으로 연구자의 질문에 적절한 전문가 에이전트 자동 배분
• 기존 1주일 소요되던 평가 시간을 1시간 이내로 단축, 통합 리포트 제공으로 의사결정 지원

의미 및 향후 전망

Agentic AI를 연구 파트너로 인식하며 신약 개발 생산성 혁신의 가능성을 확인하였고, AWS Life Sciences R&D 해커톤에서 우수 사례로 선정되었습니다.