[차세대바이오단 소관] 2026년도 바이오·의료기술개발사업

(차세대바이오, 인공지능바이오, 첨단GW바이오) 등

신규과제 사전공고 내역

□ 바이오·의료기술개발사업(3개 내역사업) 등 신규과제 목록

(단위 : 33개, 541.5억 원)

연번	PM 분야	세부 사업명	내역 사업명	연구주제명	선정 과제수(안)	‘26년 예산 (안)	공모유형
1	차세대바이오	바이오·의료기술개발	차세대 바이오	AI 기반 심·뇌혈관질환 극복 차세대 원천기술 개발	1	12	지정공모1
2				마약류 등 유해 환경요인 극복 위한 디지털 바이오 융합 솔루션 개발	1	6	분야공모1
3			인공지능 바이오	바이오 멀티모달 파운데이션 모델 구축사업(분야1∼3)	5	52	지정공모2
4				구조기반 RNA 신약개발 지원(분야1∼2)	3	24	지정공모3
5				AI-Medicine: 저분자 신약설계 통합형 AI 모델기반 난치질환 극복 연구	1	28	지정공모4
6				AI 활용 유효성분 극대화 합성식물체 제작 기술 개발	1	15	분야공모2
7				AI 기반 바이오소재 학술정보 검색·분석 플랫폼 구축	1	6	지정공모5
8				초고속-고정밀 RNA 화학적 변형(RM) 스크리닝 플랫폼 개발	1	15	지정공모6
9				국가 바이오데이터 보호 및 자립 고도화 지원(분야1∼2)	3	25	지정공모7
10			첨단GW바이오	메탄 활용 식물친화형 생장촉진 바이오소재 개발	1	12	지정공모8
11		AI-네이티브 첨단바이오 자율실험실	첨단바이오 자율실험실 구축 및 실증	첨단바이오 자율실험실 구축(특화)	5	112.5	지정공모9
			플랫폼 표준화 및 통합 시스템화	첨단바이오 자율실험실 구축(범용)	1	22.5
12		생체노화 리프로그래밍 원천기술 개발	고도노화 정량 지표 확립 및 세포-조직- 장기별 다차원 노화지도 구축	[내역1]고도노화 정량 지표 확립 및 세포-조직-장기별 다차원 노화지도 구축	1	22.5	지정공모11
13			노화 미세환경 기반 제어 원천기술 개발	[내역2]노화 미세환경기반 제어 원천기술 개발	4	30	분야공모3
14			노화 제어기술 효능 평가용 플랫폼 구축	[내역3]노화 제어기술 효능 평가용 플랫폼 구축(분야1∼2)	2	22.5	분야공모4
15		AI바이오 혁신 연구거점 조성 시범사업	AI바이오 혁신 연구거점 조성 시범사업	AI 바이오 혁신 연구거점 조성 시범사업(컨소시엄)	1	99	지정공모10
16		디지털 AI세포 구축	디지털 AI세포 구축	디지털 AI세포 구축 및 데이터 생산	1	37.5	지정공모12
합계				16개 주제	33	541.5	-

※ 담당 PM : 남진우(차세대바이오)

※ 담당 PM은 기획 당시 PM을 기준으로 명시하며, 담당 PM 및 기획위원은 해당 과제 신청 및 참여가 제한됨.

관리번호			2026–차세대바이오-1-지정공모-01		RFP 유형코드		목적·내용	성과물 특성	지원유형
							R	0	1
							원천연구	이론·기술의 정립 및 검증(TRL 2-4)	일반연구개발
국가전략연구 기획평가전문분야			PM분야	차세대바이오	RB분야1		차세대 진단·치료	RB분야2	AI 바이오
사업명			바이오·의료기술개발사업 – 차세대바이오
RFP명			AI 기반 심·뇌혈관질환 극복 차세대 원천기술 개발
			(TRL : [시작] 2단계 ~ [종료] 4단계)
지원 정보	지원기간		2026.04. ~ 2030.12.		정부지원금		7,600백만원
		1단계 (1차년도)	2026.04. ~ 2028.12. (2026.04. ~ 2026.12.)			1단계 (1차년도)	4,400백만원 (1,200백만원)
		2단계	2029.01. ~ 2030.12.			2단계	3,200백만원
	주관기관유형		■ 제한없음 □ 대학/출연(연)/국·공립연/특정연 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
	주관기관 외 필수참여기관		■ 제한없음 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
키워드	한글		심·뇌혈관질환, 극초기 진단, 인공지능, 질환모사 동물모델, 시계열데이터, 다중오믹스
	영문		Cardiovascular Disease, Ultra-early Diagnosis, AI, Disease Model Animal, Time Series Data, Multi-omics

1. 추진배경

ㅇ 추진근거

- 과학기술기본법 제11조(국가연구개발사업의 추진), 생명공학육성법 제 11조(연구개발사업의 추진)

- 제4차 생명공학육성기본계획 (전략1: 디지털 융합을 통한 바이오 혁신, 전략 4: 융합 생태계 조성)

- 국정과제(경제2-2) “세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 AI 기본사회 실현”

- 국정과제(경제2-23) “세계를 선도할 NEXT 전략기술 육성”

- AI 바이오 확산전략(산⋅학⋅연⋅병 협력의 “AI 바이오 혁신거점” 조성 및 대규모⋅집중 지원),

- 2026년도 국가연구개발 투자방향 및 기준(AX 전환 중점 지원, 첨단바이오 육성, 디지털+바이오 융합 촉진)

- 첨단바이오 이니셔티브 (디지털바이오 주력분야 육성, 인재양성 및 연구⋅디지털 인프라 기반 구축)

- 「제2차 심뇌혈관질환관리 종합계획」(23.08)

ㅇ 세부 추진배경

- 심·뇌혈관질환은 전 세계 사망률 1위의 대표 질환군으로, 국내 환자 수와 진료비 또한 지속적으로 증가하고 있음. 지금까지의 연구는 환자 시료 기반 후기 단계의 진단 및 치료 접근에 집중되어 있어, 질환이 시작되는 극초기 단계에서의 병태생리적 변화 규명과 예측 기반 진단기술 개발은 미흡한 실정임.

- 본 사업은 「AI 바이오 확산전략」 및 「제2차 심뇌혈관질환관리 종합계획」(23.08)과 연계된 국가 전략형 연구개발사업으로서, AI 기반 정밀의료 플랫폼을 중심으로 심·뇌혈관질환의 진단과 예방 및 질환제어 치료기술로 확장되는 예방·조기진단 및 첨단 면역제어 기술개발로 확장되는 복합형 R&D임.

- 심·뇌혈관질환 발생 이전의 정상 상태부터 초기·심화·회복기에 이르는 질환 전주기 정밀모사 동물모델을 활용하여 세포·분자 수준의 병리 신호를 규명하고, 이를 기반으로 한 오믹스 지도 작성은 극초기 진단 마커 발굴뿐 아니라 질환 진행 과정과 치료 반응성을 반영하는 예후 예측 인자 확보에도 필수적임. 이러한 데이터는 인공지능(AI)과 결합될 경우, 극초기 단계의 미세 신호로부터 질환의 발생, 진행과정 및 예후를 예측할 수 있으며, 환자 코호트 검증을 통해 조기진단·예후 예측 플랫폼과 질환제어 치료 전략으로 확장될 수 있음.

- 따라서 심·뇌혈관질환의 극조기 진단 및 질환제어 원천기술 확보를 위해 질환 전주기 정밀모사 동물모델과 환자 코호트 연계, 멀티모달 오믹스·생체영상·임상 데이터를 활용한 AI 기반 분석 플랫폼 구축이 시급히 요구됨.

ㅇ 기획의 주안점

- 인체 샘플을 활용한 심·뇌혈관질환 발병 기전 규명연구의 한계를 정밀모사 질환동물모델을 활용하여 극복하고자 하는 것에 주안점을 둠. 정밀모사 질환 모델의 시계열 데이터와 인체유래데이터를 활용하여, AI 모델을 학습하고, 이를 인체에 적용하여 질환의 조기 진단 및 치료기술 개발에 활용하고자 함.

- 심·뇌혈관질환 전주기 정밀모사 모델동물에서 대규모 멀티모달 바이오데이터를 확보하고, 환자 코호트 임상 데이터 및 오믹스 데이터를 구축하여 임상 적용 가능성을 확인하고자 함.

- 표준화된 데이터 품질관리 체계를 기반으로 전주기 질환 오믹스 지도를 구축하고, 이를 탑재한 웹 기반 AI 분석 조기진단·예후 예측 플랫폼을 개발하여 국내외 연구자가 활용할 수 있는 개방형 인프라를 구축하고자 함.

2. 과제목표

ㅇ 최종 목표 : 심·뇌혈관질환 전주기* 정밀모사 동물모델의 시계열 멀티모달(오믹스·영상·임상) 데이터**와 인체 코호트 기반 유효성 검증 기반 AI모델을 구축하고, 심·뇌혈관질환의 극초기 진단 및 예후 예측 원천 플랫폼을 확립하여, 이에 대한 임상 유효성 검증 및 면역제어 치료 원천기술 확보 전략 제시

* 심·뇌혈관질환 형성 단계부터 질환 발병 후 초기·심화·회복기까지 아우르는 병태생리를 반영

** 심·뇌혈관질환 전주기 병태생리를 정밀모사하는 동물모델에 대한 오믹스데이터(각 병기별 혈액, 조직에 대한 단일세포 전사체, 공간 전사체 데이터, 단백체 중 2종 이상)와 영상데이터(CT/MRI/초음파 중 2종 이상)

ㅇ 단계별 목표

1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 심·뇌혈관질환 전주기 동물모델 2종 이상 확립 및 시계열 멀티모달 데이터 확보 ㅇ 심·뇌혈관질환 극초기 진단·예후 예측 AI 플랫폼 구축 ㅇ 설명 가능한 AI 모델 기반 극초기 질병 시그니처 발굴 ㅇ AI 모델의 성능 평가 및 지속가능한 모델 개선 체계 구축 ㅇ 플랫폼 유효성 검증을 위한 환자 코호트 구축
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ 추가 시계열 데이터 확보 및 AI 모델 고도화 ㅇ AI 플랫폼의 환자 코호트 기반 유효성 검증 ㅇ 심·뇌혈관질환 제어 기전 규명 및 치료 타깃 발굴 및 치료 전략 제시 ㅇ K-BDS/K-BDI와 연계한 개방형 연구 인프라 구축 및 웹 기반 AI 플랫폼 구축

3. 연구개발내용 및 성과지표

ㅇ 연구개발내용

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 심·뇌혈관질환 전주기 정밀모사 동물모델 확립 및 시계열 멀티모달 데이터 생산 - 서로 다른 심·뇌혈관질환*을 각각 모사하는 동물모델 2종 이상 확립 * 동맥경화증, 심근경색증, 뇌졸중 등 2개 이상을 포함해야 함. - 각 병태 단계를 조직·세포·분자 수준에서 명확히 정의 - 3단계 이상 시계열, 혈액 및 조직 기반 오믹스 데이터 최소 2종 이상 생산 - 생체 의료 영상 최소 2종 이상 확보(CT/MRI/초음파 등) ㅇ 심·뇌혈관질환 극초기 진단·예후 예측 AI 플랫폼 구축 - 전주기 멀티모달 데이터의 시간적 흐름을 반영할 수 있도록 시계열 기반 AI 모델 구조를 설계·적용하여 질환의 전주기 패턴을 학습 - AI 학습용 데이터셋(시계열 동물모델 데이터+공개 데이터) 구축 - 극초기 진단, 예후 예측 AI 모델* 구축 * 특정 기기 및 환경에서 생산한 데이터에 의존하지 않는 범용적 AI 구축 - AI 모델에서 발굴된 각 병리 단계의 질병 시그니처 및 예후 예측 인자를 질환모사 동물모델에서 검증" ㅇ 설명 가능한 AI 모델 기반 극초기 질병 시그니처 발굴 - 극초기 병리 신호를 반영하는 질병 시그니처 탐색 및 검증 - 설명 가능한 AI 방법론을 이용해 극초기 진단을 위한 질병 시그니처 발굴 - 질환 진행 및 치료반응을 반영할 수 있는 예후 예측 인자 도출 ㅇ AI 모델의 성능 평가 및 지속가능한 모델 개선 체계 구축 - 독립 평가 데이터를 활용한 극초기진단 및 예후 예측 AI 모델 성능 평가 - AI 모델에서 발굴된 각 병리 단계의 질병 시그니처 및 예후 예측인자를 질환모사 동물모델에서 검증 및 - AI 모델 성능 개선 체계 마련 ㅇ 플랫폼 유효성 검증을 위한 환자 코호트 구축 - 2단계 활용 환자 코호트 구축(IRB 승인, 임상정보 수집, 영상테이터 확보, 주요임상결과 추적관찰) - 환자의 병기에 따른 혈액·조직 샘플 수집 및 오믹스 데이터 생산
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ 추가 계열 데이터 추가 확보 및 AI 모델 고도화 - (동물) 심·뇌혈관질환 전주기 정밀모사 동물모델 시계열 검증용 데이터 추가 확보 - (인체) 환자 코호트 추가 구축, 혈액·조직 수집 및 오믹스·영상 데이터 추가 생산 - 추가 확보된 데이터를 활용한 AI 모델 고도화 및 검증 ㅇ AI 플랫폼의 환자 코호트 기반 유효성 검증 - 동물모델 기반 질병 시그니처의 환자 코호트 수준 검증 - 환자 코호트 기반 AI 모델의 극초기 진단 및 예후 예측 검증 ㅇ 심·뇌혈관질환 제어 기전 규명 및 치료 타깃 발굴 및 치료전략 제시 - 설명 가능한 AI 기반 질환 제어 기전 제시 및 실험적 검증 - 질환별 치료 타깃 발굴 및 치료 전략 제시 ㅇ K-BDS/K-BDI와 연계한 개방형 연구 인프라 구축 및 웹 기반 AI 플랫폼 구축 - 글로벌웹 수준* 기반 AI 플랫폼 분석 기능 고도화** * 예시: OpenTargets 플랫폼(https://www.opentargets.org/) ** 데이터 시각화, 질환단계별 네트워크 탐색, 주요 마커 제시 - 국내외 연구자 활용을 위한 웹 기반 개방형 플랫폼 구축 - K-BDS/K-BDI 연계를 통한 데이터 및 플랫폼 공유체계 확립 및 지속 가능한 플랫폼 제시

ㅇ 성과지표

항목		1단계	2단계 (최종목표)	성과수준	비고
				기타
필수	심·뇌혈관질 모사하는 동물모델	2종 이상	-
	인공지능 학습용 데이터세트	2세트 이상	2세트 이상
	질환별 극초기진단 AI 모델 개발	1종 이상	1종 이상	*AI모델 고도화도 1종 개발로 인정
	예후 예측 AI 모델 개발	1종 이상	1종 이상	*AI모델 고도화도 1종 개발로 인정
	질병 전주기 동물모델 다중 오믹스 DB 및 플랫폼	O	-
	통합 오믹스(동물모델, 인체유래물) 빅데이터 통합 지도 및 분석 플랫폼	-	O
	AI 분석 플랫폼 고도화 및 공개*	-	O
	기술이전	-	1억원 이상	총 선급금 기준
자율	SCIE 논문	단계별 자율제시		JCR 상위 10% 이내
	국내외 특허 출원 및 등록	단계별 자율제시		국외출원 기술가치 평가 또는 기술성 검증 필수
	극초기 질병 시그니처	단계별 자율제시		실험검증 완료
	첨단신약 개발 전략 제시(타겟 등)	단계별 자율제시		국가신약개발 사업 연계 가능성 제시
	질환별 극초기진단/예후 예측 AI 모델 성능	단계별 자율제시		정확도, F1-score, ROC-AUC 등

* 사용자의 시계열 멀티모달 데이터를 바탕으로 극초기 진단·예후 예측이 가능하고 질환 단계별 네트워크를 시각화·비교 기능, 수집한 오믹스·영상 시계열 데이터를 대시보드와 인터랙티브 그래프로 시각화하는 기능 및 다운로드 및 API 기능을 포함해야 함.

※ 기술적 성과목표와 성능 개선에 대해 구체적인 정성·정량적 목표를 연구자가 추가 제시해야 함.

4. 특기사항

기본

특성분류

주요 항목별

해당여부

국가전략기술

■ Y (첨단바이오/디지털 헬스데이터 분석·활용)

□ N

혁신도전형 R&D

□ Y

■ N

특허로 R&D(舊 IP-R&D)

□ Y

■ N

경쟁형 R&D

□ Y

■ N

보안과제

□ Y

■ N

기술료 징수

■ Y

□ N

3책5공 적용

■ Y

□ N

국제공동연구 의무

□ Y

■ N

지자체 예산매칭 의무

□ Y

■ N

ESG

□ E(환경)       □ S(사회)    □ G(지배구조)    ■ 해당없음

ㅇ 선정 과제 수 : 1개 과제 내외

- 1차년도 12억원 내외, 2차년도 이후 16억원 내외

ㅇ 총 연구개발기간은 5년(3+2)이며, 1차년도 연구개발기간은 9개월임.

ㅇ 주관연구개발기관은 1개 이상의 공동연구개발기관을 포함하여 신청해야 함.

＊동물 모델 및 환자 임상검체를 활용한 AI 플랫폼 구축 및 치료 원천기술 개발을 위한 융합연구팀 구성 권장

※ 명시된 연구개발과제 구성 형식을 반드시 준수하여야 하며, 미준수 시 평가대상에서 제외

ㅇ 유사과제 수행 또는 참여하고 있는 경우는 중복지원을 지양함

ㅇ 단계평가 후 계속지원 여부를 결정하고, 연구기간 및 연구예산은 변경될 수 있음

ㅇ 11가지 유형의 연구성과에 해당하는 연구개발성과물*은 전담기관에 등록 또는 기탁하여야 함

* 제품, 시설ㆍ장비, 논문, 특허 등 지식재산권, 연구보고서의 원문, 기술의 요약정보, 생명자원, 소프트웨어, 화합물(化合物), 신품종, 표준 등

ㅇ (비)임상 또는 인간 유래 시료를 이용하는 경우 동물실험윤리위원회(IACUC) 또는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 받아야 함

ㅇ 인체유래 데이터 생산 시 데이터 활용이 가능하도록 생명윤리법, 개인정보보호법 등 관련 법적 검토를 통하여 제3자 자료 제공 및 활용 동의를 획득하여야 함.

ㅇ 본 과제 신청 시, 수집된 데이터에 대한 K-BDS 등록 및 개발된 AI 모델에 대한 K-BDI 연계·공개 계획을 구체적으로 제시하여야 하며, 본 연구에서 확보된 모든 데이터(원 데이터, AI 학습용/평가용 데이터)와 AI 모델은 K-BDS 또는 K-BDI에 등록하여야 함.

ㅇ 인체유래 데이터 생산 시 데이터 활용이 가능하도록 생명윤리법, 개인정보보호법 등 관련 법적 검토를 통하여 제3자 자료 제공 및 활용 동의를 획득하여야 함.

관리번호			2026–차세대바이오-1 -분야공모-01		RFP 유형코드		목적·내용	성과물 특성	지원유형
							R	1	1
							원천연구	시작품․시제품 제작 및 검증 (TRL 5~6)	일반연구개발
국가전략연구 기획평가전문분야			PM분야	차세대바이오	RB분야1		차세대 진단·치료	RB분야2	AI 바이오
사업명			바이오·의료기술개발사업 – 차세대바이오
RFP명			마약류 등 유해 환경요인 극복 위한 디지털 바이오 융합 솔루션 개발
			(TRL : [시작] 3단계 ~ [종료] 6단계)
지원 정보	지원기간		2026.04 ~ 2028.12		정부지원금		2,200백만원
		1단계 (1차년도)	2026.04 ~ 2027.12 (2026.04 ~ 2026.12)			1단계 (1차년도)	1,400백만원 (600백만원)
		2단계	2028.01 ~ 2028.12			2단계	800백만원
	주관기관유형		■ 제한없음 □ 대학/출연(연)/국·공립연/특정연 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
	주관기관 외 필수참여기관		■ 제한없음 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
키워드	한글		마약류, 바이오센서, 원거리 탐지, 비접촉식, 인공지능(AI), 일상생활 스크리닝
	영문		Illegal drugs, Biosensor, Conractless detection, Artificial Intelligence(AI), Life-site screening

1. 추진배경

ㅇ 추진근거

- 과학기술기본법 제11조(국가연구개발사업의 추진), 생명공학육성법 제 11조(연구개발사업의 추진)

- 제4차 생명공학육성기본계획 (전략1: 디지털 융합을 통한 바이오 혁신, 전략 4: 융합 생태계 조성)

ㅇ 세부 추진배경

- 작년 국내 마약 사범이 3만명을 돌파하고, 암수율이 약 10~28.5배로 추정되는 등 마약류 확산이 심각한 사회 위협 요인으로 작용하고 있어, 이를 억제하기 위한 선도기술 기반 사회 안전망 구축이 시급함.

- 마약류는 공항 등 국가중요시설을 통해 밀수되어 왔으나, 주택가 등지에서도 밀조되는 사례가 증가하고 있어, 일상 환경에 대한 마약류 사범의 재활 관리를 돕고, 재범 위험을 낮출 수 있도록 디지털 바이오 융합 기반 사전 모니터링 기술이 요구됨.

- 글로벌 디지털 바이오마커 시장은 2024년 약 38억 달러 규모, 2034년까지 연평균 28.8% 성장이 전망됨(마약류, 독성가스, 바이러스 등 다양한 환경용 감지 센서 시장과 연계).

- 현장 검사용 신속 탐지기, 전자코, 휴대용 분석기 등 마약 탐지 장비의 글로벌 시장은 2025년 약 1~2억 달러 이상의 성장세로, 아시아·미주 지역의 법 집행 및 공공안전 수요 증가로 급성장이 예상됨.

- 다만, 합성마약은 신속히 변형·출현하여 기존 센서, 검사법만으로는 검출 및 식별이 어려우므로 검체 기반의 고감도 장비나 고특이성 센서만으로는 신속한 대응에 한계가 있음.

- (국외) 합성 마약 탐지가 가능한 휴대용 기기 및 AI 기반 플랫폼 개발을 위해, University of BATH의 연구진은 클라우드 기반의 데이터 분석을 통해 합성약물 탐지가 가능한 휴대용 기기를 개발함. 또한, 새로운 합성 약물을 신속하게 식별하는 혁신적인 AI 기반 플랫폼이 EU 프로젝트 NARCOSIS의 일환으로 구현될 예정임.

- (국내) AI 활용 휴대형 마약 감지 기술 및 키트 등이 점점 더 고도의 기술을 통해 개발중에 있으며, 식약처는 '마약류 오남용 통합감시시스템' 관련 3개년 사업 ('24-'26)을 통해 인공지능 기반 빅데이터 수집 및 오남용 분석시스템과 의료용 마약류 주요성분에 대한 인공지능 예측 모델을 개발중임. 과기정통부는 2023년부터 10년간 연간 4천억 원 규모로 ‘디지털 바이오 혁신전략’에 집중 투자를 통해 일반 국민용 및 전문 현장용 휴대형 마약 감지 키트 개발 및 실증 중에 있음. 국내 스타트업 및 연구기관 중심으로 AI 기반 디지털 마약 탐지 솔루션 개발이 활발히 진행되고 있음. 일부 민간 기업은 다채널 멀티 센서와 딥러닝 후각 지능 기술을 기반으로 한 ‘디지털 마약견’ 기술 개발 및 상용화 추진 중에 있음.

