LG화학, AI 신약개발·환자 선별 고도화

LG화학은 AI를 신약 후보물질 발굴부터 임상시험 환자 선별까지 신약개발 전반의 의사결정에 활용하고, 바이오마커를 바탕으로 임상시험에 적합한 환자를 찾아 정밀도를 높일 계획입니다. 개인맞춤형 mRNA 항암백신 개발에도 AI를 적용하며, 내년 전임상을 거쳐 2029년 임상 개발에 진입하는 것을 목표로 세웠습니다. LG화학은 글로벌 AI 바이오 기업들과 협력도 확대할 방침입니다.

LG화학은 지난 20일 서울 강서구 LG사이언스파크 ISC동에서 LG AI연구원, 미국 바이오 벤처캐피털 플래그십 파이오니어링과 ‘2026 LG AI 바이오 컨퍼런스’를 열었다고 21일 밝혔습니다. 국내 AI 바이오 혁신 생태계 조성과 글로벌 협력 확대를 위해 처음 마련된 행사로, 국내외 기업 관계자 140여 명이 참석해 AI 기반 신약개발의 발전 방향과 산업 혁신 방안을 논의했습니다. LG화학은 정밀 항암 분야에서 종양의 복잡한 생물학적 특성을 고려해 환자를 선별하고 치료 전략을 세우는 데 AI를 활용할 계획입니다. 바이오마커는 질병 상태나 치료 반응을 파악하는 생체 지표입니다.

손지웅 LG화학 생명과학사업본부장은 개회사에서 AI가 신약개발의 도구를 넘어 경쟁력을 결정하는 핵심 엔진으로 진화하고 있다고 말했습니다. 그는 미래 경쟁력이 구조적으로 우수한 약을 찾는 데 그치지 않고, AI로 치료 효과가 높을 환자를 찾아내는 데 있다고 밝혔습니다. LG화학은 개인별 신항원(네오안티젠)을 예측하는 AI 모델을 구축·고도화하고 있으며, 환자별 적합한 치료 표적을 찾아 항암 치료의 정밀도를 높이겠다는 전략입니다.

컨퍼런스에서 플래그십 파이오니어링의 안드레 안도니안 아시아·태평양 의장은 AI를 활용한 생명과학 협력 확대를 언급하고 모더나와 라일라 사이언스 사례를 들었습니다. 인실리코 메디슨의 주 왕 글로벌 사업개발 총괄은 생성형 AI로 발굴한 후보물질이 임상 단계에 진입한 사례를 발표했습니다. 라일라 사이언스의 라이언 렁 생명과학제품 총괄은 AI 에이전트가 설계·합성·실험·학습을 반복하는 자율형 연구실 개념을 소개했습니다. 패널토의에서는 암 전장 유전체 데이터로 환자군을 선별하는 방안과 공간생물학 기반 AI를 이용한 바이오마커 발굴 및 환자 선별 전략이 논의됐습니다.

LG화학은 AI를 신약 후보물질 발굴부터 임상시험 환자 선별까지 신약개발 전반의 의사결정에 활용하고, 바이오마커를 바탕으로 임상시험에 적합한 환자를 찾아 정밀도를 높일 계획입니다. 개인맞춤형 mRNA 항암백신 개발에도 AI를 적용하며, 내년 전임상을 거쳐 2029년 임상 개발에 진입하는 것을 목표로 세웠습니다. LG화학은 글로벌 AI 바이오 기업들과 협력도 확대할 방침입니다.

LG화학은 지난 20일 서울 강서구 LG사이언스파크 ISC동에서 LG AI연구원, 미국 바이오 벤처캐피털 플래그십 파이오니어링과 ‘2026 LG AI 바이오 컨퍼런스’를 열었다고 21일 밝혔습니다. 국내 AI 바이오 혁신 생태계 조성과 글로벌 협력 확대를 위해 처음 마련된 행사로, 국내외 기업 관계자 140여 명이 참석해 AI 기반 신약개발의 발전 방향과 산업 혁신 방안을 논의했습니다. LG화학은 정밀 항암 분야에서 종양의 복잡한 생물학적 특성을 고려해 환자를 선별하고 치료 전략을 세우는 데 AI를 활용할 계획입니다. 바이오마커는 질병 상태나 치료 반응을 파악하는 생체 지표입니다.

손지웅 LG화학 생명과학사업본부장은 개회사에서 AI가 신약개발의 도구를 넘어 경쟁력을 결정하는 핵심 엔진으로 진화하고 있다고 말했습니다. 그는 미래 경쟁력이 구조적으로 우수한 약을 찾는 데 그치지 않고, AI로 치료 효과가 높을 환자를 찾아내는 데 있다고 밝혔습니다. LG화학은 개인별 신항원(네오안티젠)을 예측하는 AI 모델을 구축·고도화하고 있으며, 환자별 적합한 치료 표적을 찾아 항암 치료의 정밀도를 높이겠다는 전략입니다.

컨퍼런스에서 플래그십 파이오니어링의 안드레 안도니안 아시아·태평양 의장은 AI를 활용한 생명과학 협력 확대를 언급하고 모더나와 라일라 사이언스 사례를 들었습니다. 인실리코 메디슨의 주 왕 글로벌 사업개발 총괄은 생성형 AI로 발굴한 후보물질이 임상 단계에 진입한 사례를 발표했습니다. 라일라 사이언스의 라이언 렁 생명과학제품 총괄은 AI 에이전트가 설계·합성·실험·학습을 반복하는 자율형 연구실 개념을 소개했습니다. 패널토의에서는 암 전장 유전체 데이터로 환자군을 선별하는 방안과 공간생물학 기반 AI를 이용한 바이오마커 발굴 및 환자 선별 전략이 논의됐습니다.