[비즈한국] 先月29日、大統領府迎賓館で開かれた「大韓民国大跳躍3大メガプロジェクト国民報告会」にて、韓国産業の未来を変える壮大な青写真が提示された。李在明大統領は、半導体、AIデータセンターと共に「フィジカルAI」を国家の大跳躍を導く3大核心軸として公式宣言した。これまでAI技術はソフトウェアベースの仮想探索に集中してきたが、今後はAI（人工知能）がロボットと結合し、実際の物理的環境を認識・行動して結果を検証する「フィジカルAI」が国家戦略課題へと格上げされることとなる。
製薬・バイオ分野でも、フィジカルAIは研究開発の生産性と再現性を高め、新薬開発のパラダイムを変える技術として注目されている。最近、インシリコ・メディシン（Insilico Medicine）は、生成型AIが設計した薬物で臨床第2相試験に初めて成功した。特発性肺線維症（IPF）治療薬が臨床第2a相で有意な肺機能改善効果を証明し、後続の臨床試験を準備する中、AI新薬の商用化への期待が高まっている。こうした成果を超えて、AIが予測した結果を実際の実験室で迅速に検証し、実測データを再びAIモデルに反映させる「フィジカルAIベースの自律型実験室」へと進化することが必然のプロセスであり、産業競争力を左右する分岐点になるという見方だ。
自律型実験室は、研究者が事前に設定したプロトコルを機械的に繰り返す従来のハイスループットスクリーニング（HTS）などの単純自動化装置とは一線を画す。AIとロボットベースの自動化システムが連携し、人間の介入を最小限に抑えたまま、仮説の立案、実験の遂行、データ分析、モデルの更新をひとつの閉ループ（closed-loop）でつなぐことで、自律的に探索し最適な結果を迅速に導き出す自律化システムである。
グローバルな先進国では、自律型実験室を個別の装置や単一の研究室レベルを超え、複数の機関が連携するプラットフォームへと拡張している。カナダのアクセラレーション・コンソーシアム（AC）は、医薬化学から人体臓器模倣、スケールアップまで研究開発の全周期を連携させるプラットフォームを構築し、短期間で21以上の候補群を導き出した。オーストラリア連邦科学産業研究機構（CSIRO）も、ロボットとAIベースの自律型実験室（SDL）システムを導入し、従来は約5年かかっていた触媒開発期間（最適な組成・反応条件の探索から商用化までのR&D全過程）を6ヶ月レベルに短縮する成果を収めた。
特に中国のクリスタルパイ（XtalPi）の成果は特筆すべきだ。クリスタルパイは、世界的に300台以上のロボットワークステーションを稼働させ、実験を24時間連続で遂行する大規模な研究体系を構築した。彼らは自動化装置に500以上の自社AIモデルと量子力学アルゴリズムを結合させ、「設計-合成-検査-分析」へとつながる新薬探索のサイクルを超高速で繰り返している。
こうした技術力を背景に、クリスタルパイはグローバル製薬会社イーライリリーと最大2億5000万ドル（約3873億ウォン）規模の革新新薬発掘研究プロジェクトを共同遂行中だ。国内製薬会社のJW中外製薬001060のC&C新薬研究所とも、これまで開発成功例のなかった「STAT6」タンパク質を標的とした抗炎症治療薬のリード化合物を最適化する共同研究を行っている。
一方で、国内のエコシステムはグローバルレベルと比較して格差が明白だ。韓国国内はまだ、個別の研究室単位での初期概念実証（PoC）段階に留まっている。韓国科学技術研究院（KIST）の「オクトパス（OCTOPUS）OS」や、韓国製薬バイオ協会・延世大学K-NIBRT事業団の実習インフラが構築され始めたものの、個別の装置間の連携性やデータ標準化の面では依然として補完が必要だとの指摘がある。
専門家らは、国内の製薬・バイオ業界がハードウェアの拡充という量的戦略から脱却し、データの流れと実験手順を統合管理するオペレーティングシステム（OS）中心の質的高度化へと向かうべきだと助言する。装置ごとに散らばっているデータを標準フォーマットとメタデータ体系で統合し、リアルタイムの実験フィードバックを通じてAIモデルの意思決定能力を高度化する構造の確立が何よりも急務であるという診断だ。韓国保健産業振興院のキム・ミンソク責任研究員は、「SDLは単に決まったプロトコルを繰り返す従来の自動化とは異なり、実験結果を学習して次の条件を自ら探索・調整する閉ループ体系が核心だ」とし、「今後の競争力は個別の装置性能よりも、データ標準化、相互運用性、運営ソフトウェアの完成度で決定される」と強調した。
こうした技術的・制度的転換のためには、政府・地方自治体主導の「オープン型共用自律実験ハブ」の造成が不可欠だという提言もある。初期の構築コストが高く、AIとロボット、データ、実験の専門性が複合的に要求されるため、製薬会社や研究室単独での構築には限界があるからだ。キム研究員は「研究データのセキュリティ、知的財産権（IP）管理、官民合同の運営モデルといった制度的基盤もあわせて準備する必要がある」と付け加えた。