- 고성능 AI를 활용하여 데이터 복잡성과 혼합물 상황을 정확히 분석, 미지의 합성물질 스펙트럼 예측, 변형 패턴 탐지 기술 개발이 시급함.

- 국내에서 주로 유통되는 마약 뿐 아니라 신종 합성 마약 출현 동향 파악을 위한 국제 공조 및 데이터 공유 체계를 구축하고 활용할 필요가 있음.

ㅇ 기획의 주안점

- 원거리 사전 스크리닝: 다양한 환경 내의 표적 분자인 마약류의 보유 및 복용 여부를 생물학적 인식 요소(항체, 압타머, 등) 기반의 질량, 농도 등의 변화량 측정을 통해 원거리 사전 검출용 바이오센서 기술 개발(적용 환경 및 감지 방식 등 동작 시나리오 제시 필요).

- 원거리/비접촉 조건에서 저농도 및 저휘발성 성분의 검출 민감도 확보.

- 현장 환경 변화(온습도, 기류 등)에 대응 가능한 AI 판별 모델과 자동 보정 기능 필요.

- 전기화학, 분광, 이온, Acoustic Wave, 등의 물리적‧생물학적‧화학적 감지 방식의 구체적 제시를 통한 기존 연구와 차별성 및 경쟁력 제시 필요.

2. 과제목표

ㅇ 최종 목표 : 다양한 현장(학원가, 술집, 공연장 등)에서 마약류의 보유 및 복용 여부를 원거리 환경에서 사전 탐지할 수 있는 고감도 바이오센서 기술 개발과 근거리 정밀 분석 기능을 탑재한 AI 기반 현장 분석 통합 시스템 개발

ㅇ 단계별 목표

1단계 (‘26~‘27)	ㅇ 사전 스크리닝을 위한 비접촉식 원거리 탐지용 바이오센서 핵심기술 개발 - 원거리 마약 탐지를 위한 극미량 마약의 전처리 기술 개발 - 제안한 각 마약류*별 특이적 감지 기술 개발 * 메스암페타민, 코카인, 케타민을 포함한 5종 이상 ㅇ 검체 기반의 고정밀 감지 정밀 분석 기술 적용 또는 개발 ㅇ 국내외 공공 데이터를 활용한 알고리즘 개발 - 데이터 획득 및 시계열 패턴 학습, 센서 선택 및 가중치 자동화 - 데이터 분석 및 마약 식별을 위한 AI 패턴인식 기술 개발 ㅇ 다종 마약류 실험실 검증 - 성능평가 환경 및 기준 제시
2단계 (‘28)	ㅇ 통합 마약 검출 시작품 제작 - 원거리 마약 탐지용 하드웨어 측정 시스템 시작품 개발 - AI 기술 활용 알고리즘 최적화 및 융합 솔루션 개발 ㅇ 다중 환경 실증(2개 이상의 시나리오 실증) - 수요처 및 실증 수준의 활용 가능성 제시

3. 성과지표

ㅇ 성과지표

항목			1단계	2단계 (최종목표)	비고
필수	과학적 성과	SCIE 논문	-	JCR 10% 이내
	기술적 성과	국내외 특허출원	-	O
	기술적 성과	마약류 원거리 탐지 시스템 민감도 (탐지율)	-	90% 이상
	기술적 성과	마약류 원거리 탐지 시스템 특이도 (오경보율)	-	10% 이하
	기술적 성과	알고리즘 등 SW	1건 이상	-
	인프라 성과	인공지능 학습 데이터 셋 구축 및 등록	1건 이상
	기술적 성과	시스템(센서+AI) 시작품	-	1건 이상
자율	SCIE 논문		단계별 자율제시
	바이오센서 LOD (대상 마약의 최소 감지 농도)		단계별 자율제시 (수치 설정근거는 연구자가 수립)
	시작품의 검출시간
	탐지 가능 거리
	바이오센서의 특정 마약 종류별, 성상별 감지오차율

4. 특기사항

기본

특성분류

주요 항목별

해당여부

국가전략기술

■ Y (첨단바이오/디지털 헬스데이터 분석·활용)

□ N

혁신도전형 R&D

□ Y

■ N

특허로 R&D(舊 IP-R&D)

□ Y

■ N

경쟁형 R&D

□ Y

■ N

보안과제

□ Y

■ N

기술료 징수

■ Y

□ N

3책5공 적용

■ Y

□ N

국제공동연구 의무

□ Y

■ N

지자체 예산매칭 의무

□ Y

■ N

ESG

□ E(환경)       □ S(사회)    □ G(지배구조)    ■ 해당없음

ㅇ 선정 과제 수 : 1개 과제 내외

- 과제 별 1차년도 6억원 내외, 2차년도 이후 8억원 내외

ㅇ 총 연구개발 기간은 3년(2+1)이며, 1차년도 연구개발 기간은 9개월임.

ㅇ 주관연구개발기관이 공동연구개발기관을 필수로 구성하는 연구개발과제 형식으로 제안하여야 함.

※ 명시된 연구개발과제 구성 형식을 반드시 준수하여야 하며, 미준수 시 평가대상에서 제외

ㅇ 유사과제 수행 또는 참여하고 있는 경우는 중복지원을 지양함.

ㅇ 단계평가 후 계속지원 여부를 결정하고, 연구기간 및 연구예산은 변경될 수 있음.

ㅇ 11가지 유형의 연구성과에 해당하는 연구개발성과물*은 전담기관에 등록 또는 기탁하여야 함.

* 제품, 시설ㆍ장비, 논문, 특허 등 지식재산권, 연구보고서의 원문, 기술의 요약정보, 생명자원, 소프트웨어, 화합물(化合物), 신품종, 표준 등

ㅇ (비)임상 또는 인간 유래 시료를 이용하는 경우 동물실험윤리위원회(IACUC) 또는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 받아야 함.

ㅇ 인체유래 데이터 생산 시 데이터 활용이 가능하도록 생명윤리법, 개인정보보호법 등 관련 법적 검토를 통하여 제3자 자료 제공 및 활용 동의를 획득하여야 함.

ㅇ 본 과제 신청 시, 수집된 데이터에 대한 K-BDS 등록 및 개발된 AI 모델에 대한 K-BDI 연계·공개 계획을 구체적으로 제시하여야 하며, 본 연구에서 확보된 모든 데이터(원 데이터, AI 학습용/평가용 데이터)와 AI 모델은 K-BDS 또는 K-BDI에 등록하여야 함.

ㅇ 인공지능(AI), 바이오센서, 마약 전문가가 참여하는 연구팀 구성을 권고함.

ㅇ 임상데이터 확보 또는 마약류를 관리/취급할 수 있는 자격을 갖춰야 하며, 마약류 활용을 위한 식약처 허가 또는 과제 착수 전 허가계획 수립이 필수임.

ㅇ 과제 선정 후, 마약관리 관련 다부처 협의체 활동과 관련하여 부처 및 전문기관의 요청사항 및 ‘25년 선정된 ‘데이터 기반 마약중독 제어 및 치료 원천기술 개발 (RFP 2025-차세대바이오-분야공모-10)’과제의 사업과제 간 교류 활동 지원, 최신 정보교환 활성화 등에 적극적으로 협력하여야 함.

ㅇ 본 연구주제는 12개월 기준 연구비 10억 원 미만이나 협약 전 PM-연구자 간 연구목표 및 연구방법 보완 등 상세계획 회의를 진행하여야 함.

관리번호			2026–차세대바이오- 1-지정공모-02		RFP 유형코드		목적·내용	성과물 특성	지원유형
							R	0	1
							원천연구	이론·기술의 정립 및 검증(TRL 2-4)	일반연구개발
국가전략연구 기획평가전문분야			PM분야	차세대바이오	RB분야		AI 바이오	RB 세부분야	-
사업명			바이오·의료기술개발사업 – 인공지능바이오
RFP명			바이오 멀티모달 파운데이션 모델 구축사업(분야1~3)
			(TRL : [시작] 1단계 ~ [종료] 3단계)
지원 정보	지원기간		2026.04. ~ 2030.12.		정부지원금		32,400백만원
		1단계 (1차년도)	2026.04. ~ 2028.12. (2026.04. ~ 2026.12.)			1단계 (1차년도)	18,800백만원 (5,200백만원)
		2단계	2029.01. ~ 2030.12.			2단계	13,600백만원
	주관기관유형		□ 제한없음 ■ 대학/출연(연)/국·공립연/특정연 ■ 기업 ■ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
	주관기관 외 필수참여기관		■ 제한없음 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
키워드	한글		바이오 빅데이터, 인공지능, 멀티모달, 파운데이션 모델, 분자기전, 세포상호작용
	영문		Bio bigdata, Artificial intelligence, Multimodal, Foundation Model, Molecular mechanism, Cell-cell interaction

1. 추진배경

ㅇ 추진근거

- 과학기술기본법 제11조(국가연구개발사업의 추진), 생명공학육성법 제 11조(연구개발사업의 추진)

- 제4차 생명공학육성기본계획(전략1: 디지털 융합을 통한 바이오 혁신, 전략 4: 융합 생태계 조성)

- 국정과제(경제2-2) “세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 AI 기본사회 실현”

- 국정과제(경제2-23) “세계를 선도할 NEXT 전략기술 육성”

- AI 바이오 확산전략(산⋅학⋅연⋅병 협력의 “AI 바이오 혁신거점” 조성 및 대규모⋅집중 지원)

- 2026년도 국가연구개발 투자방향 및 기준(AX 전환 중점 지원, 첨단바이오 육성, 디지털+바이오 융합 촉진)

- 첨단바이오 이니셔티브(디지털바이오 주력분야 육성, 인재양성 및 연구⋅디지털 인프라 기반 구축)

ㅇ 세부 추진배경

- (바이오-딥러닝 동향) 세계적으로 딥러닝 기반의 파운데이션 모델 개발 및 활용이 첨단바이오 연구개발 분야에 미치는 영향력이 급속히 확대되고 있음. 특히 다양한 바이오 의료 분야에서 단백질 구조 예측, 세포 및 조직 환경에서 발생하는 생리/병리적 변화 정밀 예측 등을 통해 암 및 난치질환의 진단, 표적 발굴 및 치료 반응성 예측, 신약 후보물질 발굴 등의 AI 기반 기술 혁신이 이루어지고 있음.

- (CentralDogma 기반 파운데이션 모델 필요성) 최근 바이오 연구에서는 유전체, 전사체, 단백체, 후성유전체 등 원시서열 데이터를 포함한 다양한 오믹스 데이터를 통합적으로 분석하여 세포 내 복잡한 분자 메커니즘을 이해하는 것이 필수적임. 그러나 기존 모델들은 대부분 단일 오믹스 데이터만을 분석하거나, 복수의 오믹스 데이터를 효과적으로 통합하는 데 어려움을 겪고 있음. 이에 따라 유전 정보가 DNA가 RNA를 거쳐 단백질로 전달되는 흐름을 지칭하는 ‘중심이론’을 포함한 분자 상호작용 기반 멀티모달 파운데이션 모델*을 개발하여 세포 내 분자 수준의 복합적인 상호작용을 정밀하게 모델링하고, 이를 통해 세계 최고 수준의 분자 기전 해석 선도 기술을 확보할 필요성이 있음.

* 여러 종류 데이터(예시: 다중오믹스, 단백질-화합물 구조 등)가 함께 인코딩되어 서로 유추가 가능한 파운데이션 모델

- (CellularSpace 기반 파운데이션 모델 필요성) 세포 및 조직 수준에서의 공간적 정보와 상호작용에 대한 이해가 질병 기전 분석과 치료 전략 수립에서 중요해지고 있음. 기존의 세포 수준 이상의 데이터를 통합한 공간적 분석 기술은 상대적으로 초기 단계에 머물러 있으며, 특히 단일세포 전사체, 공간전사체 및 조직 이미지 데이터 등에 기반한 멀티모달 바이오 데이터를 효과적으로 연계한 파운데이션 모델의 개발과 활용은 여전히 제한적임. 따라서 CellularSpace 기반의 멀티모달 파운데이션 모델 개발을 통해 세계최고 수준의 신약개발 및 정밀의료 선도 기술을 확보할 필요성이 있음.

- (국가 경쟁력 강화 필요성) 글로벌 바이오산업에서의 경쟁이 심화되는 가운데, 국내에서 바이오파운데이션 모델 원천기술 확보는 기술 주도권을 선점하고 국가 바이오산업의 국제적 위상을 높이기 위한 필수 과제임. 두 가지 과제(CentralDogma 및 CelluarSpace 파운데이션 모델)를 통해 국내의 바이오-AI 융합 연구 역량을 강화하고 글로벌 수준의 기술경쟁력을 확보할 수 있는 전략적 투자가 필요함.

ㅇ 기획의 주안점

- 바이오 데이터의 복잡성, 비정형성, 희소성 등을 해결할 수 있는 세계 최고 수준의 바이오파운데이션 모델을 개발하고 성능 검증 및 실증 예 등을 포함한 핵심 원천기술을 확보함.

- 분자수준 멀티오믹스 데이터 기반 파운데이션 모델 「CentralDogma FM」, 세포-조직수준 멀티모달 파운데이션 모델 「CellularSpace FM」의 개발을 통해 기존의 단일오믹스, 단일모달 기반의 모델과 비교하여 우수한 예측력 및 범용성을 가진 모델을 개발하고자 함.

① CentralDogma FM : 원시 서열 데이터를 포함한 다양한 멀티오믹스 데이터의 학습을 통해 하나의 오믹스 데이터로부터 다른 타입의 오믹스 데이터를 해석 유추할 수 있는 파운데이션 모델로, 기존 단일오믹스 기반 모델의 한계를 해결한 세포 내 기전 탐구용 바이오 파운데이션 모델의 개발

② CellularSpace FM : 세포-조직(시공간적) 수준의 멀티모달 데이터의 학습을 통해 기존 단일 모달리티 기반 세포 모델의 한계를 해결한 세포, 세포-세포 및 세포-조직 수준의 기전 탐구용 바이오 파운데이션 모델의 개발

- 기존 단일오믹스 혹은 단일 모달리티 기반 모델과 비교하여 개발된 멀티모달 모델의 우수성 및 성능 평가를 위한 계획을 제시해야 함.

- 바이오-의료 영역의 미충족 수요를 해결하기 위한 실증 예 확보 및 검증 계획을 제시해야 함.

- 본 사업에서 개발된 모델은 전이학습 등을 통한 응용이 용이한 범용성을 확보하여야 하며 개발된 모델의 사용과 연구성과 확산 촉진을 위해 개발모델 및 데이터의 공개를 지향함.

- 총괄운영과제는 분야 1, 2 과제의 성과/진도 관리 외에도 각 분야 과제를 통해 개발된 모델의 성능을 객관적으로 평가하는 역할을 제시하여야 함.

2. 과제목표

[분야 1] CentralDogma 바이오 파운데이션 모델 구축 및 활용

ㅇ 최종 목표 : 기존 단일오믹스 기반의 파운데이션 모델의 제한성을 극복한 세계 최고 수준의 세포 내 기전(CentralDogma) 탐구용 멀티모달 파운데이션 모델 개발을 통해 첨단바이오 분야 핵심 원천기술 확보 및 실증

ㅇ 단계별 목표

1단계(‘26~‘28)	ㅇ 오믹스 데이터*를 포함한 학습용 데이터 확보 * 공개된 대규모 DNA, RNA, 단백질을 포함한 후성유전, 대사체, 유전체 구조 등의 바이오 빅데이터 ㅇ CentralDogma 중심의 멀티모달 파운데이션 모델 개발 ㅇ 모델의 우수성 검증 및 기초 성능 평가
2단계(‘29~‘30)	ㅇ CentralDogma 파운데이션 모델의 분석적-실험적 검증 ㅇ CentralDogma 파운데이션 모델 기반 응용연구를 통한 실증
1,2단계 공통	ㅇ 유관학회를 통한 진도 및 성과발표, 전문가 의견 반영

[분야 2] CellularSpace 바이오 파운데이션 모델 구축 및 활용

ㅇ 최종 목표 : 세포 및 조직 수준의 생체 상호작용을 포괄하는 시공간적 고해상도-다차원 멀티모달 데이터를 기반으로 세계 최고 수준의 세포, 세포-세포 및 세포-조직 기전 탐구용 파운데이션 모델* 개발을 통해 첨단 바이오 분야 핵심 원천기술 확보 및 실증

* 세포와 조직의‘공간적 이질성’과‘미세환경’을 포괄하는 고해상도 공간 기반(spatial-aware) 파운데이션 모델

ㅇ 단계별 목표

1단계(‘26~‘28)	ㅇ 세포-조직(시공간적) 수준의 멀티모달 데이터*를 포함한 학습용 데이터 확보 * (시계열) 단일세포, 공간전사체, 조직 병리 이미지(H&E, WSI), 세포-분자 또는 세포-세포 상호작용 등 ㅇ 세포-세포 또는 세포-조직 기반 생체 기전 연구를 위한 CellularSpace 파운데이션 모델 구축 ㅇ 모델의 우수성 검증 및 기초 성능 평가
2단계(‘29~‘30)	ㅇ CellularSpace 파운데이션 모델의 분석적-실험적 검증 ㅇ CellularSpace 파운데이션 모델 기반 응용연구를 통한 실증
1,2단계 공통	ㅇ 유관학회를 통한 진도 및 성과발표, 전문가 의견반영

[분야 3] 바이오 파운데이션 모델 활용방안 연구(총괄운영과제)

ㅇ 최종 목표 : CentralDogma 및 CellularSpace 바이오 파운데이션 모델의 성능을 객관적으로 평가하며, 해당 모델의 활용 전략 발굴 및 활용을 지원

ㅇ 단계별 목표

1단계(‘26~‘28)	ㅇ 분야 1, 2의 파운데이션 모델 개발 방향에 대한 컨설팅 지원 ㅇ 바이오 파운데이션 및 응용 AI 모델의 객관적 평가를 위한 표준 프로토콜(SOP) 확립 ㅇ 분야 1, 2 및 타 사업에서 개발된 파운데이션 모델의 객관적 평가수행 및 리포트 제시
2단계(‘29~‘30)	ㅇ 분야 1, 2의 응용 모델 개발에 대한 컨설팅 지원 ㅇ 개발된 응용 모델에 대한 객관적 평가 수행 및 리포트 제시 ㅇ 본 사업을 통해 개발된 파운데이션 모델 및 응용모델에 대한 활용 방안 제시, 성과 확산
1,2단계 공통	ㅇ 바이오 파운데이션 모델의 최신 개발 동향 파악 및 이슈리포트 발간 ㅇ 유관학회를 통한 분야 1, 2 과제의 진도관리 및 성과교류회, 전문가 의견 반영

3. 연구개발내용 및 성과지표

[분야 1] CentralDogma 바이오 파운데이션 모델 구축 및 활용

ㅇ 연구개발내용

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 오믹스 데이터를 포함한 학습용 데이터 확보 - CentralDogma 파운데이션 모델 학습을 위한 공개된 다중 오믹스기반 바이오 빅데이터 확보 - AI학습용 고밀도* 멀티모달 오믹스 데이터셋 구축(종류 및 수량 목표 제시) * 하나의 샘플에서 동시에 여러 타입의 오믹스 데이터 생산 ㅇ CentralDogma 중심의 멀티모달 파운데이션 모델 개발 - CentralDogma를 포함한 세포 내 분자 수준의 유전자 발현조절 등 생체 현상의 추론-해석을 위한 파운데이션 모델 개발 ㅇ 모델의 우수성 검증 및 기초 성능 평가 - 개발된 모델의 일반화 및 추론 성능 평가 - 기존 모델 대비 성능 비교, 싱글모달 모델 대비 성능 우수성 검증(벤치마크 및 평가지표 제시, 외부검증 포함)
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ CentralDogma 파운데이션 모델의 분석적-실험적 검증 - 개발된 모델의 고도화 및 검증을 위한 모델 구축 - 검증용 데이터셋 및 세포내 실험 수준의 검증 결과 제시 - 기존 모델 대비 성능 비교 및 싱글모달 모델 대비 성능 우수성 검증(벤치마크 및 평가지표 제시, 외부검증 포함) ㅇ CentralDogma 파운데이션 모델 기반 응용연구를 통한 실증 - 개발된 모델을 이용하여 바이오/의료 문제 해결을 위한 응용 모델 개발 및 유효성 실증 ※ 바이오/의료 문제 예시: 분자 구조 및 기능 예측, 질환 진단 및 예후 판정, 치료 표적 발굴 등 - 개발된 모델 및 데이터셋 공개
1,2단계 공통	ㅇ 유관학회를 통한 진도 및 성과발표(연 1회이상), 전문가 의견반영 - 오믹스 데이터 확보 현황, 모델 개발 현황, 이슈 등 공유 - 모델 성능 평가 공유

ㅇ 성과지표

항목		1단계	2단계 (최종목표)	성과수준			비고
				국내 최고수준	세계 최고수준	기타
필수	CentralDogma FM(원천기술) 확보·연구용 공개	≥1개	-	-	V	- 평가 사양 사전 제시 (모델사이즈·데이터·분할·비교군·판정 기준) - 공개/공통 벤치마크에서 베이스라인 대비 상대 개선(Δ, 95% CI) 제시 - 외부 블라인드, 일반화/재현성 유지율 제시 - 라이선스 명시
	인공지능 학습용 데이터셋 등록	O	-	-	V	과제 종료전 K-BDS와 협의하여 등록 규모, 타입, 차별성 측면에서 지표제시
	응용 AI 모델	-	≥2개	-	V	- 다기관 블라인드 데이터 세트로 평가 - 모델 평가지표 사용 (AUROC/민감도·특이도 등)
	분석적 실험적 검증	-	O	V	-	- in silico 근거 + 문헌/소규모 wet-lab 중 택1 이상 교차 검증 결과 제출
	재현성·평가환경 제출	O	O	-	V	- 재현성 시연 로그 제출
	유관학회 성과발표	≥3회	≥2회	-	-	AI바이오 유관학회
자율	SCIE 논문	단계별 자율제시		-	-	- JCR 상위 10% 이내 (AI모델의 성능을 입증하는 과학적 성과를 보이는 논문을 반드시 포함)
	국내외 특허 출원/등록	단계별 자율제시		-	-	-
	기술이전	단계별 자율제시		-	-	-
	학습 데이터 세트	단계별 자율제시		-	-	-

