SK바이오팜의 Agentic AI 기반 신약 개발 워크플로 자동화 도전기

SK바이오팜 참가팀은 신약 개발 과정의 복잡성과 높은 실패율을 극복하기 위해 Agentic AI 기반 워크플로 자동화에 도전했습니다. 신약 개발은 평균 10-15년의 시간과 막대한 비용이 소요되며, 특히 후보물질 최적화 단계에서 정보 부족과 분석의 한계로 인해 어려움을 겪습니다.

연구자들은 PubChem, ChEMBL, PubMed 등 다양한 데이터베이스에서 정보를 수집하고 분석해야 하지만, 정보의 파편화와 통합의 어려움으로 인해 의사결정에 병목 현상이 발생합니다. SK바이오팜 팀은 이러한 문제를 해결하고자 AWS 해커톤에서 Agentic AI를 활용하여 신약 개발 워크플로를 자동화하는 방안을 모색했으며, 이는 LLM 기술을 통해 복잡한 연구 과정을 효율화하고 의사결정의 질을 높일 수 있는 가능성을 보여주었습니다.