--- title: "부산 학회에 ‘가상 세포’ 선도 연구자 온다, AI 바이오 전환이 본격화되는 중" published: 2026-05-13T06:05:01.470Z canonical: https://jeff.news/article/2580 --- # 부산 학회에 ‘가상 세포’ 선도 연구자 온다, AI 바이오 전환이 본격화되는 중 생화학분자생물학회가 2026 국제학술대회에서 인공지능과 유전체 빅데이터 기반 바이오 연구를 전면에 내세운다. 특히 캐나다 토론토대 보 왕 교수가 컴퓨터 안에 실제 세포를 재현하는 ‘가상 세포’ 플랫폼 구축 성과를 발표할 예정이라, 신약 개발과 질병 예측 흐름을 보는 자리로 잡혔다. - 국내 바이오 학계가 올해 국제학술대회에서 인공지능(AI)과 빅데이터 기반 연구를 전면에 세움 - 생화학분자생물학회가 5월 27~29일 부산 벡스코에서 ‘2026 국제학술대회’를 열 예정임 - 포인트는 현미경으로 보는 전통적 생명과학에서, AI가 대규모 데이터를 학습해 질병을 예측하는 디지털 바이오 흐름으로 무게중심이 이동하고 있다는 것임 - 가장 눈에 띄는 키워드는 ‘가상 세포(Virtual Cell)’임 - 기조강연자로 오는 보 왕 캐나다 토론토대 실험의학·병리생물학과 교수가 이 주제를 발표함 - 가상 세포는 AI 기반으로 컴퓨터 안에 실제 세포를 재현하려는 기술임 - 쉽게 말하면, 세포를 직접 실험실에서만 다루는 게 아니라 모델 안에서 반응을 먼저 돌려보겠다는 접근임 > [!IMPORTANT] > 가상 세포가 주목받는 이유는 꽤 명확함. 동물실험이나 임상시험 전에 약물 반응을 컴퓨터 시뮬레이션으로 예측해서, 신약 개발 시간과 비용을 크게 줄일 수 있다는 기대가 있음. - 학회 측은 이번 흐름을 “AI와 바이오의 만남”이라는 전 세계적 연구 패러다임으로 보고 있음 - 성제경 운영위원장은 기조강연과 특강 연자들이 모두 AI 또는 유전체 빅데이터 기반 연구자라고 설명함 - 즉 이번 행사는 바이오 학회이긴 한데, 내용만 보면 데이터·모델·예측 시스템 쪽 색깔이 꽤 강함 - 프로그램 운영 방식도 살짝 바뀜 - 대학원생들이 직접 기획하고 구성한 세션이 마련됨 - 기존처럼 유명 연구자를 초청해 위에서 주제를 정하는 방식만이 아니라, 연구자들이 제출한 초록을 바탕으로 프로그램을 짜는 바텀업(Bottom-up) 방식도 도입됨 - 성 운영위원장은 갓 대학원에 들어온 학생들의 관심사를 반영한 세션을 만들려 했다고 말함 - 개발자 관점에서 재밌는 지점은 “AI 모델을 어디까지 실제 과학 실험의 대체재로 볼 수 있느냐”임 - 가상 세포가 실용화되려면 생물학 데이터, 모델 구조, 예측 정확도, 검증 실험이 모두 맞물려야 함 - 그냥 챗봇 만드는 것과 달리, 틀린 예측 하나가 실험 설계와 비용에 바로 영향을 줄 수 있는 분야라 모델 신뢰성이 훨씬 빡세게 요구됨 --- ## 기술 맥락 - 가상 세포는 세포 반응을 컴퓨터 모델로 먼저 예측하려는 선택이에요. 왜 이게 중요하냐면, 신약 개발은 동물실험과 임상시험으로 갈수록 비용과 시간이 폭증하거든요. - 이번 기사에서 보 왕 교수가 주목받는 이유는 이 플랫폼을 대규모로 구축 중인 연구자이기 때문이에요. 단순히 세포 데이터를 분석하는 수준이 아니라, 약물 반응을 미리 시뮬레이션할 수 있는 기반을 만들려는 흐름에 가까워요. - AI와 유전체 빅데이터가 같이 언급되는 것도 이유가 있어요. 세포를 모델링하려면 작은 샘플 몇 개로는 부족하고, 다양한 생물학적 조건과 질병 맥락을 학습할 수 있는 데이터가 필요하거든요. - 개발자에게는 이게 ‘바이오판 디지털 트윈’처럼 읽힐 수 있어요. 실제 세포를 완전히 대체한다기보다, 실험 전에 후보를 좁히고 실패 가능성을 줄이는 예측 레이어를 하나 더 넣는 방식에 가까워요. ## 핵심 포인트 - 2026 국제학술대회가 5월 27~29일 부산 벡스코에서 열림 - 기조강연자로 토론토대 보 왕 교수가 참석해 가상 세포 플랫폼을 다룸 - 가상 세포는 동물실험이나 임상시험 전 약물 반응을 시뮬레이션해 신약 개발 시간과 비용을 줄이는 기술로 소개됨 - 학회 프로그램도 권위자 중심에서 벗어나 대학원생 기획 세션과 바텀업 방식으로 확장됨 ## 인사이트 개발자 입장에선 ‘AI가 바이오에도 쓰인다’ 수준을 넘어, 시뮬레이션·예측 모델·대규모 생명 데이터가 실제 연구 프로세스를 어떻게 바꾸는지 보는 포인트가 큼. 특히 가상 세포는 모델링 품질과 데이터 규모가 곧 실험 비용 절감으로 이어지는 영역이라 꽤 뜨거운 주제임.