[분야 2] CellularSpace 바이오 파운데이션 모델 구축 및 활용

ㅇ 연구개발내용

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 세포-조직(시공간적) 수준의 멀티모달 데이터를 포함한 학습용 데이터 확보 - CellularSpace 파운데이션 모델 학습을 위한 세포 및 조직 수준의 생체 상호작용을 포괄하는 멀티모달 데이터 확보 - AI학습용 고밀도* 멀티모달 오믹스 데이터셋 구축(종류 및 수량 목표 제시) * 하나의 샘플에서 동시에 여러 타입의 오믹스 데이터 생산 ㅇ 세포-세포 또는 세포-조직 기반 생체 기전 연구를 위한 CellularSpace 파운데이션 모델 구축 - 단순한 데이터 통합을 넘어 조직 수준 데이터, 세포 기반 오믹스 데이터 및 세포-조직 기전 관련 분자 데이터 등을 통합 학습하는 모델 구축 ㅇ 모델의 우수성 검증 및 기초 성능 평가 - 개발된 모델의 일반화 및 추론 성능 평가 - 기존 모델 대비 성능 비교, 싱글모달 모델 대비 성능 우수성 검증(벤치마크 및 평가지표 제시, 외부검증 포함) - 비공간적 파운데이션 모델 대비 우수성 제시
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ CellularSpace 파운데이션 모델의 분석적-실험적 검증 - 개발된 모델의 고도화 및 검증을 위한 모델 구축 - 검증용 데이터셋 및 세포-조직 수준의 검증 결과 제시 - 기존 모델 대비 성능 비교 및 싱글모달 모델 대비 성능 우수성 검증(벤치마크 및 평가지표 제시, 외부검증 포함) ㅇ CellularSpace 파운데이션 모델 기반 응용연구를 통한 실증 - CellularSpace 파운데이션 모델에 기반해 개발된 응용모델을 이용한 바이오/의료 문제 해결 및 실증 ※ 바이오/의료 문제 예시: 병리진단, 바이오마커질환 진단, 예후 예측, 표적 발굴 등 - 개발된 모델 및 데이터셋 공개
1,2단계 공통	ㅇ 유관학회를 통한 진도 및 성과발표(연 1회 이상) 및 전문가 의견반영 - 오믹스 데이터 확보 현황, 모델 개발 현황, 이슈 등 공유 - 모델 성능 평가 공유

ㅇ 성과지표

항목		1단계	2단계 (최종목표)	성과수준			비고
				국내 최고수준	세계 최고수준	기타
필수	CellularSpace FM(원천기술) 확보·연구용 공개	≥1개	-	-	V	- 평가 사양 사전 제시 (모델사이즈·데이터·분할·비교군·판정 기준) - 공간전사체, Whole silde image, 단일세포 기술 벤치마크로 비교 - 외부 블라인드, 일반화/재현성 유지율 포함 - 라이선스 명시
	인공지능 학습용 데이터셋 등록	O	-	-	V	과제 종료전 K-BDS와 협의하여 등록 규모, 타입, 차별성 측면에서 지표제시
	임상응용 AI모델	-	≥2개	-	-	- 다기관 블라인드 데이터 세트로 평가 - 모델 평가지표 사용 (AUROC/민감도·특이도 등)
	분석적 실험적 검증	-	O	-	-	- in silico 근거 + 문헌/소규모 wet-lab 중 택1 이상 교차 검증 결과 제출
	재현성·평가환경 제출	O	O	-	-	- 재현성 시연 로그 제출
	유관학회 성과발표	≥3회	≥2회	-	-	AI바이오 유관학회
자율	SCIE 논문	단계별 자율제시		-	-	- JCR 상위 10% 이내 (AI모델의 성능을 입증하는 과학적 성과를 보이는 논문을 반드시 포함)
	국내외 특허 출원/등록	단계별 자율제시		-	-	-
	기술이전	단계별 자율제시		-	-	-
	학습 데이터 세트	단계별 자율제시		-	-	-

[분야 3] 바이오 파운데이션 모델 활용방안 연구(총괄운영과제)

ㅇ 연구개발내용

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 분야 1, 2의 파운데이션 모델 개발 방향에 대한 컨설팅 지원 - 관련 최신 연구동향 및 관련 전문가 그룹을 활용하여 사업 내 연구진에 대한 컨설팅 지원 - 본 사업 연구방향의 중복성, 신규성, 성공 가능성, 활용 확산 가능성 등을 모두 포함한 컨설팅 ㅇ 바이오파운데이션 및 응용 AI 모델의 객관적 평가를 위한 표준 프로토콜(SOP) 확립 - 모델 검증을 위한 Gold/Silver-Standard 데이터셋 확보(10종이상) - 싱글모달, 멀티모달 파운데이션 모델의 정확한 평가를 위해, 3개 이상의 서로 다른 응용모델 유형(예측형, 분류형, 패턴인식형 모델기반 문제)기반 평가방법을 구축 - 평가환경, 데이터규모, 파라미터규모 등을 고려한 객관적 평가지표 확립 - 객관적 평가를 위한 블라인드 평가법 제시 ㅇ 분야 1, 2 및 타 사업에서 개발된 파운데이션 모델의 객관적 평가수행 및 리포트 제시(성능, 사용성, 국제적 경쟁력 등) - 표준 프로토콜(SOP)에 기반한 의뢰된 바이오 파운데이션 모델 객관적 평가 및 결과리포트 제작 및 발송 - 파운데이션 모델 평가/활용 확대를 위한 해커톤 개최 및 파운데이션 모델 활용 참여자들의 피드백 수집, 반영
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ 분야 1, 2의 응용 모델 개발에 대한 컨설팅 지원 - 파운데이션 모델의 활용 사례 및 전문가 그룹의 자문의견에 기반한 컨설팅 지원 ㅇ 개발된 응용 모델에 대한 객관적 평가수행 및 리포트 제시 - 파운데이션 모델에 기반하여 개발된 응용 모델에 대한 평가 및 결과리포트 제작 및 발송 - 의뢰된 파운데이션 모델에 대한 객관적 블라인드 평가 진행 - 파운데이션 모델 및 응용 모델 활용 해커톤 개최 및 파운데이션 모델 활용 참여자들의 피드백 수집, 반영 ㅇ 본 사업을 통해 개발된 파운데이션 모델 및 응용모델에 대한 활용 방안 제시, 성과 확산 - K-BDS 마켓플레이스를 활용한 성과 확산 방안 개발 및 운영 - 파운데이션 모델의 활용을 위한 매뉴얼 및 활용 사례 제작
1,2단계 공통	ㅇ 바이오 파운데이션 모델의 최신 개발 동향 파악 및 이슈리포트 발간 - 본 사업 관련 분야를 포함하여 파운데이션 모델 개발 관련 최신 동향 조사 - 최신 개발 동향에 대한 이슈리포트를 연 1건 이상 발간 - 본 사업에서 개발된 파운데이션 모델 관련 사항을 포함하여 발간 ㅇ 유관학회를 통한 분야 1, 2 과제의 진도관리 및 성과교류회, 전문가 의견 반영 - 유관학회를 통한 기술교류 네트워크 지원(공동 워크숍, 산학연 성과교류회, 국내외 학술대회 등 연 1회 이상 개최) - 유관학회를 통한 전문가 의견수렴 및 반영

ㅇ 성과지표

항목		1단계	2단계 (최종목표)	성과수준	비고
				기타
필수	이슈리포트 발간	≥3회	≥2회	바이오 파운데이션 모델의 최신 동향에 대한 연구에 기반하여 발간되어야 하며, 본 사업 수행 주체의 연구 방향에도 반영되어야 함
	성과교류회 개최	≥3회	≥2회	분야 1, 2 과제의 진도 상황에 대하여 주관 부처 및 관리기관과 공유되어야 함
	모델 성능평가 및 경쟁력 보고서	≥4회	≥4회	분야 1, 2 과제에서 개발되는 파운데이션 모델 및 응용 모델에 대한 SOP에 기반한 평가보고서
	AI모델 컨설팅 지원	≥4회	≥4회	각 과제 단계별 1회 이상
	유관학회 전문가 모델 의견수렴	≥2회	≥2회	AI바이오 유관학회 전문가의 평가의견 수렴 및 대응방안 제시
	본 사업을 통해 개발된 모델을 평가 및 활용하는 해커톤 개최	≥1회	≥1회	분야 1, 2 과제에서 개발되는 파운데이션 모델 및 응용 모델을 활용하는 해커톤을 개최. 해당 모델들의 성능에 대한 검증을 함께 수행하며, 일반 사용자의 활용 편의성을 조사하여야 함.
자율	SCIE 논문	단계별 자율 제시		JCR 상위 25% 이내 (본 프로젝트 소개 또는 성과를 소개하는 리뷰 논문 출판)

4. 특기사항

기본

특성분류

주요 항목별

해당여부

국가전략기술

■ Y (첨단바이오/디지털 헬스데이터 분석·활용)

□ N

혁신도전형 R&D

□ Y

■ N

특허로 R&D(舊 IP-R&D)

□ Y

■ N

경쟁형 R&D

□ Y

■ N

보안과제

□ Y

■ N

기술료 징수

■ Y

□ N

3책5공 적용

■ Y

□ N

국제공동연구 의무

□ Y

■ N

지자체 예산매칭 의무

□ Y

■ N

ESG

□ E(환경)       □ S(사회)    □ G(지배구조)    ■ 해당없음

ㅇ 선정 과제 수 : [분야1] 2개 과제 내외, [분야2] 2개 과제 내외, [분야3] 1개 과제 내외

- [분야1] (과제별) 1차년도 12억원 내외, 2차년도 이후 16억원 내외

- [분야2] (과제별) 1차년도 12억원 내외, 2차년도 이후 16억원 내외

- [분야3] 1차년도 4억원 내외, 2차년도 이후 4억원 내외

ㅇ 총 연구개발 기간은 5년(3+2)이며, 1차년도 연구개발 기간은 9개월임.

ㅇ 주관연구개발기관이 공동연구개발기관을 필수로 구성하는 연구개발과제 형식으로 제안하여야 함.

※ [분야1], [분야2]에 해당하는 내용이며, [분야3, 총괄운영과제]의 경우 공동연구개발기관을 자율로 구성 가능.

※ 명시된 연구개발과제 구성 형식을 반드시 준수하여야 하며, 미준수 시 평가대상에서 제외.

ㅇ 유사과제 수행 또는 참여하고 있는 경우는 중복지원을 지양함.

ㅇ 단계평가 후 계속지원 여부를 결정하고, 연구기간 및 연구예산은 변경될 수 있음.

ㅇ 11가지 유형의 연구성과에 해당하는 연구개발성과물*은 전담기관에 등록 또는 기탁하여야 함.

* 제품, 시설ㆍ장비, 논문, 특허 등 지식재산권, 연구보고서의 원문, 기술의 요약정보, 생명자원, 소프트웨어, 화합물(化合物), 신품종, 표준 등

ㅇ (비)임상 또는 인간 유래 시료를 이용하는 경우 동물실험윤리위원회(IACUC) 또는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 받아야 함.

ㅇ 인체유래 데이터 생산 시 데이터 활용이 가능하도록 생명윤리법, 개인정보보호법 등 관련 법적 검토를 통하여 제3자 자료 제공 및 활용 동의를 획득하여야 함.

ㅇ 본 과제 신청 시, 수집된 데이터에 대한 K-BDS 등록 및 개발된 AI 모델에 대한 K-BDI 연계·공개 계획을 구체적으로 제시하여야 하며, 본 연구에서 확보된 모든 데이터(원 데이터, AI 학습용/평가용 데이터)와 AI 모델은 K-BDS 또는 K-BDI에 등록하여야 함.

ㅇ 본 과제 연구책임자는 AI바이오 혁신 연구거점 조성 (시범)사업과의 협조를 통해 성과교류 및 공동연구 협력을 추진하여야 함.

ㅇ 분야 1, 2 과제는 총괄운영과제(분야3)의 모델평가, 성과도출, 성과교류 등에 적극적으로 협력하여야 함.

ㅇ 본 과제(총괄운영과제 포함)는 총괄운영과제에서 실시한 연차별 점검에 대한 결과를 보고서 제출시 첨부하여야 함.

ㅇ 본 과제의 연구개발비로 GPU 등 AI 컴퓨팅 인프라 구축을 지양함(부처에서 추진하는 공공클라우드 활용을 권장함).

ㅇ 파운데이션 모델 구축을 위한 신규 오믹스 데이터 생산은 지양하고 공개데이터를 기반으로 한 연구 수행을 장려함. 단, 데이터의 완결성, 규모확대, 검증용 등 목적을 분명히 제시한 경우에 한해 일부 데이터 생산 허용.

관리번호			2026–차세대바이오- 1-지정공모-03		RFP 유형코드		목적·내용	성과물 특성	지원유형
							R	0	1
							원천연구	이론·기술의 정립 및 검증(TRL 2-4)	일반연구개발
국가전략연구 기획평가전문분야			PM분야	차세대바이오	RB분야 1		인공지능 바이오	RB분야 2	차세대 진단·치료
사업명			바이오·의료기술개발사업 – 인공지능바이오
RFP명			구조기반 RNA 신약개발 지원(분야1~2)
			(TRL : [시작] 2단계 ~ [종료] 4단계)
지원 정보	지원기간		2026.04. ~ 2030.12.		정부지원금		15,200백만원
		1단계 (1차년도)	2026.04. ~ 2028.12. (2026.04. ~ 2026.12.)			1단계 (1차년도)	8,800백만원 (2,400백만원)
		2단계	2029.01. ~ 2030.12.			2단계	6,400백만원
	주관기관유형		□ 제한없음 ■ 대학/출연(연)/국·공립연/특정연 ■ 기업 ■ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
	주관기관 외 필수참여기관		■ 제한없음 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
키워드	한글		복합 RNA 구조, 생성형 인공지능, 구조설계, RNA 치료제, 고품질 데이터
	영문		Complex RNA Structure, Generative AI, Structural Design, RNA Drug, High-quality Data

1. 추진배경

ㅇ 추진근거

- 과학기술기본법 제11조(국가연구개발사업의 추진), 생명공학육성법 제 11조(연구개발사업의 추진)

- 제4차 생명공학육성기본계획 (전략1: 디지털 융합을 통한 바이오 혁신, 전략 4: 융합 생태계 조성)

- 국정과제(경제2-2) “세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 AI 기본사회 실현”

- 국정과제(경제2-23) “세계를 선도할 NEXT 전략기술 육성”

- AI 바이오 확산전략(산⋅학⋅연⋅병 협력의 “AI 바이오 혁신거점” 조성 및 대규모⋅집중 지원)

- 2026년도 국가연구개발 투자방향 및 기준(AX 전환 중점 지원, 첨단바이오 육성, 디지털+바이오 융합 촉진)

- 첨단바이오 이니셔티브 (디지털바이오 주력분야 육성, 인재양성 및 연구⋅디지털 인프라 기반 구축)

ㅇ 세부 추진배경

- 신약개발은 평균 10-15년의 개발기간과 약 수십억 달러의 비용이 소요되며, 최근 합성신약 등 전통적인 신약 개발의 속도가 점차 늦어지고 있으며, 글로벌 제약·바이오 산업은 신약개발의 비용 증가와 낮은 성공률로 인한 한계에 직면하여 효과적인 새로운 신약 모달리티 개발이 필요함.

- 최근 AI 기반 신약개발 잠재력이 확인되고 있음에 따라, 신규 모달리티 약물을 AI기반 예측·설계하여 효과적인 신약개발 성공률을 높이기 위한 전략적 R&D 지원이 필요함.

- RNA는 RNAi, CRISPR, mRNA 백신, 리보자임(Ribozyme), RNA 앱타머(Aptamer) 등 차세대 바이오 치료제 개발에 핵심적인 역할을 하는 모달리티 대상 분자임.

- RNA기반 차세대 치료제 개발의 혁신을 위해서는 세포 내·외 고품질의 RNA 구조 정보를 대규모로 확보하는 것이 중요하며, 다양한 RNA 서열에 따른 정확한 구조 정보를 예측하여 특정 구조를 갖는 RNA를 최적 설계하는 기술이 필요함.

- 현재 잘 알려진 RNA 구조는 RFam, PDB 등 데이터베이스에 공개된 잘 알려진 구조적 RNA 일부(예시: tRNA 및 rRNA 등)에 치우쳐 있으나, 최근 RNA 화학적 변형을 통한 대규모 서열분석 방식 등의 실험적 방법(예시: SHAPE-MaP, SPLASH-seq 등)을 통한 다양한 종류의 RNA를 포함한 대규모 세포내·외 2차 구조 데이터 확보가 가능해짐.

- RNA 구조를 예측·설계하는 AI 기술을 통해 최적화된 합성 RNA 치료제 개발을 가능하게 할 것임.

ㅇ 기획의 주안점

- RNA를 활용한 차세대 치료 분야의 글로벌 기술 경쟁에서 우위를 선점하기 위한 복합 RNA 2차 구조 예측 AI 원천기술 확보와 이를 기반으로 한 치료제 유효물질 개발에 주안점을 둠.

* Quadruplex, Triplehelix, Pseudoknot, Hammerhead와 같이 기존 소프트웨어를 통해 정확한 구조 예측이 어려운 RNA 2차 구조

① 복합 RNA 2차 구조 예측 및 RNA 치료제 설계를 위한 AI 학습용 고품질 RNA 2차 구조데이터 구축

· 공개된 RNA 구조데이터 수집 정제 및 AI 학습용 데이터셋 구축

· 최고성능(SOTA)의 RNA 2차 구조 예측·설계용 AI 개발을 위한 신규, 고품질 RNA 2차 구조 데이터 생산 및 품질 검증

· 범용적인 RNA 구조 설계를 위한 다양한 종류의 RNA 2차 구조 데이터 확보

· 구축된 통합 RNA 2차 구조 데이터의 AI-ready화(AI 학습용 데이터셋으로 구축) 및 공유·활용*

* 추후 타 연구진이 활용 가능하도록 원데이터 및 메타데이터 K-BDS 통해 공개

② 확보된 RNA 2차 구조를 이용한 RNA 신약 유효물질 개발

③ 차세대 RNA 복합 2차 구조 예측 및 설계 세계최고수준 AI 원천기술 개발

· 개발된 AI의 우수성 in-silico / in-vitro / in-cell 검증

- RNA 2차 구조기반 신약개발 원천기술 개발을 목표로 하며 다음 분야는 지원에서 제외

① RNA 2차 구조를 저분자 화합물, 펩타이드, ASO 등으로 제어하는 기술/물질은 지원 대상에서 제외

② RNA 화학적 변형(modification)과 전달체 개발 연구는 지원 대상에서 제외

2. 과제목표

[분야 1] 2차 구조 기반의 RNA 신약 유효물질 발굴

ㅇ 최종 목표 : RNA 2차 구조 기반의 치료용 RNA 유효물질 발굴

ㅇ 단계별 목표

1단계(‘26~‘28)	ㅇ RNA 2차 구조 고품질 데이터 생산 ㅇ 생산된 구조 데이터 분석 및 검증 ㅇ RNA 2차 구조 데이터를 활용한 치료용 구조 RNA 후보 발굴
2단계(‘29~‘30)	ㅇ RNA 2차 구조 고품질 데이터 확장 및 검증 ㅇ 세포 수준에서 치료용 구조 RNA 유효물질의 효능 평가 및 안정성 검증

[분야 2] RNA 2차 구조 설계 AI 개발을 통한 RNA 신약 유효물질 발굴(총괄운영과제)

ㅇ 최종 목표 : 복합 RNA 2차 구조* 예측/설계 인공지능 개발 및 치료용 RNA 유효물질 발굴

* Quadruplex, Triplehelix, Pseudoknot, Hammerhead와 같이 기존 소프트웨어를 통해 정확한 구조 예측이 어려운 RNA 2차 구조

ㅇ 단계별 목표

1단계(‘26~‘28)	ㅇ 실험적 복합 RNA 2차 구조 고품질 데이터 생산, 품질평가, 검증 ㅇ 분야 1, 2에서 생산된 구조 데이터 통합분석 및 평가 ㅇ 공개데이터 + 생산데이터 통합으로 인공지능용 학습데이터화(AI-ready) ㅇ 복합 RNA 2차 구조 예측 모델, 설계 생성형 AI 모델 개발 및 in silico 평가 ㅇ AI기반 복합 RNA 2차 구조 설계를 통한 치료용 구조 RNA 후보발굴
2단계(‘29~‘30)	ㅇ 정밀 AI기반 RNA 2차 구조 예측-설계 플랫폼 고도화 ㅇ AI설계 치료용 구조 RNA 후보의 실험적 검증(30례 이상) ㅇ 세포 수준에서 치료용 구조 RNA 유효물질의 효능 평가 및 안정성 검증
1,2단계 공통	ㅇ 분야1 과제의 진도관리 및 성과교류회

3. 연구개발내용 및 성과지표

`

[분야 1] 2차 구조 기반의 RNA 신약 유효물질 발굴

ㅇ 연구개발내용

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘28)	ㅇ RNA 2차 구조 고품질 데이터 생산 - In vitro 대규모 합성 RNA 2차구조 데이터 생산(rRNA, tRNA 제외, 100nt 이상이며 1,000종 이상) ※ 메타정보(실험조건 등) 포함 필수 - In cell 대규모 RNA 2차 구조 데이터 생산 ※ 복합 RNA 2차 구조 데이터를 포함한 RNA 구조 10만개 이상 확보 및 데이터베이스 구축 ㅇ 생산된 구조 데이터 분석 및 검증 - 기존 구조 예측 프로그램을 활용한 데이터 품질 평가 - 생산된 데이터를 활용한 기존 구조 예측 프로그램 평가 - 기존 AI 모델 및 구조 데이터에 기반한 분석 및 검증으로 생산된 구조 데이터 평가 ㅇ RNA 2차 구조 데이터를 활용한 치료용 RNA 구조 후보발굴 - 타겟 질환 선정 및 치료용 구조 RNA의 in vitro 작용 기전(MOA) 규명 - 타겟 질환 치료용 RNA 유효물질 후보 발굴(3종 이상)
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ RNA 2차 구조 고품질 데이터 확장 및 검증 - 다른 표적에 대한 RNA 2차 구조 데이터 생산(300nt 이상, 1,000 종 이상) - 복합 2차 구조가 중요한 기능성 RNA 포함 ㅇ 세포 수준에서 치료용 구조 RNA 유효물질의 효능 평가 및 안정성 검증 - 치료용 구조 RNA 유효물질 검사를 위한 질환 세포 모델 구축 - 치료용 구조 RNA 유효물질의 효능 및 구조적 기능적 안정성 검증

ㅇ 성과지표

항목		1단계	2단계 (최종목표)	성과수준	비고
				기타
필수	In vitro, in cell RNA 2차 구조 확보 실험 SOP 구축	O	-	-	* 단위(개) : RNA 구조를 풀 수 있는 데이터 ** 단위(종) : 특정 서열을 가지는 RNA
	In vitro 합성 RNA 2차 구조 생산	≥1만개*	≥1만개*	1단계: 2차구조 포함 2단계: 복합 2차구조 포함 (1,000종 이상 RNA 구조, 1만개 이상)
	In cell RNA 2차 구조 생산 (다양한 세포타입 실험조건 포함)	≥10만개*	≥10만개*	구조 정확도 ≥ 95%
	치료용 구조 RNA 후보	≥3개	-	= 표적 + 치료예측 성능
	RNA 치료제 유효물질	-	O	유효성, 안정성 평가
	질환 세포 모델 제작	-	O	세포주은행 기탁
자율	SCIE 논문	단계별 자율제시		JCR 상위 10% 이내
	국내외 특허 출원/등록	단계별 자율제시		-
	기술이전	단계별 자율제시		선급금 기준

[분야 2] RNA 2차 구조 설계 AI 개발을 통한 RNA 신약 유효물질 발굴(총괄운영과제)

ㅇ 연구개발내용

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 실험적 복합 RNA 2차 구조 고품질 데이터 생산, 품질평가, 검증 - In vitro 대규모 합성 복합 RNA 2차 구조 데이터 생산(100nt 이상, 1,000종 이상) - In cell 대규모 RNA 2차 구조 데이터 생산 ※ 복합 RNA 2차 구조 데이터를 포함한 RNA 구조 20만개 이상 확보 및 데이터베이스 구축 - 공개 RNA구조 데이터 포함 RNA 2차 구조 통합 데이터베이스 구축 ㅇ 분야 1, 2에서 생산된 구조 데이터 통합분석 및 평가 - 기존 구조 예측 프로그램을 활용한 분야 1, 2 데이터 품질 평가 - 분야 1,2 생산된 데이터를 활용한 기존 구조 예측 프로그램 평가 ㅇ 복합 RNA 2차 구조 예측 모델, 설계 생성형 AI 모델 개발 및 in silico 평가 - 기존 프로그램으로 예측이 어려운 2차구조(Pseudoknow, triplehelix, quadruplex 등) 예측 정확도가 향상된 RNA 2차 구조 예측 인공지능 모델 개발 - 복합 RNA 2차 구조를 포함한 RNA 구조설계 AI 모델 개발 및 기존 2차구조 예측 프로그램을 이용한 평가(서로 다른 특성을 갖는 소프트웨어 3종이상) ㅇ AI기반 복합 RNA 2차 구조 설계를 통한 치료용 구조 RNA 후보 발굴 - 최소 3종 이상에 표적에 대한 구조 RNA 설계 후보 발굴(각 10종이상) - 구조 RNA를 이용하여 치료 효과를 기대할 수 있는 질환 자율 제시 - 타겟 질환 선정 및 치료용 구조 RNA의 in vitro 작용 기전(MOA) 규명
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ 정밀 AI기반 RNA 2차 구조 예측-설계 플랫폼 고도화 및 검증 - RNA 2차 구조 예측-설계 AI 모델의 구조적 유연성 및 불확실성을 반영한 RNA 구조 생산 기법 개발 - 고정밀 생성형 AI 플랫폼 활용 치료 RNA 설계 및 검증 - 반복적 실험 검증과 피드백을 통해 정확도 50% 이상의 설계 AI모델 개발 ㅇ AI설계 치료용 구조 RNA 후보의 실험적 검증(30례 이상) - 실험적 방법을 통한 AI 설계 RNA의 구조 분석 및 평가 ㅇ 세포 수준에서 치료용 구조 RNA의 효능 평가 및 안정성 검증 - 치료용 구조 RNA 유효물질 검사를 위한 질환 세포 모델 구축 - 치료용 구조 RNA 유효물질의 효능 및 구조적 기능적 안정성 검증
1,2단계 공통	ㅇ 분야1 과제의 진도관리 및 성과교류회(연 1회 이상) - 전문가로 구성된 자문위원단의 연차점검 실시 및 보고(전문기관) - 유관학회와 협력을 통한 성과교류회

ㅇ 성과지표

항목		1단계	2단계 (최종목표)	성과수준	비고
				기타
필수	In vitro, in cell RNA 2차 구조 확보 실험 SOP 구축	O	-	-	* 단위(개) : RNA 구조를 풀 수 있는 데이터 ** 단위(종) : 특정 서열을 가지는 RNA
	In vitro 합성 RNA 2차 구조 생산	≥1만개*	-	1단계: 복합 2차구조 포함 (1,000종 이상 RNA 구조, 1만개 이상)
	In cell RNA 2차 구조 생산	≥20만개*	-	구조 정확도 ≥ 95%
	AI-ready 데이터셋	O	-	-
	복합 RNA 구조예측 AI모델	≥20%	≥30%	F1-score기준 예측 정확도 향상율 (평균, 객관적 방법 검증)
	복합 RNA 구조설계 AI모델	≥20%	≥30%	복합 RNA 2차 구조 설계 생성형 AI 정확도 향상율 (평균, 객관적 방법 검증)
	구조 RNA 표적 후보	≥3개	-	-
	치료용 구조 RNA 후보	≥10개	-	치료예측 성능
	AI설계 RNA 2차 구조의 실험적 검증	-	≥30개	= 표적 * 구조 RNA 후보
	RNA 치료제 유효물질	-	O	유효성, 안정성 평가
	질환 세포 모델 제작	-	O	세포주은행 기탁
	진도관리 및 성과교류회	O	O	자문위원 점검표
자율	SCIE 논문	단계별 자율제시		JCR 상위 10% 이내
	국내외 특허 출원/등록	단계별 자율제시		-
	기술이전	단계별 자율제시		선급금 기준

4. 특기사항

기본

특성분류

주요 항목별

해당여부

국가전략기술

■ Y (첨단바이오/디지털 헬스데이터 분석·활용)

□ N

혁신도전형 R&D

□ Y

■ N

특허로 R&D(舊 IP-R&D)

□ Y

■ N

경쟁형 R&D

□ Y

■ N

보안과제

□ Y

■ N

기술료 징수

■ Y

□ N

3책5공 적용

■ Y

□ N

국제공동연구 의무

□ Y

■ N

지자체 예산매칭 의무

□ Y

■ N

ESG

□ E(환경)       □ S(사회)    □ G(지배구조)    ■ 해당없음

ㅇ 선정 과제 수 : [분야1] 2개 과제 내외, [분야2] 1개 과제 내외

- [분야1] (과제별) 1차년도 6억원 내외, 2차년도 이후 8억원 내외

- [분야2] 1차년도 12억원 내외, 2차년도 이후 16억원 내외

ㅇ 총 연구개발 기간은 5년(3+2)이며, 1차년도 연구개발 기간은 9개월임.

ㅇ 주관연구개발기관이 공동연구개발기관 등을 자율로 구성하는 연구개발과제 형식으로 제안하여야 함.

ㅇ 유사과제 수행 또는 참여하고 있는 경우는 중복지원을 지양함.

ㅇ 단계평가 후 계속지원 여부를 결정하고, 연구기간 및 연구예산은 변경될 수 있음.

ㅇ 11가지 유형의 연구성과에 해당하는 연구개발성과물*은 전담기관에 등록 또는 기탁하여야 함.

* 제품, 시설ㆍ장비, 논문, 특허 등 지식재산권, 연구보고서의 원문, 기술의 요약정보, 생명자원, 소프트웨어, 화합물(化合物), 신품종, 표준 등

ㅇ (비)임상 또는 인간 유래 시료를 이용하는 경우 동물실험윤리위원회(IACUC) 또는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 받아야 함.

ㅇ 인체유래 데이터 생산 시 데이터 활용이 가능하도록 생명윤리법, 개인정보보호법 등 관련 법적 검토를 통하여 제3자 자료 제공 및 활용 동의를 획득하여야 함.

ㅇ 본 과제 신청 시, 수집된 데이터에 대한 K-BDS 등록 및 개발된 AI 모델에 대한 K-BDI 연계·공개 계획을 구체적으로 제시하여야 하며, 본 연구에서 확보된 모든 데이터(원 데이터, AI 학습용/평가용 데이터)와 AI 모델은 K-BDS 또는 K-BDI에 등록하여야 함.

ㅇ 본 과제 연구책임자는 AI바이오 혁신 연구거점 조성 (시범)사업과의 협조를 통해 성과교류 및 공동연구 협력을 추진하여야 함.

ㅇ 본 과제 연구책임자는 생산된 데이터를 부처 및 전문기관의 요청 시, 타 RNA 치료제 연구과제에서 활용할 수 있도록 적극적으로 협조하여야 함.

ㅇ 분야1 연구책임자는 생산된 데이터가 연구개발기간 내 분야2 과제에서 활용될 수 있도록 협조해야 하며, 분야2 연구책임자는 분야1 과제의 데이터들을 통합하여 활용할 수 있도록 관리와 기술교류 및 협력을 추진하여야 함.

ㅇ 본 과제(총괄운영과제 포함)는 총괄운영과제에서 실시한 연차별 점검에 대한 결과를 보고서 제출시 첨부하여야 함.

ㅇ 본 과제의 연구개발비로 GPU 등 AI 컴퓨팅 인프라 구축을 지양함(부처에서 추진하는 공공클라우드 활용을 권장함).

관리번호			2026–차세대바이오- 1-지정공모-04		RFP 유형코드		목적·내용	성과물 특성	지원유형
							R	1	1
							원천연구	시작품･시제품 제작 및 검증(TRL 5-6)	일반연구개발
국가전략연구 기획평가전문분야			PM분야	차세대바이오	RB분야		AI 바이오	RB 세부분야	-
사업명			바이오·의료기술개발사업 – 인공지능바이오
RFP명			AI-Medicine: 신약개발 전주기 멀티 에이전트 AI 플랫폼 구축 및 실증
			(TRL : [시작] 3단계 ~ [종료] 6단계)
지원 정보	지원기간		2026.04. ~ 2030.12.		정부지원금		17,700백만원
		1단계 (1차년도)	2026.04. ~ 2028.12. (2026.04. ~ 2026.12.)			1단계 (1차년도)	10,250백만원 (2,800백만원)
		2단계	2029.01. ~ 2030.12.			2단계	7,450백만원
	주관기관유형		□ 제한없음 ■ 대학/출연(연)/국·공립연/특정연 ■ 기업 ■ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
	주관기관 외 필수참여기관		□ 제한없음 ■ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
키워드	한글		인공지능, 계층적 멀티 에이전트, 신약개발, 플랫폼, 후보물질
	영문		AI, Hierarchical Multi Agents, Drug development, Platform, Preclinical candidate

1. 추진배경

ㅇ 추진근거

- 과학기술기본법 제11조(국가연구개발사업의 추진), 생명공학육성법 제 11조(연구개발사업의 추진)

- 제4차 생명공학육성기본계획(전략1: 디지털 융합을 통한 바이오 혁신, 전략 4: 융합 생태계 조성)

- 국정과제(경제2-2) “세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 AI 기본사회 실현”

- 국정과제(경제2-23) “세계를 선도할 NEXT 전략기술 육성”

- AI 바이오 확산전략(산⋅학⋅연⋅병 협력의 “AI 바이오 혁신거점” 조성 및 대규모⋅집중 지원)

- 2026년도 국가연구개발 투자방향 및 기준(AX 전환 중점 지원, 첨단바이오 육성, 디지털+바이오 융합 촉진)

- 첨단바이오 이니셔티브(디지털바이오 주력분야 육성, 인재양성 및 연구⋅디지털 인프라 기반 구축)

ㅇ 세부 추진배경

- 신약개발은 평균 10-15년의 개발기간과 약 수십억 달러의 비용이 소요되며, 글로벌 제약·바이오 산업은 신약개발의 비용 증가와 낮은 성공률로 인한 한계에 직면하여 효율적이고 효과적인 신약개발 전략이 필요함.

- 최신 AI 기술은 방대한 생물의학 문헌 지식과 고급 분자 설계 능력을 융합하여 신약개발의 한계를 극복할 수 있는 유망한 솔루션을 제시함.

- 현재까지는 주로 신약개발 과정의 각 단계에 특화된 개별 AI 모델들을 개발하거나 활용하는 방식으로 연구‧개발이 진행됨.

- 최근, 대형 언어모델(LLM), 전문화된 AI 에이전트, 생성형 AI의 융합은 인과관계 추론(Reasoning)이 가능한 정밀하고 표적 지향적인 신약 설계 패러다임을 창출하고 있음. 기존 단일 AI 모델 대비 멀티 에이전트 시스템(Multi Agent System)은 복잡한 약물 개발 과정에서 전문화된 기능 수행과 협업적 의사결정이 가능함.

- 따라서, 멀티 에이전트 시스템을 통해 전주기 신약개발의 효율성 제고가 필요함.

ㅇ 기획의 주안점

① 기존 AI 플랫폼의 당면 과제와 본 과제의 추진 방향

- 기존 「인공지능 활용 혁신신약 발굴 사업」은 신약개발 과정의 각 단계별로 독립적인 AI 모델들을 개발하거나 활용하여 후보물질을 도출하는 분절적 접근 방식임.

- 이러한 단계별 분절적 AI 모델 방식은 다음과 같은 구조적 한계를 지님.

· 각 단계의 AI 모델 결과를 다음 단계로 연결하기 위해 상당한 수작업 개입이 요구됨.

· 모델 간 데이터 전환 과정에서 정보 손실과 시간 지연이 불가피함.

· 약물 설계 의사결정 과정에서 단일 AI 모델에 의존함으로써 예측 정확도와 신뢰성이 제한적임.

· 모델 간 지식 공유와 피드백 메커니즘의 부재로 통합적 의사결정이 어려움.

- 따라서 본 사업에서는 기존의 신약개발 단계별로 분절된 AI 모델 방식의 한계점을 극복할 수 있는 계층적 통합형 에이전틱 AI 기반으로 한 신약개발 플랫폼을 구축하고자 함.

② 목표 달성 수준

- 신약개발에 특화된 추론용 대규모 언어모델 기반 orchestration-control-specialist 구성의 계층적 다중 에이전트 시스템 구축

- 자동화된 파이프라인을 통해 타겟발굴부터 전임상 단계까지 저분자 후보물질을 설계·평가·최적화할 수 있는 엔드투엔드(End-to-End) 프레임워크 구현

- 개발한 다중 에이전트 프레임워크를 통하여 저분자 약물 후보(Preclinical candidate(PCC): 전임상후보물질) 도출 및 실증

[그림] ‘22, ‘23년도「인공지능 활용 혁신신약 발굴 사업」 과제(좌)와 제안하는 과제(우)의 차이점

③ 과제추진체계

- 계층형 멀티 에이전트 AI 개발, 신약개발 단계별 특화 AI 개발, 도출된 후보약물 검증이 가능하며 신약개발실무 전문가가 포함된 공동연구체계 구성

④ 기대효과

- (기술적 측면) 신약개발의 각 단계에서 발생하는 복잡한 의사결정을 최적화하고, 인간 전문가의 개입을 최소화함으로써 개발 효율성 극대화

- (경제적 측면) 신약 개발 비용과 소요 시간의 획기적 감소, 혁신적 후보물질 탐색 성공률 제고 및 전임상·임상 검증 효율성 향상

- (산업적 측면) 글로벌 신약개발 시장에서 국내 기업들의 기술 경쟁력을 확보하고, 국내 기업의 신약개발 파이프라인 다양화

2. 과제목표

ㅇ 최종 목표 : 계층형 멀티 에이전트 시스템 기반 연구자와 AI agent 간 자연어 협업과 도메인 추론을 내재화한 정밀하고 표적 지향적인 미래형 전주기 신약 설계 프레임워크 개발 및 실증

ㅇ 단계별 목표

1단계(‘26~‘28)	ㅇ A2A 프로토콜 및 MCP 프로토콜 구현 및 검증 ㅇ 신약 개발 AI 멀티 에이전트 요소기술 개발 ㅇ 계층적 멀티 에이전트 프레임워크(Hierarchical Multi-Agent framework) 구축 ㅇ 신약 개발단계(표적, 유효물질, 선도물질 수준)별 AI 도출 산물의 실험적 평가
2단계(‘29~‘30)	ㅇ 에이전트 시스템 표준화 및 고도화 ㅇ 개발한 다중 에이전트 프레임워크를 활용한 저분자 약물 후보물질 도출 ㅇ AI 플랫폼이 최종적으로 도출한 약물 전임상후보물질(PCC) 파일럿 검증

3. 연구개발내용 및 성과지표

ㅇ 연구개발내용

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘28)	ㅇ A2A 프로토콜 및 MCP 프로토콜 구현 및 검증 - Agent-tool 간 통신(Model Context Protocol; MCP)을 위한 표준 프로토콜 구현 - Agent-agent 간 통신(Agent-to-Agent Communication; A2A)을 위한 표준 프로토콜 구현 ㅇ 신약 개발 AI 멀티 에이전트 요소기술 개발 - 신약개발 도메인 특화 추론(Reasoning) 기반 LLM 모델 학습 및 최적화 (예시: orchestration agent) - 신약개발 각 단계별로 특화된 AI 및 에이전트 개발(예시: specialist agent) ※ 각 단계별로 특화된 에이전트 개발 ※ 저분자화합물 표적 발굴은 RNA, 단백질, 및 단백질-단백질 복합체 등에 모두 적용 가능할 것 ※ 활성 물질 설계 및 약동력학 최적화 등도 포함 권장 - 앙상블 모델을 활용한 합리적 의사결정 시스템 구현(예시: control agent) ※ 신약개발 각 단계별(specialist agent별: 타겟발굴, 유효물질도출, 선도물질도출, 선도물질 최적화)로 3종 이상 복수의 AI 방법론(기 개발된 방법론 포함)을 활용한 앙상블 모델 구축 ㅇ 계층형 멀티 에이전트 프레임워크(Hierarchical Multi-Agent framework) 구축 - 계층형 멀티 에이전트 시스템 구축(예시: orchestration-control-specialist) - 약물 개발 파이프라인의 최소 2개 이상 단계가 자동 연결되는 멀티 에이전트 프레임워크 구현 및 실증 - 각 계층별 에이전트 역할 정의 및 최적화된 의사결정 알고리즘 개발 - 에이전트 pool을 구성하여 tool 및 에이전트를 자유롭게 등록, 동적 라우팅이 가능한 확장성 있는 에이전트 toolbox 구축 - 구축된 멀티 에이전트 프레임워크의 벤치마킹 리포트 ㅇ 신약 개발단계(표적, 유효물질, 선도물질 수준)별 AI 도출 산물에 대한 실험적 검증 평가 - 각 단계에서 도출된 결과에 대한 실험적 평가를 통한 타당성 및 성공률 제시 - 유효물질과 선도물질의 경우, AI로부터 도출된 우선순위 리스트에 근거하여 평가대상 범위를 정하고, 이들 물질에 대한 실험적 평가를 통하여 성공률 제시
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ 에이전트 시스템 표준화 및 고도화 - 신청기관에서 보유한 후보물질 활용 - 멀티 에이전트 시스템 기반 신약개발 플랫폼 최적화 및 표준화 - Autonomous Lab (AI 설계 ↔ 자동 실험 ↔ 피드백의 자동화 시스템)으로 고도화될 수 있는 확장형 구조 설계 ㅇ 개발한 멀티 에이전트 프레임워크를 활용한 저분자 약물 후보물질 도출 - 2개의 적응증에 대하여 RNA, 단백질, 단백질-단백질 복합체 등 다양한 생체분자를 표적으로 하는 저분자 화합물을 설계·최적화 후 각각 후보물질 (PCC) 리스트 최소 20종 도출 ㅇ AI 플랫폼이 최종적으로 도출한 약물 전임상후보물질(PCC) 파일럿 검증 - 적응증별 상위 20종 리스트에 대해 각 신약 개발 단계별(유효물질, 선도물질, 전임상후보물질 등) 성공률 평가 - 유효물질(in vitro 활성 스크리닝), 선도물질(약리활성 정량평가, Potency), 타깃 선택성(Selectivity Index, in vitro ADMET 등), 전임상후보물질(설치류 약리시험, Non-GLP 독성시험, 단회 PK) 평가

ㅇ 성과지표

항목		1단계	2단계 (최종목표)	성과수준	비고
				기타
필수	멀티 에이전트 요소기술	O	-	12종 이상 AI방법론 사용
	AI 멀티 에이전트 프레임워크	O	-	학계·산업계 전문가 만족도 조사
	멀티 에이전트 프레임워크 SOP	O	-	-
	멀티 에이전트 프레임워크의 SOP에 따른 벤치마킹 리포트	O	-	재실행 일치율 ≥95%.
	플랫폼에 대한 소프트웨어 품질인증(GS인증)	-	≥1건	-
	전임상 후보물질 개발 비용 (cost/PCC)	-	≥50%	기존 대비 개발비용절감 비율
	전임상 후보물질 발굴	-	≥4종	적응증별 상위 20종 중 유효물질>40%(8종 이상), 선도물질>20%(4종 이상), 전임상후보물질>10%(2종 이상)
	기술이전 선입금액	-	≥3억	선급금 총합 기준
자율	SCIE 논문	단계별 자율제시		JCR 상위 10% 이내
	국내외 특허 출원/등록	단계별 자율제시		-

4. 특기사항

기본

특성분류

주요 항목별

해당여부

국가전략기술

■ Y (첨단바이오/디지털 헬스데이터 분석·활용)

□ N

혁신도전형 R&D

□ Y

■ N

특허로 R&D(舊 IP-R&D)

□ Y

■ N

경쟁형 R&D

□ Y

■ N

보안과제

□ Y

■ N

기술료 징수

■ Y

□ N

3책5공 적용

■ Y

□ N

국제공동연구 의무

□ Y

■ N

지자체 예산매칭 의무

□ Y

■ N

ESG

□ E(환경)       □ S(사회)    □ G(지배구조)    ■ 해당없음

ㅇ 선정 과제 수 : 1개 과제 내외

- 1차년도 28억원 내외, 2차년도 이후 37.25억원 내외

ㅇ 총 연구개발 기간은 5년(3+2)이며, 1차년도 연구개발 기간은 9개월임.

ㅇ 주관연구개발기관이 공동연구개발기관 등을 자율로 구성하되, 모든 단계 내에 신약개발 후보 파이프라인을 보유한 산업체를 필수로 포함하는 연구개발과제 형식으로 제안하여야 함.

※ 명시된 연구개발과제 구성 형식을 반드시 준수하여야 하며, 미준수 시 평가대상에서 제외.

ㅇ 유사과제 수행 또는 참여하고 있는 경우는 중복지원을 지양함

ㅇ 단계평가 후 계속지원 여부를 결정하고, 연구기간 및 연구예산은 변경될 수 있음

ㅇ 11가지 유형의 연구성과에 해당하는 연구개발성과물*은 전담기관에 등록 또는 기탁하여야 함

* 제품, 시설ㆍ장비, 논문, 특허 등 지식재산권, 연구보고서의 원문, 기술의 요약정보, 생명자원, 소프트웨어, 화합물(化合物), 신품종, 표준 등

ㅇ (비)임상 또는 인간 유래 시료를 이용하는 경우 동물실험윤리위원회(IACUC) 또는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 받아야 함

ㅇ 인체유래 데이터 생산 시 데이터 활용이 가능하도록 생명윤리법, 개인정보보호법 등 관련 법적 검토를 통하여 제3자 자료 제공 및 활용 동의를 획득하여야 함.

ㅇ 본 과제 신청 시, 수집된 데이터에 대한 K-BDS 등록 및 개발된 AI 모델에 대한 K-BDI 연계·공개 계획을 구체적으로 제시하여야 하며, 본 연구에서 확보된 모든 데이터(원 데이터, AI 학습용/평가용 데이터)와 AI 모델은 K-BDS 또는 K-BDI에 등록하여야 함.

ㅇ 본 과제 연구책임자는 AI바이오 혁신 연구거점 조성 (시범)사업과의 협조를 통해 성과교류 및 공동연구 협력을 추진하여야 함.

관리번호			2026–차세대바이오- 01-분야공모-02		RFP 유형코드		목적·내용		성과물 특성	지원유형
							R		1	1
							원천연구		시작품․시제품 제작 및 검증 (TRL 5~6)	일반연구개발
국가전략연구 기획평가전문분야			PM분야	차세대바이오	RB분야1		AI 바이오		RB분야2	첨단식물공학
사업명			바이오·의료기술개발사업 - 인공지능바이오
RFP명			AI활용 유효성분 극대화 합성식물체 제작 기술개발
			(TRL : [시작] 3 단계 ~ [종료] 5 단계)
지원 정보	지원기간		2026.04 ~ 2030.12		정부지원금			9,500백만원
		1단계 (1차년도)	2026.04 ~ 2028.12 (2026.04 ~ 2026.12)			1단계 (1차년도)		5,500백만원 (1,500백만원)
		2단계	2029.01 ~ 2030.12			2단계		4,000백만원
	주관기관유형		□ 제한없음 ■ 대학/출연(연)/국·공립연/특정연 ■ 기업 ■ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
	주관기관 외 필수참여기관		■ 제한없음 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
키워드	한글		합성식물체, 인공지능, 유효성분, 대사 경로, 효소 재설계, 생산성 극대화
	영문		Synthetic Plant, AI, Bio-active Compound, Metabolic Pathway, Enzyme Engineering, Enhancing Productivity

1. 추진배경

ㅇ 추진근거

- 과학기술기본법 제11조(국가연구개발사업의 추진), 생명공학육성법 제 11조(연구개발사업의 추진)

- 제4차 생명공학육성기본계획 (전략1: 디지털 융합을 통한 바이오 혁신, 전략 4: 융합 생태계 조성)

- 국정과제(경제2-2) “세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 AI 기본사회 실현”

- 국정과제(경제2-23) “세계를 선도할 NEXT 전략기술 육성”

- 대통령 공약 B-2-2-1 “안정적 R&D 예산⋅혁신성장체제 구축”

- AI 바이오 확산전략(산⋅학⋅연⋅병 협력의 “AI 바이오 혁신거점” 조성 및 대규모⋅집중 지원),

- 2026년도 국가연구개발 투자방향 및 기준(AX 전환 중점 지원, 첨단바이오 육성, 디지털+바이오 융합 촉진)

- 첨단바이오 이니셔티브 (디지털바이오 주력분야 육성, 인재양성 및 연구⋅디지털 인프라 기반 구축)

「대한민국 바이오 대전환 전략」(국가바이오위윈회, ’25.01): 국가바이오데이터플랫폼 데이터 확보를 통한 데이터 기반 바이오 R&D 패러다임 전환

「초혁신경제 15대 프로젝트」(관계부처합동, ’25.08)

- 「바이오경제 2.0 전략」 및 「그린바이오 융합형 신산업 육성방안」 (지속가능성과 확장성을 갖춘 식물 기반 바이오 생산 플랫폼을 차세대 핵심 산업영역 명시 및 이를 실현하기 위한 AI 기반 ‘설계–제조–검증’ 체계 구축의 필요성 강조)

ㅇ 세부 추진배경

- 기후 변화, 병해충 확산, 환경 스트레스 증가는 천연 식물자원의 생산성 및 품질 변동성을 심화시키고 있으며, 안정적 원료 확보가 산업적·전략적 이슈로 부상하고 있음.

- 기능성 이차대사산물, 식물기반 의약 단백질 등 고부가 식물 유래 소재 시장은 연 10% 이상 성장하고 있으며, 생산성 향상 능력이 산업 경쟁력의 핵심 요인으로 부상하고 있음.

- AlphaFold, RoseTTAFold 등 AI 기반 분자·단백질 설계 기술은 효소 활성 및 대사 경로 효율 예측이 가능한 수준에 도달하였으나, 국내 식물생명공학(형질전환·유전자편집, 식물 바이러스 발현 등)은 세계 상위권임에도 불구하고 AI 기반 설계-표준화-모듈화-플랫폼화으로의 통합은 초기 단계임.

- 단일 유전자 중심의 기존 GMO/대사공학 방식은 대사 네트워크 수준의 정밀 제어가 제한적이며, 대량생산 및 균일 품질 확보 측면에서 구조적 한계를 가짐.

- 다중 오믹스 데이터 축적과 대사 모델링·Digital Twin 기술 발전으로, 설계–검증–실증 기반 합성식물체 제작 시스템으로의 전환이 가능한 기술적 분기점에 도달함.

- 외부 환경에 영향을 받지 않는 폐쇄형 합성식물체 기반 생산 시스템은 국가 차원의 식량·바이오 소재 공급 안정성 확보 측면에서도 전략적 중요성을 가짐.

ㅇ 기획의 주안점

- 본 사업은 AI 기반 합성생물학 기술을 적용하여 식물체 유효성분(기능성 대사체 및 단백질 기반 바이오소재)의 생산성을 정밀하게 제어·향상할 수 있는 ‘설계–검증–실증’의 전주기 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 다음과 같은 방향성을 중심으로 기획하였음.

- 기능성 대사체 생합성 경로와 단백질 발현·안정성 조절 경로를 동시에 고려한 대사 네트워크 및 유전자 회로 설계 모델을 구축하여, 실험 중심 탐색 방식에서 예측기반 ‘설계–검증–실증’ 체계로의 전환을 실현하고자 함.

- 식물의 생장 및 자원분배 조절 회로와 기능성 대사체 합성 경로 및 단백질 축적·안정화 조절 경로를 부품화·모듈화하여, 플러그-앤-플레이(Plug-and-Play) 방식으로 재사용 가능한 표준 Bio-Module 라이브러리를 확보하고, 이를 통해 식물 종 간 확장성과 플랫폼의 범용성을 확보함.

- AI 기반 효소 활성 예측, 대사 플럭스 재배분, 단백질 접힘·안정화 전략 등을 통합하여, 기능성 대사체 및 단백질 기반 바이오소재 생산성을 기존 대비 30% 이상 향상하는 합성식물체 제작 기술 구현을 목표로 함.

- 실증 속도가 빠른 시험 식물을 통해 효과를 검증하고, 산업용 식물/작물로 확장함으로써 기술 실용성·경제성·기술이전 가능성을 확보하고자 함.

[평가 주안점]

- 국가 전략기술(합성생물학·바이오경제·그린바이오 등)과의 정합성이 명확하며, 기능성 대사체 및 단백질 기반 바이오소재 생산 플랫폼의 구축 필요성에 대한 공공·산업적 수요 대응 논리가 타당한지 평가.

- 기존 단일 유전자 개량 중심의 GMO·대사공학 방식과 비교하여, 대사 네트워크·단백질 발현·안정성 조절을 포함한 시스템 수준 설계와 AI 기반 ‘설계–검증–실증’ 체계가 실제 기술적 도약 및 새로운 가치 창출로 이어질 수 있는지를 평가.

- 식물 생명공학, 합성생물학, AI·데이터 모델링 등 관련 핵심 분야 전문가 간 상호 연계적 역할 분담 및 협업 구조가 명확하게 구축되어 있으며, 실험-모델 간 순환적 피드백이 실질적으로 가능하도록 설계되었는지 확인.

- Bio-Module 기반 설계가 기능성 대사체 및 단백질 기반 바이오소재를 포함한 다양한 유효성분과 타 식물 종으로 확장 가능한 구조인지, 실증 단계에서 폐쇄형 내부생산시설(Contained System) 적용 및 유전자 확산 차단 등 LMO 안전성·규제 대응 계획이 구체적으로 마련되어 있는지 평가.

2. 과제목표

ㅇ 최종 목표 : AI 기반 합성생물학 기술을 적용하여 식물체 내 기능성 대사체 및 단백질 기반 바이오소재의 생합성·발현·안정화 경로를 정밀 최적 설계하는 플랫폼을 구축하고, 해당 유효성분의 재현성 높은 생산성 향상을 실증하는 합성식물체 제작 기술 확립

ㅇ 단계별 목표

1단계 (‘26~‘28)	ㅇ AI 기반 유효성분 생산성 극대화 설계 플랫폼 구축 및 검증 - 유전체·전사체·대사체·단백체 정보를 통합한 다중 오믹스 기반 AI 모델 학습용 데이터 구축 - 대사체 생합성 경로 및 단백질 발현·안정성 조절 경로를 동시에 고려하는 디지털 트윈(유효성분 생산 설계 AI 모델) 개발 - AI 모델 기반 시뮬레이션을 통해 유효성분 생산성 향상을 위한 병목 지점 예측 및 설계안 도출 ※ 생장/분배 조절 회로 및 유효성분 특이 경로를 모듈형 대사/단백질 기반 Bio-Module로 구조화 - 실물 식물체 기반으로 설계안(합성 유전자 회로 및 Bio-Module) 검증
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ 예측 기반 생합성 경로 고도화 및 합성식물체 확립 및 실증 - 1단계 설계 플랫폼을 기반으로 효소 활성 조절, 대사 플럭스 재배분, 단백질 안정화 등 AI 기반 유전자 엔지니어링 고도화 수행 - 기능성 대사체 또는 단백질 기반 바이오소재의 생산성을 기존 대비 30% 이상 향상 - 폐쇄형 내부생산시설(Contained System)에서 재현성·확장성 검증 - 실증 식물 외 2종의 타 식물종으로 확장 및 실증 - 기술이전 가능 형태의 합성식물체 제작·운영 표준 패키지 구축

3. 성과지표

항목			1단계	2단계 (최종목표)	성과수준	비고
					기타
필수	기술적 성과	검증 합성식물체	1종	-
		기능성 대사체/단백질 기반 바이오소재 생산성 향상	-	30% 이상	현 수준 대비 유효성분 생산량 정량 검증
		타 식물 종 확장 적용 (검증 식물체 외)	-	2종 이상	산업 적용 가능성 평가 핵심
	인프라 성과	Bio-Module 라이브러리 (Plasmid 등) 구축	-	20종 이상	범용성/표준화/전담기관 등록
		AI 기반 분석 포털 및 식물 설계 통합 플랫폼 구축 및 운영		○	확장형 합성식물체 제작 플랫폼 완성 및 산업 적용 프로세스 및 안전 운영 매뉴얼(합성식물체 검증 프로토콜 등)
		AI 모델 학습용 데이터 구축	○	-
자율	과학적 성과	SCIE 논문	단계별 자율제시		본 연구 관련 (1단계 JCR 상위 10% 이내, 2단계 JCR 상위 5% 이내)
		국내·외 특허 출원·등록	단계별 자율제시		본 연구 관련
	인프라 성과	인공지능 학습용 데이터, 다중 오믹스 분석 알고리즘 및 파이프라인 오픈 소스 공개	단계별 자율제시		데이터 전문기관(K-BDS)에 등록

4. 특기사항

기본

특성분류

주요 항목별

해당여부

국가전략기술

■ Y (첨단바이오)

□ N

혁신도전형 R&D

■ Y

□ N

특허로 R&D(舊 IP-R&D)

□ Y

■ N

경쟁형 R&D

□ Y

■ N

보안과제

□ Y

■ N

기술료 징수

■ Y

□ N

3책5공 적용

■ Y

□ N

국제공동연구 의무

□ Y

■ N

지자체 예산매칭 의무

□ Y

■ N

ESG

■ E(환경)       □ S(사회)    □ G(지배구조)    □ 해당없음

ㅇ 선정 과제 수 : 1개 과제 내외

- 1차년도 15억 원 내외, 2차년도 이후 20억 원 내외

ㅇ 총 연구개발 기간은 5년(3+2)이며, 1차년도 연구개발 기간은 9개월임.

ㅇ 주관연구개발기관이 공동연구개발기관 등을 자율로 구성하는 연구개발과제 형식으로 제안하여야 함.

ㅇ 추진체계 내에 식물 생명공학 분야 전문가와 AI·데이터 전문가가 필수적으로 포함되어야 함.

ㅇ 유사과제 수행 또는 참여하고 있는 경우는 중복지원을 지양함.

ㅇ 단계평가 후 계속지원 여부를 결정하고, 연구기간 및 연구예산은 변경될 수 있음.

ㅇ 11가지 유형의 연구성과에 해당하는 연구개발성과물*은 전담기관에 등록 또는 기탁하여야 함.

＊제품, 시설ㆍ장비, 논문, 특허 등 지식재산권, 연구보고서의 원문, 기술의 요약정보, 생명자원, 바이오데이터, 소프트웨어, 화합물(化合物), 신품종, 표준 등

ㅇ (비)임상 또는 인간 유래 시료를 이용하는 경우 동물실험윤리위원회(IACUC) 또는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 받아야 함.

ㅇ 인체유래 데이터 생산 시 데이터 활용이 가능하도록 생명윤리법, 개인정보보호법 등 관련 법적 검토를 통하여 제3자 자료 제공 및 활용 동의를 획득하여야 함.

ㅇ 본 과제 신청 시, 수집된 데이터에 대한 K-BDS 등록 및 개발된 AI 모델에 대한 K-BDI 연계·공개 계획을 구체적으로 제시하여야 하며, 본 연구에서 확보된 모든 데이터(원 데이터, AI 학습용/평가용 데이터)와 AI 모델은 K-BDS 또는 K-BDI에 등록하여야 함.

ㅇ 과제 종료 이후에도 활용 가능한 데이터 표준화, 바이오부품 및 모듈 재사용 가이드, 기술이전 매뉴얼, 사용자 교육 자료 등을 마련하여 지속 가능한 플랫폼 생태계를 확보하여야 함.

ㅇ 본 과제의 연구개발비로 GPU 등 AI 컴퓨팅 인프라 구축을 지양함(부처에서 추진하는 공공클라우드 활용을 권장함).

ㅇ 연구책임자는 향후 염두하고 있는 구체적인 위해성 평가 관련 법령 및 항목 등을 포함하여 과제 추진 및 성과확보 방안을 제시하여야 함.

관리번호			2026–차세대바이오- 01-지정공모-05		RFP 유형코드		목적·내용	성과물 특성	지원유형
							R	1	1
							원천연구	시작품․시제품 제작 및 검증 (TRL 5~6)	일반연구개발
국가전략연구 기획평가전문분야			PM분야	차세대바이오	RB분야1		AI 바이오	RB분야2	생명연구자원
사업명			바이오‧의료기술개발 - 인공지능바이오
RFP명			AI 기반 바이오소재 학술정보 검색·분석 플랫폼 구축
			(TRL : [시작] 3단계 ~ [종료] 5단계)
지원 정보	지원기간		2026.04 ~ 2028.12		정부지원금		2,200백만원
		1단계 (1차년도)	2026.04 ~ 2026.12 (2026.04 ~ 2026.12)			1단계 (1차년도)	600백만원 (600백만원)
		2단계	2027.01 ~ 2028.12			2단계	1,600백만원
	주관기관유형		□ 제한없음 ■ 대학/출연(연)/국·공립연/특정연 ■ 기업 ■ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
	주관기관 외 필수참여기관		■ 제한없음 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
키워드	한글		바이오소재, 특허·논문 데이터베이스, 대규모언어모델, 멀티모달 인공지능, 검색증강생성, 개체명인식, 관계추출 파인튜닝, 특허분석
	영문		Bio-materials, Patent & Paper DB, Large Language Model(LLM), Multimodel AI, Retrieval- augmented generation(RAG), Named Entity Recognition(NER), Relation Extraction (RE), Fine-tuning, Patent Analytics

1. 추진배경

ㅇ 추진근거

- 과학기술기본법 제11조(국가연구개발사업의 추진), 생명공학육성법 제 11조(연구개발사업의 추진)

- 제4차 생명공학육성기본계획 (전략1: 디지털 융합을 통한 바이오 혁신, 전략 4: 융합 생태계 조성)

- 국정과제(경제2-2) “세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 AI 기본사회 실현”

- 국정과제(경제2-23) “세계를 선도할 NEXT 전략기술 육성”

- 대통령 공약 B-2-2-1 “안정적 R&D 예산⋅혁신성장체제 구축”

- AI 바이오 확산전략(산⋅학⋅연⋅병 협력의 “AI 바이오 혁신거점” 조성 및 대규모⋅집중 지원),

- 2026년도 국가연구개발 투자방향 및 기준(AX 전환 중점 지원, 첨단바이오 육성, 디지털+바이오 융합 촉진)

- 첨단바이오 이니셔티브 (디지털바이오 주력분야 육성, 인재양성 및 연구⋅디지털 인프라 기반 구축)

- 「대한민국 바이오 대전환 전략」(국가바이오위윈회, ’25.01): 국가바이오데이터플랫폼 데이터 확보를 통한 데이터 기반 바이오 R&D 패러다임 전환

ㅇ 세부 추진배경

- 바이오 연구·산업은 논문, 특허 등에 대한 사전조사를 위해 논문초록과 특허요약을 참고하여 검색하고, 최근 ChatGPT 등 대규모 언어모델(LLM)을 보조적으로 활용하고자 함.

- 기존의 논문·특허 개별 검색 중심의 방식은 방대한 바이오소재 정보를 통합적으로 분석·추천하기 어려워, 연구·산업 현장의 수요에 맞는 소재를 신속하게 발굴·분양 연계하는 데 한계가 존재함.

- 국내·외 바이오소재 보유 기관별 정보가 분산·비정형 형태로 축적되어 있어, 수요자의 연구목적(질환·적용 분야)에 따라 맞춤형으로 소재를 추천하고 분양까지 연계하는 통합 서비스가 부재함.

- 바이오소재 관련 논문과 특허, 기술보고서 등을 일일이 읽고 정리해야 하므로, 기술동향 파악과 사업화 가능성 분석에 과도한 시간과 인력이 소요되며, 연구자·기업이 활용 가능한 고품질 기술동향 리포트 및 제안서 작성 지원 서비스가 부족함.

- ChatGPT 등 범용 LLM은 바이오소재 분야 특화 지식과 용어 체계, 소재-질환-적용 기술 간 관계 정보가 부족하여, 논문 요약 및 특허 명세서 초안 작성 시 전문성과 재현성이 떨어지는 문제가 존재함.

- 현재 제공중인 서비스는 텍스트 기반의 검색 위주로 되어 있어서 다양한 생물학적 모달(이미지, 구조, 텍스트) 기반의 검색 활용이 어려움.

ㅇ 기획의 주안점

- 바이오소재 논문·특허·소재정보 DB를 통합하고, 수요자의 연구 목적, 타깃 질환, 적용 분야, 실험 조건 등을 반영하여 데이터 기반 수요자 맞춤 국내 바이오소재 추천 및 분양 연계 서비스를 제공하는 AI 플랫폼을 구축하고자 함.

- 글로벌 학술·특허 DB 및 해외 바이오뱅크·소재은행과의 연계를 통해 수요자 맞춤 해외 바이오소재 추천 및 분양 연계 기능을 구현하여, 국내 연구자가 세계 수준의 바이오소재를 손쉽게 탐색·도입할 수 있는 환경을 조성하고자 함.

- LLM 및 RAG 기술을 활용하여 논문·특허·시장·정책 정보를 통합 분석하고, 특정 질환, 적용 분야 및 소재군 단위로 자동 생성·업데이트되는 바이오소재 분야 기술동향 리포트 생산 기능을 확보하고자 함.

- 바이오소재 관련 핵심 논문 및 특허를 대상으로 한 AI 기반 요약 기능을 통해 소재 특성, 작용기전, 효능, 안전성 및 특허 회피 가능성 등 주요 정보를 구조화된 형태로 제공함으로써 문헌 조사 효율을 비약적으로 향상하고자 함.

- 특허 분류체계와 청구항 구조를 학습한 LLM 기반 엔진을 구축하여, 연구자가 제공한 실험 데이터·소재 특성·차별점 정보를 바탕으로 바이오소재 관련 특허 명세서 초안 작성 서비스를 제공하고, 선행특허 분석 결과와 연계한 권리범위 설계를 지원하고자 함.

- 수요자의 연구목표, 수행 내용을 기반으로 바이오소재 분양 제안서 초안 작성 서비스를 구현하여, 연구자와 기업의 제안서 작성 부담을 경감시키고자 함.

- 궁극적으로, 생성형 AI와 도메인 특화 지식 베이스를 결합한 바이오소재 학술정보 검색·분석·추천·문서작성 통합 플랫폼을 구축하여, 국내 바이오 R&D·산업계의 연구 생산성과 기술·사업화 경쟁력을 획기적으로 개선하고자 함.

[참고: 본 사업 운영체계(안)]

2. 과제목표

ㅇ 최종 목표 : 바이오 분야의 효율적 연구와 혁신적 성과 지원을 위한 ‘AI기반 바이오소재 정보 검색·분석 활용 서비스 기술’ 구축

ㅇ 단계별 목표

1단계 (‘26)	ㅇ AI기반 바이오소재 정보 검색·분석 활용 서비스 구축 계획 수립 ㅇ 논문·특허·소재 정보(텍스트, 이미지, 구조 등) DB 구축
2단계 (‘27~‘28)	ㅇ 데이터 전처리 및 학습데이터 구축 ㅇ 바이오소재 특화 멀티모달 AI 모델 개발 ㅇ 벤치마크 데이터세트 구축 및 성능 평가 ㅇ 구축된 AI 모델을 활용한 대국민 바이오소재 정보 검색 분석·활용 서비스 구축 ㅇ 성능 및 유용성 입증을 위한 베타테스트 기반 만족도 조사
공통	ㅇ 연 1회 협의체(부처-전문기관-외부 전문가-KOBIC 등) 구성 및 운영

3. 연구개발내용 및 성과지표

ㅇ 연구개발내용

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26)	ㅇ AI기반 바이오소재 정보 검색·분석 활용 서비스 구축 계획 수립 - RAG, 에이전트 등 AI기반 정보 검색·분석 서비스 설계 - 서비스 모듈별 입력·출력 구조 및 주요 활용 시나리오(use case) 설계 - 서비스 운영을 위한 데이터/컴퓨팅 인프라 요구사항 정의 - 바이오소재 정보 검색·분석 서비스 구축 세부 로드맵 정의 ㅇ 논문·특허·소재 정보(텍스트, 이미지, 구조 등) DB 구축 - BioONE, PubMed, KIPRIS, PubChem, 소재 은행 등으로부터 논문·특허·소재 관련 멀티모달 데이터(텍스트, 이미지, 구조 등) 정보 수집 - 데이터 출처별 메타데이터 표준화 및 품질 검증
2단계 (‘27~‘28)	ㅇ 데이터 전처리 및 학습데이터 구축 - 데이터 정제, 정규화, 라벨링, 증강 등 AI 학습을 위한 데이터 확보 및 데이터 불균형 해소를 위한 전처리 수행 - 학습·검증·평가용 데이터세트 구축 ㅇ 바이오소재 특화 멀티모달 AI 모델 개발 - 논문·특허·소재 정보(텍스트, 이미지, 구조 등) 통합 검색·분석할 수 있는 멀티모달 AI 모델 개발 - 도메인 지식 기반의 검색 결과 제공 - 검색 결과 자동 해석, 가설 생성, 리포트 작성 등 검색·분석·활용 에이전트 구현 ㅇ 벤치마크 데이터세트 구축 및 성능 평가 - 평가용 벤치마크 데이터세트 구축 - 검색 정확도, 속도, 재현성 등 기술 성능 평가 체계 수립 및 검증 수행 ㅇ 구축된 AI 모델을 활용한 대국민 바이오소재 정보 검색 분석·활용 서비스 구축 - 데이터 기반 수요자 맞춤 국내·외 바이오소재 추천 및 분양 연계 서비스 구현 - 바이오소재 분야 기술동향 리포트 자동 생성 서비스 구현 - 바이오소재 분양 제안서 초안 작성 지원 서비스 구현 - AI 기반 논문 요약 및 핵심 정보 추출 서비스 구현 - 바이오소재 관련 특허 요약 및 핵심 정보 추출 서비스 구현 ㅇ 성능 및 유용성 입증을 위한 베타테스트 기반 만족도 조사

ㅇ 성과지표

항목			1단계	2단계 (최종목표)	성과수준	비고
					기타
필수	과학적 성과	AI기반 바이오소재 정보 검색·분석 활용 서비스 구축 계획 수립	O	-	AI기반 정보 검색·분석 서비스 설계
	기술적 성과	멀티모달 AI 모델 개발	-	1건 이상	2개 이상의 데이터 모달리티
		바이오소재 검색·분석 기술	-	1건 이상	멀티모달 검색 기능
	인프라 성과	소재분야 멀티모달 AI 학습용 DB 구축	1건	-	국내 최대 규모
		AI 모델 평가용 벤치마크 데이터세트	-	1세트	멀티모달 AI 모델 평가를 위해 필요한 모달리티/언어를 포함하는 데이터 최소 1천 건 이상
		베타 테스트 기반 만족도 조사	-	80점 이상	100인 이상 대상
		협의체 회의 개최 건수	1	2	연 1회 개최
자율	과학적 성과	SCIE 논문	단계별 자율제시		검색성능 우수성 입증
	인프라 성과	AI 서비스 성능 평가 (검색속도, 정확도, 재현성 포함)	단계별 자율제시		외부전문가그룹의 평가보고서

4. 특기사항

기본

특성분류

주요 항목별

해당여부

국가전략기술

■ Y (첨단바이오)

□ N

혁신도전형 R&D

□ Y

■ N

특허로 R&D(舊 IP-R&D)

□ Y

■ N

경쟁형 R&D

□ Y

■ N

보안과제

□ Y

■ N

기술료 징수

■ Y

□ N

3책5공 적용

■ Y

□ N

국제공동연구 의무

□ Y

■ N

지자체 예산매칭 의무

□ Y

■ N

ESG

□ E(환경)       □ S(사회)    □ G(지배구조)    ■ 해당없음

ㅇ 선정 과제 수 : 1개 과제 내외

- 1차년도 6억 원 내외, 2차년도 이후 8억 원 내외

ㅇ 총 연구개발 기간은 3년(1+2)이며, 1차년도 연구개발 기간은 9개월임.

ㅇ 주관연구개발기관이 공동연구개발기관 등을 자율로 구성하는 연구개발과제 형식으로 제안하여야 함.

ㅇ 원활한 과제 추진을 위해 AI 전문가가 포함된 기업 등을 포함하여야 함.

ㅇ 유사과제 수행 또는 참여하고 있는 경우는 중복지원을 지양함.

ㅇ 단계평가 후 계속지원 여부를 결정하고, 연구기간 및 연구예산은 변경될 수 있음.

ㅇ 11가지 유형의 연구성과에 해당하는 연구개발성과물*은 전담기관에 등록 또는 기탁하여야 함.

＊제품, 시설ㆍ장비, 논문, 특허 등 지식재산권, 연구보고서의 원문, 기술의 요약정보, 생명자원, 바이오데이터, 소프트웨어, 화합물(化合物), 신품종, 표준 등

ㅇ (비)임상 또는 인간 유래 시료를 이용하는 경우 동물실험윤리위원회(IACUC) 또는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 받아야 함.

ㅇ 인체유래 데이터 생산 시 데이터 활용이 가능하도록 생명윤리법, 개인정보보호법 등 관련 법적 검토를 통하여 제3자 자료 제공 및 활용 동의를 획득하여야 함.

ㅇ 본 과제 신청 시, 수집된 데이터에 대한 K-BDS 등록 및 개발된 AI 모델에 대한 K-BDI 연계·공개 계획을 구체적으로 제시하여야 하며, 본 연구에서 확보된 모든 데이터(원 데이터, AI 학습용/평가용 데이터)와 AI 모델은 K-BDS 또는 K-BDI에 등록하여야 함.

ㅇ 연 1회 이상 부처, 전문기관 및 외부 전문가를 포함하여 국내 최대 수준의 바이오소재 정보를 보유하고 있는 KOBIC 등과 과제 추진 현황에 대한 공유 및 AI 기반 바이오소재 플랫폼 구축 개발 방향 논의를 위한 협의체 회의 운영이 필수적임.

ㅇ 본 연구주제는 12개월 기준 연구비 10억 원 미만이나 협약 전 상세계획 회의를 진행하여야 함.

관리번호			2026–차세대바이오- 1-지정공모-06		RFP 유형코드		목적·내용	성과물 특성	지원유형
							R	0	1
							원천연구	이론·기술의 정립 및 검증(TRL 2-4)	일반연구개발
국가전략연구 기획평가전문분야			PM분야	차세대바이오	RB분야1		AI 바이오	RB분야2	디지털 바이오
사업명			바이오·의료기술개발사업 – 인공지능바이오
RFP명			초고속-고정밀 RNA 화학적 변형(RM) 스크리닝 플랫폼 개발
			(TRL : [시작] 2단계 ~ [종료] 4단계)
지원 정보	지원기간		2026.04. ~ 2030.12.		정부지원금		9,500백만원
		1단계 (1차년도)	2026.04. ~ 2028.12. (2026.04. ~ 2026.12.)			1단계 (1차년도)	5,500백만원 (1,500백만원)
		2단계	2029.01. ~ 2030.12.			2단계	4,000백만원
	주관기관유형		□ 제한없음 ■ 대학/출연(연)/국·공립연/특정연 ■ 기업 ■ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
	주관기관 외 필수참여기관		■ 제한없음 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
키워드	한글		RNA 화학적변형, 단일분자검출, 표준물질, AI 모델, 시퀀싱
	영문		RNA modification, Single molecule detection, AI model, Standardized material, Sequencing

1. 추진배경

ㅇ 추진근거

- 과학기술기본법 제11조(국가연구개발사업의 추진), 생명공학육성법 제 11조(연구개발사업의 추진)

- 제4차 생명공학육성기본계획(전략1: 디지털 융합을 통한 바이오 혁신, 전략 4: 융합 생태계 조성)

- 국정과제(경제2-2) “세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 AI 기본사회 실현”

- 국정과제(경제2-23) “세계를 선도할 NEXT 전략기술 육성”

- AI 바이오 확산전략(산⋅학⋅연⋅병 협력의 “AI 바이오 혁신거점” 조성 및 대규모⋅집중 지원)

- 2026년도 국가연구개발 투자방향 및 기준(AX 전환 중점 지원, 첨단바이오 육성, 디지털+바이오 융합 촉진)

- 첨단바이오 이니셔티브(디지털바이오 주력분야 육성, 인재양성 및 연구⋅디지털 인프라 기반 구축)

ㅇ 세부 추진배경

- 세포 내 RNA의 화학적 변형(RNA modification, RM)은 수 백여종에 이르며, 다양한 RNA에 광범위하게 분포함. RM은 스플라이싱, RNA 수송, 유전자 발현 조절 등 다양한 프로세스에 관여하여 그 중요성이 매우 높으나, 현재 이를 정확하게 검출할 수 있는 스크리닝 기술이 부재함.

- 사회적 문제인 각종 암, 신경질환, 감염병 등의 질병은 유전자 발현 조절과 밀접한 관련이 있으나, 현재는 발현된 RNA의 양과 서열을 파악하는데 많은 연구가 집중되어 있고, 이를 조절하는 핵심 요소인 RM에 관한 연구가 미비함. 정밀 의료 및 치료 전략 수립을 위해서는 유전자 발현 조절의 종합적 이해를 위한 RM 스크리닝이 선행되어야 함.

- 현재 RM 중 m6A를 제외하면 단일-염기 수준의 고정밀 RM 스크리닝 기술이 부재하며, 현존하는 RM 스크리닝 기술은 한 번에 단일 RM 종에만 적용이 가능하거나 높은 위양성 및 위음성을 보임.

- 또한, 각 RM 종에 따라 RNA상의 발생 위치, 주변 염기서열, 발생빈도 등 특징이 매우 다양하기 때문에 하나의 분자에 위치한 다양한 RM을 각각 정확하게 스크리닝하기 위해서는 RM-특이적인 고품질의 대규모 데이터셋을 만들고 이에 기반한 인공지능 기술의 개발이 절실함.

ㅇ 기획의 주안점

- 각각 RNA 화학적 변형이 단일 및 복합적으로 포함된 RNA 표준물질을 제작하여 제공해야 함.

- 단일 RNA 분자 수준에서 각 염기의 다양한 화학적 변형 여부를 확인할 수 있어야 함.

- 현존 기술로 인식 가능한 화학적 변형 종류(modification type)의 한계를 극복할 수 있어야 함.

- 단일 RNA 분자에서 대체로 전체 RNA 길이의 수식을 동시에 분석 가능해야 함.

※ 각 RNA 화학적 변형은 단일 RNA 분자에서 동시에 인식 가능해야 함. 동시의 의미는 동일 RNA 분자에서 각 수식이 존재했음을 최종적으로 인식할 수 있어야 함을 뜻함.

- RNA 화학적 변형을 탐지하는 인공지능은 다양한 형태의 플랫폼 또는 검출 방법으로 확장 가능해야 함.

- 특정 화학적 변형의 존재 여부가 같은 분자에 존재하는 다른 화학적 변형의 인식률에 주는 체계적인 편향(systematic bias) 이 최소화 되어야 함.

- 생물학, 의학, 및 중계 연구에 폭넓게 활용될 수 있는 RNA 화학적 변형에 대한 표준물질, 분석 방법, 대규모 인공지능 학습용 데이터셋, Atlas 등을 성과로 도출해야 함.

2. 과제목표

ㅇ 최종 목표 : 다양한 종류의 RM 표준물질 제작에 기반한 고정밀-초고속으로 단분자에서 스크리닝 할 수 있는 플랫폼 개발 및 대규모 RM 데이터베이스 구축

ㅇ 단계별 목표

1단계(‘26~‘28)	RNA 화학적 변형(RM)의 정밀 분석을 위한 표준 시스템 구축 및 AI 모델 제작 ㅇ 합성 RNA 화학적 변형(RM) 표준물질 라이브러리 제작 ㅇ 합성 표준물질 기반 AI 학습용 고품질 데이터셋 구축 ㅇ 시퀀싱 기반 고정밀 RM 검출 AI 모델 구축 및 다각적 검증
2단계(‘29~‘30)	AI 기반 초고속 화학적 변형(RM) 스크리닝 플랫폼 고도화 및 생명 현상 규명 ㅇ 화학적 변형(RM) 스크리닝 플랫폼 고도화 ㅇ 화학적 변형(RM) AI를 기반으로 생명현상에 관한 대규모 데이터베이스 구축 ㅇ AI 플랫폼 기반 Atlas 제작 및 신규 생명 현상 규명

3. 연구개발내용 및 성과지표

ㅇ 연구개발내용

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 합성 RNA 화학적 변형(RM) 표준물질 라이브러리 제작 - 최소 10종의 RM이 포함된 합성 표준물질을 제작 및 물리·화학적 분석 - RM 표준물질 라이브러리에는 N6-methyladenosine, 5-methylcytidine, pseudouridine, inosine, N1-methylpseudouridine 변형을 모두 포함 - 근접한 RM 간 발생 가능한 시퀀싱 과정에서의 간섭 효과(Interference)를 정밀하게 분석할 수 있도록 RM 간 간격이 조절된 표준물질 확보 ㅇ 합성 표준물질 기반 AI 학습용 고품질 데이터셋 구축 - 합성 RM 표준물질 라이브러리에 대한 고품질 시퀀싱 수행 - RM 검출을 위한 AI 모델 학습용 대규모 데이터 확보 ㅇ 시퀀싱 기반 고정밀 RM 검출 AI 모델 구축 및 다각적 검증 - RNA 변형 검출 및 정량을 위한 AI 학습 모델* 구축 * 인식된 RM에 대해 각 분자의 염기 단위로 확률에 상응하는 확신(confidence) 점수가 제공되어야 함. - 구축된 모델 신뢰성 확보를 위한 2종 이상의 방법으로 다각적 검증** 진행 ** 검증용 데이터: 다양한 long RNA의 화학적 변형(RM) 정보들과 시나리오를 포함하여야 함. (예시1) m6A 등 기존 플랫폼으로 검출 가능한 RM의 경우, 타 시퀀싱 기법으로 같은 위치의 RM을 독립적으로 확인하여 모델 정확도를 검증 (예시2) 세포주 기반 RM 효소 knock-out을 통해 해당 RM의 검출 정확도 및 특이성 검증 (예시3) 공개 또는 독립적인 데이터베이스를 활용한 AI 모델 검증
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ 화학적 변형(RM) 스크리닝 플랫폼 고도화 - 다양한 형태의 플랫폼 또는 검출 방법으로 확장 가능한 AI 모델 고도화(재학습 기능 제공 필수) - 확보된 RM 분석용 AI 모델을 고도화하여 현존하는 기술적 한계를 뛰어넘는 정확도, 처리량, 속도를 갖춘 RM 스크리닝 플랫폼 구축 ㅇ 화학적 변형(RM) AI를 기반으로 생명현상에 관한 대규모 데이터베이스 구축 - 개발된 플랫폼을 실제 생명 시스템(예시: 감염병 모델, 질환 모델)에 적용하여 플랫폼의 실용성 및 확장성을 입증하고 결과 기반 대규모 RNA 변형 데이터베이스 구축 및 공개 ㅇ AI 플랫폼 기반 Atlas 제작 및 신규 생명 현상 규명 - 기존에 알려지지 않은 RNA 변형과 관련된 새로운 생명현상*을 규명하는 대규모 데이터베이스를 포함한 Atlas 제작 * 난치성 질환 기전, 세포 운명 결정, 감염 및 스트레스 반응 등 - 사용자 친화적 인터페이스를 갖춘 Atlas 구축 - 제작된 Atlas를 기반으로 신규 생명 현상 규명

ㅇ 성과지표

항목		1단계	2단계 (최종목표)	성과수준			비고
				국내 최고수준	세계 최고수준	기타
필수	합성 RM 표준물질 라이브러리 제작 및 QC	O	-	-	-	품질평가보고서
	인공지능 학습용 데이터셋 확보	O	-	-	-	K-BDS 등록
	고정밀 RM 검출 AI 모델 프로토타입 확보	O	-	V	-	국내최고수준
	고정밀 RM 검출 AI 모델 고도화	-	O	-	V	세계최고수준
	RNA 화학적 변형 Atlas	-	O	-	-	전문가 만족도 조사
자율	SCIE 논문	단계별 자율제시		-	-	JCR 상위 10% 이내
	국내외 특허 출원/등록	단계별 자율제시		-	-	-
	합성 표준물질의 물리·화학적 분석 리포트	단계별 자율제시		-	-	화학적 변형의 순도 예시: 95%
	단일 분자 단위로 분석에 포함되는 개수 및 연속적으로 분석가능한 시퀀스 길이의 분포	단계별 자율제시		-	-	Read 개수, 길이가 500nt 이상인 Read의 비율 예시: 106개, 50% 이상

4. 특기사항

기본

특성분류

주요 항목별

해당여부

국가전략기술

■ Y (첨단바이오/디지털 헬스데이터 분석·활용)

□ N

혁신도전형 R&D

□ Y

■ N

특허로 R&D(舊 IP-R&D)

□ Y

■ N

경쟁형 R&D

□ Y

■ N

보안과제

□ Y

■ N

기술료 징수

■ Y

□ N

3책5공 적용

■ Y

□ N

국제공동연구 의무

□ Y

■ N

지자체 예산매칭 의무

□ Y

■ N

ESG

□ E(환경)       □ S(사회)    □ G(지배구조)    ■ 해당없음

ㅇ 선정 과제 수 : 1개 과제 내외

- 1차년도 15억원 내외, 2차년도 이후 20억원 내외

ㅇ 총 연구개발 기간은 5년(3+2)이며, 1차년도 연구개발 기간은 9개월임.

ㅇ 주관연구개발기관이 공동연구개발기관 등을 자율로 구성하는 연구개발과제 형식으로 제안하여야 함.

ㅇ 유사과제 수행 또는 참여하고 있는 경우는 중복지원을 지양함.

ㅇ 단계평가 후 계속지원 여부를 결정하고, 연구기간 및 연구예산은 변경될 수 있음.

ㅇ 11가지 유형의 연구성과에 해당하는 연구개발성과물*은 전담기관에 등록 또는 기탁하여야 함.

* 제품, 시설ㆍ장비, 논문, 특허 등 지식재산권, 연구보고서의 원문, 기술의 요약정보, 생명자원, 소프트웨어, 화합물(化合物), 신품종, 표준 등

ㅇ (비)임상 또는 인간 유래 시료를 이용하는 경우 동물실험윤리위원회(IACUC) 또는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 받아야 함.

ㅇ 인체유래 데이터 생산 시 데이터 활용이 가능하도록 생명윤리법, 개인정보보호법 등 관련 법적 검토를 통하여 제3자 자료 제공 및 활용 동의를 획득하여야 함.

ㅇ 본 과제 신청 시, 수집된 데이터에 대한 K-BDS 등록 및 개발된 AI 모델에 대한 K-BDI 연계·공개 계획을 구체적으로 제시하여야 하며, 본 연구에서 확보된 모든 데이터(원 데이터, AI 학습용/평가용 데이터)와 AI 모델은 K-BDS 또는 K-BDI에 등록하여야 함.

ㅇ 본 과제 연구책임자는 AI바이오 혁신 연구거점 조성 (시범)사업과의 협조를 통해 성과교류 및 공동연구 협력을 추진하여야 함.

ㅇ 본 과제의 연구개발비로 GPU 등 AI 컴퓨팅 인프라 구축을 지양함(부처에서 추진하는 공공클라우드 활용을 권장함).

ㅇ 아래의 사항을 연구계획서 내에 포함하여 제안하기를 권장함.

1. 표준물질은 정당한 요청에 대응하여 제공할 수 있도록 적절한 국내 물질은행에 기탁해야 함.

2. RNA 수식의 인식 결과는 RNA 서열 정보와 함께 분석 대상으로 지정된 RNA 수식을 포함하여 분석에 사용되는 형태로 제공되어야 함. (예시: TSV, HDF5, modbam 등 )

3. 학습에 사용되는 RNA 화학적 변형의 표준물질은 향후 sequencing chemistry 업데이트에 대응할 수 있도록 공개되어야 함.

4. 표준물질의 제작방법은 상업적으로 쉽게 구입*할 수 있는 물질 또는 제조 방법이 공개되어 있는 물질만을 사용하여 제작할 수 있어야 함.
＊상업적 구매에는 주문제작도 포함되며, 표준물질은 학습, 인식, 평가할 수 있도록 설계되어야 함.

관리번호			2026–차세대바이오- 1-지정공모-07		RFP 유형코드		목적·내용	성과물 특성	지원유형
							R	0	1
							원천연구	이론·기술의 정립 및 검증(TRL 2-4)	일반연구개발
국가전략연구 기획평가전문분야			PM분야	차세대바이오	RB분야1		바이오연구 데이터	RB분야2	AI 바이오
사업명			바이오·의료기술개발사업 – 인공지능바이오
RFP명			국가 바이오데이터 보호 및 자립 고도화 지원 (분야1∼2) [분야 1] 국가 바이오데이터 보호 및 자립 고도화 지원(레드바이오) [분야 2] 국가 바이오데이터 보호 및 자립 고도화 지원(그린바이오)
			(TRL : [시작] 2단계 ~ [종료] 4단계)
지원 정보	지원기간		2026.04. ~ 2030.12.		정부지원금		10,120백만원
		1단계 (1차년도)	2026.04. ~ 2028.12. (2026.04. ~ 2026.12.)			1단계 (1차년도)	5,860백만원 (1,600백만원)
		2단계	2029.01. ~ 2030.12.			2단계	4,260백만원
	주관기관유형		□ 제한없음 ■ 대학/출연(연)/국·공립연/특정연 ■ 기업 ■ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
	주관기관 외 필수참여기관		■ 제한없음 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
키워드	한글		바이오데이터 안보, 인공지능, 바이오데이터 보호, 레드바이오, 그린바이오
	영문		Bio-data security, AI, Bio-secure protection, Red-Bio, Green-Bio

1. 추진배경

ㅇ 추진근거

- 과학기술기본법 제11조(국가연구개발사업의 추진), 생명공학육성법 제 11조(연구개발사업의 추진)

- 제4차 생명공학육성기본계획 (전략1: 디지털 융합을 통한 바이오 혁신, 전략 4: 융합 생태계 조성)

- 국정과제(경제2-2) “세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 AI 기본사회 실현”

- 국정과제(경제2-23) “세계를 선도할 NEXT 전략기술 육성”

- 대통령 공약 B-2-2-1 “안정적 R&D 예산⋅혁신성장체제 구축”

- AI 바이오 확산전략(산⋅학⋅연⋅병 협력의 “AI 바이오 혁신거점” 조성 및 대규모⋅집중 지원),

- 2026년도 국가연구개발 투자방향 및 기준(AX 전환 중점 지원, 첨단바이오 육성, 디지털+바이오 융합 촉진)

- 첨단바이오 이니셔티브 (디지털바이오 주력분야 육성, 인재양성 및 연구⋅디지털 인프라 기반 구축)

「대한민국 바이오 대전환 전략」(국가바이오위윈회, ’25.01): 국가바이오데이터플랫폼 데이터 확보를 통한 데이터 기반 바이오 R&D 패러다임 전환

「초혁신경제 15대 프로젝트」(관계부처합동, ’25.08)

ㅇ 세부 추진배경

- 바이오 데이터는 신약 개발, 국민 보건, 식량안보 등 국가 안보 차원에서 보호해야 할 핵심 전략 자산으로 중요 바이오 데이터의 보호와 활용을 위한 자립화 기술 고도화에 대한 체계적 지원이 필요함.

- 인공지능(AI) 기술의 발달 및 적용 범위가 바이오 연구를 포함한 모든 과학 분야로 확대되고 있으며, 전세계적으로 민감한 개인정보와 민간 영역의 데이터를 활용한 산업화 사례가 증가하고 있음.

- 국가 바이오데이터 스테이션(K-BDS)를 중심으로 국내의 바이오 데이터가 수집·제공·활용되고 있지만, 국가안보 및 바이오 경제와 직결되는 중요 바이오 데이터의 안전한 국제적 활용을 위한 국가 중요 바이오 데이터 보호 기반이 필요함.

- 유전체, 생체정보, 종자 유전자원, 감염병 데이터 등 고전략성 생명정보 자산은 국가 중요 바이오 데이터 로써 국가 안보, 산업 경쟁력, 국민 건강권 등을 위해 관리 및 보호되어야 함.

- 데이터 보호 기술을 통해 '데이터 신뢰 수준'을 국제 표준화 체계에 부합하도록 제고하여 안전한 국제공동연구를 활성화하기 위한 K-바이오 빅데이터 이니셔티브를 확보하고자 함.

ㅇ 기획의 주안점

- 국가 바이오데이터 보호 및 자립 고도화를 위해 아래와 같은 연구 내용을 포함하여야 함.

1. 국가 안보 등을 위해 보호가 필요한 유용한 데이터셋 수집 생산 구축

2. 데이터 보호 기술을 활용한 안전한 데이터 공유 활용 체계 구축

- 중요 바이오 데이터는 무단접근, 유출, 조작, 오남용으로부터 보호하기 위해서는 암호화, AI 프라이버시 보호, 국제 보안 정책이 결합된 국가안보 차원의 고도화된 보안 기술 필요

- 국가적으로 중요한 바이오 데이터를 안전하게 저장, 처리, 분석할 수 있도록 특성별 기술적·물리적·법적 보호조치가 복합적으로 설계·적용된 바이오 전용 클라우드 환경 필요

3. 레드바이오(인체유래 데이터, 민감 데이터 등), 그린바이오 유용자원 DSI(Digital sequence information) 활용 기반 구축

4. 바이오분야별 중요 데이터 보호등급별 주요 요건을 고려하여 데이터 보호기술 및 안전한 공유 활용 체계 구축

5. 국제공동연구를 위한 안전한 바이오데이터 분석 환경 구축 및 가상 클라우드 개발

- 국내 바이오 데이터 주권 기반 국제 공동연구 추진에 필요한 바이오 데이터 접근권 등급화, 가상 클라우드 기반 연구환경 구축 등 지원 필요

6. 보호 조치 완료된 데이터를 활용하여 국제적으로 파급력 높은 연구 성과 도출

구분	보호등급
	Ⅰ	Ⅱ	Ⅲ
주요 요건	[국외 반출 시, 국익을 해할 위험이 상당한 바이오 데이터] 반출이 불가능한 데이터	[국외 반출 시, 국익을 해할 위험이 일부 존재하는 바이오 데이터] 심의 및 허가 후 반출이 가능한 데이터	[국외 반출 시, 국익을 해할 위험이 없는 바이오 데이터] 자유로운 반출이 가능한 데이터
보호 등급 예시	- 국내 다빈도 환자, 희귀질환 환자 등에 대한 의료정보, 개인정보, 임상 원천데이터 - 신약 타깃 유전자/단백질 원천정보, 고위험 균주·세포주 데이터 등 - 신품종·우량종·전략작물의 특허 핵심 종자 원천정보(유전형, 표현형, 전장유전체, 육종 설계·계통 정보 포함) - 병충해 저항성, 내재해성 등 핵심 형질 관련 유전자 정보 - 생물체의 유용 성분/효능 생산 유전자·단백질의 원천 정보	- 육종 관련 연구데이터(유전·환경 상호작용(G×E), 품질 분석, 성장·수량 시험 결과 등) - 농업 생명공학 공정 데이터 중 조직배양 기술·유도조건 등 일부 민감 공정정보 - 비식별화된 의료·유전체 등 바이오데이터중 국익 관련성이 일부 존재하는 데이터	- 논문 등에서 공개된 유전자, 단백질 정보 등 - 국제적으로 공개된 작물 유전체 및 형질 정보 등 - 공공기관·국제기구 제공 데이터 - 통계적/집적 데이터 등 재식별 위험이 없는 데이터

[참고: 본 사업 추진체계(안)]

- 본 사업에서는 국가 바이오 역량 결집 및 효율적인 사업을 운영하기 위해 국가 바이오 데이터스테이션(K-BDS)를 구축·운영중인 국가생명연구자원정보센터(KOBIC)을 총괄주관기관으로 별도로 정책지정하며, 바이오 분야별(분야 1: 레드바이오/분야 2: 그린바이오)에 각 주관연구기관을 공모하여 선정한 후 컨소시엄 형태의 거버넌스를 구축하고자 함. 따라서 선정 이후, 공모를 통해 선정된 과제들은 총괄주관과제의 추가적인 역할에 대해 적극적으로 협조해야 함.

- 각 데이터 연구분야의 특성과 전문성을 최대화할 수 있도록 대학, 국공립연구소, 출연연 등의 산/학/연 융합연구팀 형태로 구성하도록 권장함.

2. 과제목표

ㅇ 최종 목표 : 국가안보와 직결된 중요 바이오 분야(레드바이오*/그린바이오**)의 ① 데이터 보호기술 개발 및 적용‧보호, ② 데이터셋 생성 및 고품질화, ③ 국제공동연구 지원을 위한 가상 클라우드 개발 등을 통한 K-바이오 빅데이터 이니셔티브 및 주도권 확보

* 레드바이오 분야(보호등급 I등급): 난치성 주요 질환연구(정신질환/면역질환/대사질환/심뇌혈관질환 등) 및 신약개발 등 국가안보로써의 중요도를 제시할 수 있는 데이터 보호 기술 및 자립 고도화 기술개발 지원.

단, KOBIC에서 2차 데이터베이스로 구축중인 감염병, 주요질환(암) 분야는 총괄주관(정책지정)에서 수행할 예정으로 지원 분야에서 제외하여 신청하여야 함.

** 그린바이오 분야(보호등급 II등급): 그린소재(천연물 등), 식량(종자, 저항성 유전정보 등), 해양수산(어종다양성 등) 및 생물안보 등 데이터 보호 기술 및 자립 고도화 기술개발 지원

ㅇ 단계별 목표(분야 1: 레드바이오)

1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 고품질 바이오 데이터 셋: 바이오프로젝트(BioProject) 단위 3건 이상(1년, 1건 이상) 구축 및 등록 ㅇ 데이터 보호기술(암호화, 가명화, 익명화 등) 개발 및 검증 ㅇ 보안환경 K-BDS 가상클라우드 기반 인체유래데이터 분석환경 구축 ㅇ FAIR 원칙에 적합한 안전한 국제공동연구 분석 환경 구축
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ 고품질 바이오 데이터 셋: 바이오프로젝트(BioProject) 단위 2건 이상(1년, 1건 이상) 구축 및 등록 ㅇ 데이터 보호기술(암호화, 가명화, 익명화 등) 적용 및 고도화 ㅇ LLM 기반 대화형 AI 데이터 모델 개발 ㅇ 가상 클라우드 상에서 보호조치된 데이터를 활용한 국제공동연구 사례 창출

ㅇ 단계별 목표(분야 2: 그린바이오)

1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 고품질 바이오 데이터 셋: 바이오프로젝트(BioProject) 단위 3건 이상(1년, 1건 이상) 구축 및 등록 ㅇ 데이터 보호기술 개발 및 적용(암호화 등) ㅇ FAIR 원칙에 적합한 안전한 국제공동연구 분석 환경 구축
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ 고품질 바이오 데이터 셋: 바이오프로젝트(BioProject) 단위 2건 이상(1년, 1건 이상) 구축 및 등록 ㅇ 데이터 보호기술 적용 및 고도화 ㅇ LLM 기반 대화형 AI 데이터 모델 개발 ㅇ 가상 클라우드 상에서 보호조치된 데이터를 활용한 국제공동연구 사례 창출

3. 연구개발내용 및 성과지표

ㅇ 연구개발내용(분야 1: 레드바이오)

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘28)	ㅇ (데이터셋 개발) 바이오AI 개발 활용을 위한 고품질 데이터 셋 생성: 바이오프로젝트(BioProject) 단위 3건* 이상(1년, 1건 이상) 구축 및 등록 * K-BDS 내 BioProject 1개당 BioSample 300건 이상, 오믹스 모달리티 3종 이상 및 메타데이터, 임상데이터(신약개발, 치료제개발, 백신개발 등 특정 임상 지표 포함), 원시데이터, 가공데이터 포함하여 구성 필수. [참고] http://www.kbds.re.kr ㅇ (데이터 보호기술 개발 및 검증) 데이터 특성별 보편적·차별적 암호화 기술 개발 * (보편적 보호기술) 모든 데이터 셋에 대해 적용 / (차별적 보호기술) 보호등급별 데이터 셋 적용 - AES(대칭키 암호화), RSA(공개키 암호화) 등의 알고리즘에 기반한 보호 기술 개발 - 인체유래 데이터의 가명화 및 익명화 자동 적용 기술 개발 - 화이트리스트 기반 엑세스 제어 및 감사 로그를 위한 권한 기반 접근 및 추적 가능성 확보 - 데이터 보호기술의 외부평가(예시: 헤커톤, 경진대회, 베타 검증 등) 및 검증 ㅇ (보안환경 K-BDS 가상클라우드 구축 및 활용) 보안환경 K-BDS 가상클라우드 기반 인체유래 데이터 관련 안전한 국내 분석환경 구축 - 보안인증기반 엑세스 제어와 데이터 보호기술 기반 인체유래 데이터 분석환경 체계 구축 - 데이터 보호등급에 따른 차별화된 보안인증 분석 환경 체계 구축 ㅇ (안전한 글로벌 분석환경 구축) FAIR 원칙에 입각한 안전한 국제공동연구 분석환경 구축 - K-BDS 보안형 가상클라우드 인프라를 활용한 안전한 국제공동연구 수행 환경 구축 - FAIR 원칙에 입각한 K-BDS 데이터 등록-공유-활용 체계 구축
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ (데이터셋 고도화) 고품질 바이오 데이터 셋: 바이오프로젝트(BioProject) 단위 2건 이상(1년, 1건 이상) 구축 및 등록 - 1단계와 동일한 조건으로 데이터 셋 구축 - 구축된 데이터셋 AI 학습 데이터 정합성 확보 및 품질 평가 ㅇ (데이터 보호기술 적용 및 고도화) 등급별 데이터 보호기술 적용 및 안정성 검증 - 구축된 레드분야 데이터 셋의 데이터 보호기술 적용 - 등급별 데이터 보호기술 외부평가 기반 고도화 및 실증 ㅇ (LLM 기반 대화형 AI 데이터 모델 개발) 데이터 셋에 결합된 자연어 기반 메타데이터 검색 에이전트 구현 - 데이터 셋의 소스, 종류, 수량, 특징 및 메타데이터 정보 확인이 가능한 대화형 AI 에이전트 구현 - 데이터 셋의 기본 통계분석 결과를 AI에이전트로 쉽게 확인할 수 있도록 설계 - 사용자 보안등급에 따른 보안인증 설계를 통해 안전한 AI 데이터 모델 개발 ㅇ (보안형 가상클라우드 기반 데이터 보호기술 검증 및 국제공동연구 사례창출) - 보안형 가상 클라우드를 활용한 글로벌 공동연구의 데이터 보호기술 효과성 실증 및 안전한 데이터 보호기술의 우수성 입증 - 국내외 기관 간 데이터 공유를 위한 보호기술 적용 및 검증을 위한 공동연구 추진 및 연구 성과 도출

ㅇ 성과지표(분야1, 레드바이오)

항목			1단계	2단계 (최종목표)	성과수준	비고
					기타
필수	과학적 성과	분야별 데이터 발굴 /보호조치율(%)	80%	100%	(데이터보호 조치건/ 데이터 발굴)*100
	기술적 성과	LLM 기반 대화형 AI 데이터 모델 개발	-	1개 이상	재현율, 정확성, 정밀도 등 성능평가 증빙
		보호기술 개발 및 검증	1개 이상	1개 이상	1. 외부보안전문가그룹평가를 통한 보호기술 안전성 자체점검보고서 2. 데이터 보호기술의 외부평가(예시: 헤커톤, 경진대회, 베타 검증 등) 및 검증
	인프라 성과	국가 중요 바이오 데이터셋 개발 건수	3개 이상	2개 이상	K-BDS 등록데이터 프로젝트 단위(프로젝트 별 샘플 300건 이상 기준 적용)
		사용자 만족도 조사	80점 이상	80점 이상	총괄주관기관에서 시행
자율	과학적 성과	SCIE 논문	단계별 자율제시		JCR 상위 10% 이내, 데이터셋 우수성 입증
		개발된 데이터셋을 활용한 국제공동연구 수행	단계별 자율제시		데이터 보호기술 개발 및 검증
	인프라 성과	국가 중요 바이오 데이터셋 활용 건수	단계별 자율제시		구축 및 생산데이터 보안성 제시 필요

ㅇ 연구개발내용(분야 2: 그린바이오)

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘28)	ㅇ (그린바이오 분야 데이터셋 개발) 바이오AI 개발 활용을 위한 고품질 데이터셋 생성: 바이오프로젝트(BioProject) 단위 3건* 이상(1년, 1건 이상) 구축 및 등록 * K-BDS 내 BioProject 1개당 BioSample 100건 이상, 오믹스 모달리티 3종 이상 및 표현형데이터, 메타데이터, 원시데이터, 가공데이터 포함하여 구성 필수 [참고] http://www.kbds.re.kr ㅇ(데이터 보호기술 개발 및 검증) 데이터 특성별 보편적·차별적 암호화 기술 개발 * (보편적 보호기술) 모든 데이터셋에 대해 적용 / (차별적 보호기술) 보호등급별 데이터셋 적용 - AES(대칭키 암호화), RSA(공개키 암호화) 등의 알고리즘에 기반한 보호 기술 개발 - 화이트리스트 기반 엑세스 제어 및 감사 로그를 위한 권한 기반 접근 및 추적 가능성 확보 - 데이터 보호기술의 외부평가(예시: 헤커톤, 경진대회, 베타 검증 등) 및 검증 ㅇ (보안환경 K-BDS 가상클라우드 구축 및 활용) K-BDS와 협력하여 보안환경 가상클라우드 기반 데이터 분석환경 구축 - 보안인증기반 엑세스 제어와 데이터 보호기술 기반 데이터 분석환경 체계 구축 - 데이터 보호등급에 따른 차별화된 보안인증 분석환경 체계 구축 ㅇ (안전한 글로벌 분석환경 구축) FAIR 원칙에 입각한 안전한 국제공동연구 분석환경 구축 - K-BDS 보안형 가상클라우드 인프라를 활용한 안전한 국제공동연구 수행 환경 구축 - FAIR 원칙에 입각한 K-BDS 데이터 등록-공유-활용 체계 구축
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ (그린바이오 분야 데이터셋 고도화) 고품질 바이오 데이터 셋: 바이오프로젝트(BioProject) 단위 2건 이상(1년, 1건 이상) 구축 및 등록 - 1단계와 동일한 조건으로 데이터셋 구축 - 구축된 데이터셋 AI 학습 데이터 정합성 확보 및 품질평가 ㅇ (데이터 보호기술 적용 및 고도화) 등급별 데이터 보호기술 적용 및 안정성 검증 - 구축된 레드분야 데이터셋의 데이터 보호기술 적용 - 등급별 데이터 보호기술 외부평가 기반 고도화 및 실증 ㅇ (LLM 기반 대화형 AI 데이터 모델 개발) 데이터 셋에 결합된 자연어 기반 메타데이터 검색 에이전트 구현 - 데이터 셋의 소스, 종류, 수량, 특징 및 메타데이터 정보 확인이 가능한 대화형 AI 에이전트 구현 - 데이터 셋의 기본 통계분석 결과를 AI에이전트로 쉽게 확인할 수 있도록 설계 - 사용자 보안등급에 따른 보안인증 설계를 통해 안전한 AI 데이터 모델 개발 ㅇ (보안형 가상클라우드 기반 데이터 보호기술 검증 및 국제공동연구 사례창출) - 보안형 가상 클라우드를 활용한 글로벌 공동연구의 데이터 보호기술 효과성 실증 및 안전한 데이터 보호기술의 우수성 입증 - 국내외 기관 간 데이터 공유를 위한 보호기술 적용 및 검증을 위한 공동연구 추진 및 연구 성과 도출

ㅇ 성과지표(분야2, 그린바이오)

항목			1단계	2단계 (최종목표)	성과수준	비고
					기타
필수	과학적 성과	분야별 데이터 발굴 /보호조치율(%)	80%	100%	(데이터보호 조치건/ 데이터 발굴)*100
	기술적 성과	LLM 기반 대화형 AI 데이터 모델 개발	-	1개 이상	재현율, 정확성, 정밀도 등 성능평가 증빙
		보호기술 개발 및 검증	1개 이상	1개 이상	1. 외부보안전문가그룹평가를 통한 보호기술 안전성 자체점검보고서 2. 데이터 보호기술의 외부평가(예시: 헤커톤, 경진대회, 베타 검증 등) 및 검증
	인프라 성과	국가 중요 바이오 데이터셋 개발 건수	3개 이상	2개 이상	K-BDS 등록데이터 프로젝트 단위(프로젝트 별 샘플 100건 이상 기준 적용)
		사용자 만족도 조사	80점 이상	80점 이상	총괄주관기관에서 시행
자율	과학적 성과	SCIE 논문	단계별 자율제시		JCR 상위 10% 이내, 데이터셋 우수성 입증
		개발된 데이터셋을 활용한 국제공동연구 수행	단계별 자율제시		데이터 보호기술 개발 및 검증
	인프라 성과	국가 중요 바이오 데이터셋 활용 건수	단계별 자율제시		구축 및 생산데이터 보안성 제시 필요

4. 특기사항

기본

특성분류

주요 항목별

해당여부

국가전략기술

■ Y (첨단바이오/디지털 헬스데이터 분석·활용)

□ N

혁신도전형 R&D

□ Y

■ N

특허로 R&D(舊 IP-R&D)

□ Y

■ N

경쟁형 R&D

□ Y

■ N

보안과제

□ Y

■ N

기술료 징수

■ Y

□ N

3책5공 적용

■ Y

□ N

국제공동연구 의무

■ Y

□ N

지자체 예산매칭 의무

□ Y

■ N

ESG

□ E(환경)       □ S(사회)     ■ G(지배구조)   □ 해당없음

ㅇ 선정 과제 수 : [분야 1] 1개 과제 내외, [분야 2] 1개 과제 내외

- [분야 1] 1차년도 9억원 내외, 2차년도 이후 12억원 내외

- [분야 2] 1차년도 7억원 내외, 2차년도 이후 9.3억원 내외

ㅇ 총 연구개발 기간은 5년(3+2)이며, 1차년도 연구개발 기간은 9개월임.

ㅇ 주관연구개발기관이 참여하는 연구개발과제 형식으로 제안하여야 함. (공동연구개발기관 등의 구성은 자율)

ㅇ 유사과제 수행 또는 참여하고 있는 경우는 중복지원을 지양함

ㅇ 단계평가 후 계속지원 여부를 결정하고, 연구기간 및 연구예산은 변경될 수 있음

ㅇ 11가지 유형의 연구성과에 해당하는 연구개발성과물*은 전담기관에 등록 또는 기탁하여야 함

* 제품, 시설ㆍ장비, 논문, 특허 등 지식재산권, 연구보고서의 원문, 기술의 요약정보, 생명자원, 소프트웨어, 화합물(化合物), 신품종, 표준 등

ㅇ (비)임상 또는 인간 유래 시료를 이용하는 경우 동물실험윤리위원회(IACUC) 또는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 받아야 함

ㅇ 인체유래 데이터 생산 시 데이터 활용이 가능하도록 생명윤리법, 개인정보보호법 등 관련 법적 검토를 통하여 제3자 자료 제공 및 활용 동의를 획득하여야 함.

ㅇ 본 과제 신청 시, 수집된 데이터에 대한 K-BDS 등록 및 개발된 AI 모델에 대한 K-BDI 연계·공개 계획을 구체적으로 제시하여야 하며, 본 연구에서 확보된 모든 데이터(원 데이터, AI 학습용/평가용 데이터)와 AI 모델은 K-BDS 또는 K-BDI에 등록하여야 함.

ㅇ 동사업에서는 국가 바이오 역량 결집 및 효율적인 사업을 운영하기 위해 국가 바이오 데이터스테이션(K-BDS)를 구축·운영중인 국가생명연구자원정보센터(KOBIC)을 총괄운영과제의 주관기관으로 정책지정할 예정하며, 바이오 분야별 각 주관연구기관을 선정한 후 컨소시엄 형태의 거버넌스를 구축하고자 함.

ㅇ 선정 이후, 과제(총괄운영과제 포함)는 총괄운영과제에서 실시하는 연차점검에 적극적으로 협조해야 함.

ㅇ 연 1회 이상 부처, 전문기관 및 외부 전문가를 포함하여 국내 최대 수준의 바이오소재 정보를 보유하고 있는 총괄주관기관(KOBIC)과 주관기관은 과제 추진 현황에 대한 공유 및 협의체 회의 운영이 필수적임.

ㅇ 2027년 다부처 국가생명연구자원 선진화 사업(2단계) 시행계획 관련 본 사업에서 수행하는 데이터 보호기술 세부적용 분야 및 역할 등의 세부 조정이 발생할 수 있음.

관리번호			2026–차세대바이오- 01-지정공모-08		RFP 유형코드		목적·내용		성과물 특성	지원유형
							R		1	1
							원천연구		시작품․시제품 제작 및 검증 (TRL 5~6)	일반연구개발
국가전략연구 기획평가전문분야			PM분야	차세대바이오	RB분야1		합성생물학		RB분야2	미생물· 마이크로바이옴
사업명			바이오·의료기술개발사업-첨단GW바이오
RFP명			메탄 활용 식물친화형 생장촉진 바이오소재 개발
			(TRL : [시작] 3단계 ~ [종료] 5단계)
지원 정보	지원기간		2026.04 ~ 2030.12		정부지원금			7,600백만원
		1단계 (1차년도)	2026.04 ~ 2028.12 (2026.04 ~ 2026.12)			1단계 (1차년도)		4,400백만원 (1,200백만원)
		2단계	2029.01 ~ 2030.12			2단계		3,200백만원
	주관기관유형		□ 제한없음 ■ 대학/출연(연)/국·공립연/특정연 ■ 기업 ■ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
	주관기관 외 필수참여기관		■ 제한없음 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
키워드	한글		메탄자화균, C1 자원화, 합성생물학, 질소고정, 식물호르몬, 미생물비료, 온실가스 감축
	영문		Methanotroph, C1 bioconversion, Synthetic Biology, Nitrogen Fixation, Plant Hormone, Biofertilizer, GHG Mitigation

1. 추진배경

ㅇ 추진 근거

- 「제4차 생명공학육성 기본계획」(생명공학종합정책심의회, ‘23.6.7)

· 전략 2 ’글로벌 난제 해결을 위한 바이오 융합 R&D 강화‘(친환경 바이오 소재개발 및 생산역량 강화)

- 「COP28 다자 이니셔티브 협력방안」(탄소중립녹색성장위원회, ‘23.11.23)

· (2030 메탄 감축 로드맵) ’30년까지 ‘20년 대비 메탄 배출량 30% 이상 감축

- 「제1차 국가전략기술 육성 기본계획」(국가과학기술자문회의, ‘25.3.12)

· 중점과제 1번 ’전략기술 R&D 확대 및 사업화 촉진‘

※ 바이오 혁신 기반기술과 고품질 데이터의 결합을 통한 차세대 주력 산업 육성

- 「2025년도 국가연구개발 투자방향 및 기준(안)」(국가과학기술자문회의, ‘25.3.15)

ㅇ 세부 추진배경

- 메탄은 이산화탄소에 비하여 84배 높은 지구온난화 잠재력을 가지고 있으며, 지구온난화 발생 원인의 약 15~20%를 차지함. 전체 메탄의 약 30%는 작물을 배양할 때 배출됨.

- 메탄자화균은 메탄을 유일 탄소원으로 생장하고 에너지원으로 이용하는 미생물로, 화학 촉매와 달리 상온·상압의 자연환경 조건에서 메탄을 전환하여 바이오플라스틱, 바이오연료 등과 같은 다양한 유용 바이오화합물을 생산할 수 있는 효율적인 생촉매로 이용됨. 따라서, 대사능이 향상된 메탄자화균은 메탄 저감과 동시에 상업적으로 유용한 산물을 동시에 생산할 수 있으므로 일거양득의 장점을 가짐.

- 하지만, 메탄자화균을 활용하여 바이오소재를 생산하는 연구와 관련된 270여건의 국내 출원 특허 중 약 60%의 출원인이 미국 국적일 정도로 국내에서는 많은 연구가 이뤄지지 않음.

- Pivot Bio는 620만 달러의 펀딩을 유치하였고, 질소고정능 미생물을 이용하여 2023년도 기준 100만달러 이상의 매출을 올려, 바이오비료 시장을 개척 중임. BASF, Novozyme과 같은 대기업들도, 식물 생장 촉진 관련 바이오비료를 개발 중에 있음.

- 유전자 조작을 활용한 메탄 생물 전환 기술은 전 세계적으로도 상용화에 이른 경우가 제한적이며, 메탄산화속도를 증가시킬 수 있는 메탄자화균의 개발에 대한 연구는 많지 않음. 나아가, 높은 산소 농도에 억제되지 않는 질소고정 능력을 가지거나, 발현량 조절을 통한 질소고정 능력이 향상된 미생물 개발은 근본적인 한계를 극복해야 하는 기술이 필요함.

- 트립토판 대사를 개량하여 식물 생장 촉진에 관여하는 물질을 생산하는 경우는 보고가 되고 있으나, 메탄자화균이 가지지 않은 새로운 식물생장촉진물질의 생산 능력을 가지게 하는 연구는 매우 난이도가 높음. 나아가, 생태계 경쟁 및 적응 능력이 향상된 메탄자화균 개발 기술은, 실험실 수준의 연구에서 실제 환경으로 확장되는 매우 높은 도전이 요구되는 기술임.

- 메탄가스를 에너지원으로 이용하는 메탄자화균을 기반으로 고효율 유전체 편집기술과 바이오센서 개발 및 적용을 통해, 메탄 저감도 향상, 질소고정능 향상 및 친환경 식물생장 호르몬 생산 기술을 개발하는 것은 기술적 한계를 뛰어넘는 도전적인 과제임. 메탄자화균으로 삼중 효과를 가진 바이오 비료 기술을 개발할 경우 전 세계적인 온실가스 전환 산업과 바이오 비료 시장을 선도할 수 있을 것으로 기대함.

ㅇ 기획의 주안점

- 실효성 있는 온실가스 감축 방안을 제안하기 위하여 메탄자화균을 이용한 1) 메탄 감축 능력의 향상과 동시에 2) 질소고정 능력 향상 및 식물생장호르몬 생산 등의 특성을 가지는 메탄자화균의 개발이 필요함.

- 메탄자화균의 생물생장 증진 기능이 부가된 미생물 비료를 사용함으로써 화학비료 사용을 획기적으로 줄이고 지구온난화 대응 온실가스 감축 목표를 효과적으로 달성할 수 있음.

- 미생물 비료 개발 시, 메탄자화 효율·질소고정 효율·식물생장촉진 물질 생산 능력이 기존 미생물 대비 월등히 향상되어야 하며, 세 기능이 균형 있게 통합될 수 있는 플랫폼이 필요함.

- 생태환경에서 적응성이 높은 메탄자화균을 분리·배양하여 우수 균주를 선별하고, 여기에 합성생물학 및 대사공학 기술을 접목하여 신규 메탄자화균을 창출하는 것이 본 연구의 핵심 목표임.

- 본 연구 수행에 있어서 적용 대상 식물의 범위를 명확히 정의해야 하며, 개발된 균주는 단순한 실험실 수준이 아니라 실제로 메탄이 발생하는 재배지 환경 기반의 작물(벼 등)에 초점을 맞추어 기술의 현실 적용 가능성을 확보해야 함.

- 작물 재배지의 여러 산소 조건에서 질소고정 효율이 유지되는 특성과 새로운 식물 생장 촉진 호르몬의 생산 능력을 가지게 하는 것이 필요하며, 이를 위한 유전자 개량 및 유전자 발현 제어 기술 개발이 중요함.

- 개발된 균주는 요소기술 관점에서 단계별 평가가 이루어져야 함. 메탄산화·질소고정·호르몬 생성 각각의 성능이 정량적으로 검증되어야 함.

- 최종적으로, 본 연구는 온실가스 감축·화학비료 저감·작물 생산성 향상이라는 세 가지 사회적 난제를 동시에 해결하는 친환경 메탄자화균 기반 차세대 바이오비료 기술 플랫폼을 구축하는 데 주안점을 둠.

2. 과제목표

ㅇ 최종 목표 : 고효율 메탄자화균의 질소 고정능 및 생장호르몬 생산성 향상 기술 개발

ㅇ 단계별 목표

1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 신규 메탄자화균 스크리닝, 고효율 메탄자화균 선별 ㅇ 신규 메탄자화균 유전체/오믹스 분석 및 합성생물학 도구 개발 ㅇ 합성생물학 도구를 활용한 요소기술* 개발 및 확보 * 질소고정능 향상, 식물 생장호르몬 생산 ㅇ 요소기술 평가 지표 확립 및 성능 검증
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ 요소기술이 통합된 균주 배양 공정 최적화를 통한 식물 생장 촉진 메탄자화균 개발 ㅇ 개발된 메탄자화균의 대량 배양 기술 개발 ㅇ 실제 식물 생장 환경(microcosm*, mesocosm**)에서의 검증 및 최적화 * 실험실 수준 ** 시험 재배지 현장 수준

3. 연구개발내용 및 성과지표

ㅇ 연구개발내용

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 신규 메탄자화균 스크리닝, 고효율 메탄자화균 선별 - 신규 메탄자화균 탐색·동정 및 우수균주 선별 ㅇ 신규 메탄자화균 유전체/오믹스 분석 및 합성생물학 도구 개발 - 메탄자화균 맞춤형 DBTL(설계-제작-분석-학습) 시스템 개발 - 메탄자화균의 유전자 개량 및 유전자 발현 제어 기술 개발 ㅇ 합성생물학 도구를 활용한 요소기술 개발 및 확보 - 메탄 활용 바이오소재(식물생장촉진을 위한 식물생장호르몬 생산 및 질소고정 능력개량 등) 관련 생합성 경로 구축 및 관련 유전자 확보 - 바이오소재 생합성 경로 도입을 통한 메탄자화균 개량
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ 요소기술이 통합된 균주 배양 공정 최적화를 통한 식물 생장 촉진 메탄자화균 개발 - 메탄자화균 맞춤형 DBTL 시스템 최적화를 통한 메탄자화균 개량: 식물생장호르몬 생산과 질소고정을 위한 최적화 ㅇ 개발된 메탄자화균의 대량 배양 기술 개발 - C1기질 활용, 산업화를 위한 균주 배양 공정 최적화 ㅇ 실제 식물 생장 환경(microcosm, mesocosm)에서의 검증 및 최적화 - 메탄자화균의 식물생장촉진 활성 확인 및 온실가스 감축 효과 검증 - microcosm: 실험실 수준에서의 검증 및 최적화 - mesocosm: 시험 재배지 환경(규제 기준 적합 조건)에서의 검증

ㅇ 성과지표

항목				1단계	2단계 (최종목표)	성과수준	비고
						기타
필수	과학적 성과	균주	고효율 메탄자화균 선별	10개 이상	통합 균주 1건 이상	2단계는 바이오소재 생합성 경로 도입을 통한 통합 메탄자화균 균주
			질소고정능 향상	1건 이상
			식물 생장호르몬 생산	1건 이상
	기술적 성과	메탄자화균의 메탄 저감 효율		30%	-	향상률(최고 수준 대비)
		모사환경 식물생장률		-	30%	시험 재배지 환경
		모사환경 메탄저감률		-	30%
	경제적 성과	기술이전		-	○	선급금 기준 1억 원 이상
자율	과학적 성과	SCIE 논문		단계별 자율제시		JCR 상위 5% 이내
	기술적 성과	국내·외 특허출원 및 등록		단계별 자율제시
		요소기술 평가 지표		단계별 자율제시

4. 특기사항

기본

특성분류

주요 항목별

해당여부

국가전략기술

■ Y (첨단바이오)

□ N

혁신도전형 R&D

□ Y

■ N

특허로 R&D(舊 IP-R&D)

□ Y

■ N

경쟁형 R&D

□ Y

■ N

보안과제

□ Y

■ N

기술료 징수

■ Y

□ N

3책5공 적용

■ Y

□ N

국제공동연구 의무

□ Y

■ N

지자체 예산매칭 의무

□ Y

■ N

ESG

■ E(환경)       □ S(사회)    □ G(지배구조)    □ 해당없음

ㅇ 선정 과제 수 : 1개 과제 내외

- 1차년도 12억 원 내외, 2차년도 이후 16억 원 내외

ㅇ 총 연구개발 기간은 5년(3+2)이며, 1차년도 연구개발 기간은 9개월임.

ㅇ 주관연구개발기관이 공동연구개발기관 등을 자율로 구성하는 연구개발과제 형식으로 제안하여야 함.

ㅇ 추진체계 내에 식물생리·미생물 생태 전문가 참여를 권장함.

ㅇ 유사과제 수행 또는 참여하고 있는 경우는 중복지원을 지양함.

ㅇ 단계평가 후 계속지원 여부를 결정하고, 연구기간 및 연구예산은 변경될 수 있음.

ㅇ 11가지 유형의 연구성과에 해당하는 연구개발성과물*은 전담기관에 등록 또는 기탁하여야 함.

＊제품, 시설ㆍ장비, 논문, 특허 등 지식재산권, 연구보고서의 원문, 기술의 요약정보, 생명자원, 바이오데이터, 소프트웨어, 화합물(化合物), 신품종, 표준 등

ㅇ (비)임상 또는 인간 유래 시료를 이용하는 경우 동물실험윤리위원회(IACUC) 또는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 받아야 함.

ㅇ 인체유래 데이터 생산 시 데이터 활용이 가능하도록 생명윤리법, 개인정보보호법 등 관련 법적 검토를 통하여 제3자 자료 제공 및 활용 동의를 획득하여야 함.

ㅇ 본 과제 신청 시, 수집된 데이터에 대한 K-BDS 등록 및 개발된 AI 모델에 대한 K-BDI 연계·공개 계획을 구체적으로 제시하여야 하며, 본 연구에서 확보된 모든 데이터(원 데이터, AI 학습용/평가용 데이터)와 AI 모델은 K-BDS 또는 K-BDI에 등록하여야 함.

ㅇ 연구책임자는 향후 염두하고 있는 구체적인 위해성 평가 관련 법령 및 항목 등을 포함하여 과제 추진 및 성과확보 방안을 제시하여야 함.

관리번호			2026–차세대바이오- 1-지정공모-09		RFP 유형코드		목적·내용	성과물 특성	지원유형
							R	1	1
							원천연구	시작품․시제품 제작 및 검증 (TRL 5~6)	일반연구개발
국가전략연구 기획평가전문분야			PM분야	차세대바이오	RB분야1		AI 바이오	RB세부2	디지털바이오
사업명			AI-네이티브 첨단바이오 자율실험실
RFP명			AI-네이티브 첨단바이오 자율실험실 구축 (분야1~2) [분야 1] 첨단바이오 자율실험실 구축(범용, 총괄) [분야 2] 첨단바이오 자율실험실 구축(특화분야)
			(TRL : [시작] 04단계 ~ [종료] 06단계)
지원 정보	지원기간		2026.04. ~ 2027.12.		정부지원금		49,500백만원
		1단계 (1차년도)	2026.04. ~ 2027.12. (2026.04. ~ 2026.12.)			1단계 (1차년도)	31,500백만원 (13,500백만원)
		2단계	2028.01. ~ 2028.12.			2단계	18,500백만원
	주관기관유형		ㅇ [분야1] 범용, 총괄 □ 제한없음 ■ 대학/출연(연)/국·공립연/특정연 ■ 기업 ■ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인 ㅇ [분야2] 특화분야 ■ 제한없음 □ 대학/출연(연)/국·공립연/특정연 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
	주관기관 외 필수참여기관		□ 제한없음 ■ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
키워드	한글		첨단바이오, 인공지능 전환, 자율실험, 로보틱스, 바이오데이터
	영문		Advanced Biotechnology, AI Transformation, Self-driving Experiment, Robotics, Bio-Data

1. 추진배경

ㅇ 추진근거

- 과학기술기본법 제11조(국가연구개발사업의 추진), 생명공학육성법 제 11조(연구개발사업의 추진)

- 제4차 생명공학육성기본계획 (전략1: 디지털 융합을 통한 바이오 혁신, 전략 4: 융합 생태계 조성)

- 국정과제(경제2-2) “세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 AI 기본사회 실현”

- 국정과제(경제2-23) “세계를 선도할 NEXT 전략기술 육성”

- 대통령 공약 B-2-2-1 “안정적 R&D 예산⋅혁신성장체제 구축”

- AI 바이오 확산전략(산⋅학⋅연⋅병 협력의 “AI 바이오 혁신거점” 조성 및 대규모⋅집중 지원),

- 2026년도 국가연구개발 투자방향 및 기준(AX 전환 중점 지원, 첨단바이오 육성, 디지털+바이오 융합 촉진)

- 첨단바이오 이니셔티브 (디지털바이오 주력분야 육성, 인재양성 및 연구⋅디지털 인프라 기반 구축)

「초혁신경제 15대 프로젝트」(관계부처합동, ’25.08)

ㅇ 세부 추진배경

지난 세기 동안 바이오연구실은 노동집약적인 실험 수행에 의존해 왔으며, 실험 간 오차, 낮은 재현성, 실험자 숙련도에 따른 편차, 높은 비용 소요 등 근본적인 한계를 지니고 있음.

학령인구의 지속적인 감소로 연구인력 확보에 어려움을 겪을 국내 바이오 연구 환경에서, 자율실험실은 개별 연구자들의 연구 효율성과 경쟁력을 동시에 제고할 수 있는 핵심 전략이 될 것으로 기대됨.

특히, 대규모 반복실험 수행 및 실험데이터 기반 AI 모델학습이 필수적인 첨단바이오 연구는 개별 연구실 규모에서 수행하기에 많은 제약이 따름. 이에 따라, 바이오와 공학(AI, 로봇, 미세유체칩 등)의 융합을 통한 기술혁신이 필요하며, 개별 바이오연구실 수준에서도 ▲AI 기반 가설 및 물질 설계, ▲로봇, 미세유체칩 기반 자동화 실험, ▲표준화된 실험 데이터 수집·해석 등이 통합적으로 이루어질 수 있는 스마트 자율실험실 플랫폼의 선제적 구축과 디지털전환 가속화가 절실함.

ㅇ 기획의 주안점

현재의 바이오 연구 환경은 자동화 기술이 일부 모듈 수준에 머물러 있으며, 고가의 해외 장비 의존도와 장비 간 프로토콜·데이터 포맷 불일치로 인해 통합 운영이 제한되고 있음. 또한 대부분의 실험이 수작업에 의존해 재현성 저하, 높은 노동집약성, 복잡한 프로세스 등 구조적 한계를 지님.

본 사업은 이러한 한계를 극복하기 위해 자동화·로보틱스·AI가 융합된 자율실험실 플랫폼을 구축하고자 함. 개별 실험실 수준에서 자동화 · 고속화 · 표준화 · 스마트화된 연구환경을 구현하며, 병목 프로세스 중심의 문제정의 및 AI 전환을 촉진하는 워크플로 통합 구조의 제안이 필요함.

로보틱스 최적화 기술과 AI 기반 실험 자동화를 통합하여, 단백질공학, 유전자-세포치료, 합성신약, 정밀의학, 줄기세포-오가노이드, 감염병, 공학생물학 등 다양한 첨단바이오 분야의 범용형 및 특화형 자율실험 기술을 확보하고자 함.

본 사업은 산·학·연·병 협력 추진체계를 통해 산업체는 자동화·로보틱스 하드웨어를, 학·연·병은 AI 분석 및 실험 최적화를 담당하여 핵심기술의 내재화를 추진함.

나아가 데이터 기반 실험 최적화 및 AI 연계 연구개발 체계를 실현함으로써 첨단바이오 연구 전반의 효율성을 혁신적으로 향상시킴과 동시에 국내 자동화 장비 및 로보틱스 산업 발전에 기여함으로써 정책적·경제적 파급효과를 창출할 것으로 기대됨.

<참고> 자율실험실 단계별 자동화 수준

실험실 자동화 (Automation) 수준
A1 (Assistive, 보조적)	합성 및 특성 분석의 단일 단계를 자동화 사람이 시스템을 설정하고 유지하며, 대부분의 합성과 특성 분석을 수행함
A2 (Partial, 부분적)	합성 및 특성 분석의 여러 연속 단계를 자동화 사람이 시스템을 설정하고 유지하며, 일부 합성과 특성 분석을 수행함
A3 (Conditional, 조건적)	합성과 특성 분석 전체 과정을 자동화 사람이 시스템을 설정하고 유지하며, 특이 상황을 처리함
A4 (High, 고도화)	시스템 설정 및 특이 상황에 대한 안전한 반응을 포함한 전체 과정을 자동화 사람이 시스템을 유지하고, 해결되지 않은 특이 상황을 처리함
A5 (Full, 완전 자동화)	설정, 특이 상황 처리, 유지관리를 포함한 전체 과정 자동화 사람이 자동화를 중단할 수 있음
실험실 범용성 (Generality) 수준
G1 (Single-Process, 단일 공정)	하나의 특정 실험 또는 매우 유사한 파생 공정만 지원 특정 실험을 위해 특화된 실험실
G2 (Multiprocess, 다중 공정)	다양한 개별 실험 공정을 지원 여러 실험이 적용 가능한 실험실
G3 (Single-Domain, 단일분야)	하나의 과학 분야 내 다양한 실험 공정을 지원 동일한 분야 내 여러 문제를 해결할 수 있는 실험실
G4 (Multidomain, 다분야)	여러 과학 분야에 걸친 광범위한 실험 공정을 지원 다양한 분야를 아우르는 문제에 적용 가능한 실험실
G5 (General, 범용적)	대부분 또는 모든 과학 분야의 실험 공정을 지원 유연성과 다양한 워크플로우를 갖춘 고도로 적용력 있는 실험실

[출처] Science Robotics, Transforming science labs into automated factories of discovery, 2024, 10.23.

2. 과제목표

ㅇ 최종 목표 : 첨단바이오 실험의 병목 프로세스*를 극복하고, 개별 연구실 수준에서 AI 전환(AX)을 실현하기 위한 AI·로보틱스 기반의 워크플로** 등 자율실험실*** 원천기술 개발 및 자동화·고속화·표준화가 가능한 첨단바이오 분야 자율실험실 플랫폼 시범적 구축·운영

* 특정 목표를 가진 첨단바이오 연구 과정 중, 노동집약적 반복 작업, 실험자 숙련도에 따른 실험 재현성 및 정확도, 시간, 비용 등의 한계로 인해 전체 효율성을 저해하는 구간으로, 본 사업에서는 이를 AI 로보틱스 기반의 자동화와 표준화를 통해 연구 속도, 정확도, 재현성을 향상시킬 수 있는 핵심 단계로 정의함.

** 바이오 실험 프로세스가 진행되는 일련의 순서와 방법을 체계적으로 정의한(모듈화·표준화) 흐름으로, 각 단계에서의 반응 시료, 처리 조건 및 절차(순서) 등을 명확히 기술하여 실험 과정의 재현성, 자동화, 및 상호운용성을 보장하는 체계적 구조를 의미함.

*** 자동화 인프라와 AI 기반 버추얼랩이 통합되어, 실험의 설계·수행·분석·학습의 전 과정을 실험자의 개입 없이 또는 최소한의 개입으로 자동 수행되는 시스템으로, 실험 장비의 자동 제어, 데이터 기반 의사결정, AI 기반 실험 최적화 기능이 융합되어 실험이 반복·개선될 수 있는 Closed-loop 실험실을 의미함.

※ 단, 첨단바이오 자율실험실은 기 지원된 바이오파운드 인프라/장비 구축사업과 목적과 성격이 상이하며, 그 결과물이 바이오파운드리 형태나 일부 워크플로에 통합되는 형태는 지원대상에서 제외함.

ㅇ 단계별 목표(분야1, 범용, 총괄)

1단계 (‘26~‘27)	ㅇ 해결하고자 하는 범용 바이오 실험 병목 프로세스 정의 ㅇ 병목 프로세스 해결을 위한 로보틱스 기반 자동화 요소기술 및 자율실험실 시스템 설계 개발 ㅇ 스마트 범용 바이오 실험 설계를 위한 AI 기술 개발(AI 기반 버추얼랩) ㅇ 자율실험실 프로토타입 구축
2단계 (‘28)	ㅇ A1·G2 수준(2개 이상의 개별 프로세스 자동화 구현)의 자율실험실 구축 및 검증 ㅇ AI 기반 프로세스 제어기술 구축 ㅇ 대규모 반복실험 수행 및 데이터 생산
공통 (1~2단계)	ㅇ 사업 내 과제 총괄 및 특화분야 운영 지원을 통한 범용성 확보 ㅇ 분야 간 인프라, 자동화 장치의 플랫폼화 및 표준화 연계를 통한 공동 목표 달성 지원

ㅇ 단계별 목표(분야2, 특화)

1단계 (‘26~‘27)	ㅇ 해결하고자 하는 바이오 문제 및 바이오 실험 병목 프로세스 정의 ㅇ 병목 프로세스 해결을 위한 로보틱스 기반 자동화 요소기술 및 자율실험실 시스템 설계 개발 ㅇ 특화 바이오 실험 설계를 위한 AI 기술 개발(AI 기반 버추얼랩) ㅇ 자율실험실 프로토타입 구축
2단계 (‘28)	ㅇ A2·G1 수준(워크플로 2개 이상 연동)의 자율실험실 구축 ㅇ 자율실험실 구축 및 운용을 통한 바이오 문제 해소 검증 ㅇ AI 기반 프로세스 제어기술 구축 ㅇ 대규모 반복실험 수행 및 데이터 생산
공통 (1~2단계)	ㅇ 사업 내 총괄과제의 특화분야 운영 지원 협력 ㅇ 분야 간 인프라, 자동화 장치의 플랫폼화 및 표준화 연계를 통한 공동 목표 달성 협력

3. 연구개발내용 및 성과지표

ㅇ 연구개발내용(분야1, 범용, 총괄)

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘27)	ㅇ 해결하고자 하는 범용 바이오 실험 병목 프로세스 정의 범용 바이오 실험 프로세스 세분화, 각 단계별 소요 시간·인력 의존도·오류율·재현성 등의 지표 설정 및 정량적 평가 분석 결과를 기반으로 병목 구간을 도출하고, 개선 필요성이 높은 핵심 단계에 대한 진단 지표 설정 각 병목 프로세스의 자동화 및 표준화 가능성을 평가하여 우선순위를 부여하고, 개선 대상 프로세스 선정 ㅇ 병목 프로세스 해결을 위한 로보틱스 기반 자동화 요소기술 및 자율실험실 시스템 설계 개발 병목 해소를 위한 자동화 모듈, 로보틱스 장비, 제어 알고리즘 적용 자동화 단계 도출 선정된 병목 프로세스에 대한 기능적 요구사항 및 자동화·표준화 기술 사양 구체화 병목 개선 전후의 성능 변화(처리속도, 오차율, 재현성 등) 정량적 지표 설정 병목 프로세스를 해결하기 위한 자율실험실 시스템 설계, 자동화 요소기술 및 하드웨어 개발 자율실험실 구축 및 운용을 통한 병목 프로세스 해소 및 실험 스케일 확대 ㅇ 스마트 범용 바이오 실험 설계를 위한 AI 기술 개발(AI 기반 버추얼랩) 다양한 바이오실험 유형을 수용할 수 있는 병목 프로세스 개선을 위한 모듈형 자동화 시스템 설계 및 모듈 간 조합이 가능한 범용적 플랫폼 구축 ㅇ 자율실험실 프로토타입 구축
2단계 (‘28)	ㅇ A1·G2 수준(2개 이상의 개별 프로세스 자동화 구현)의 자율실험실 구축 및 검증 실험 설계·수행·분석·학습 통합 플랫폼 기반 전주기 실험 자동화 시스템 구축 다양한 바이오 분야 적용성 검증 및 성능 평가 워크플로 검증 및 SOP 작성 자율실험실 플랫폼 기술사업화 연계 ㅇ AI 기반 프로세스 제어기술 구축 핵심 원천기술 기반 스마트 워크플로 및 통합 제어시스템 구축 ㅇ 대규모 반복실험 수행 및 데이터 생산 고속 반복 실험을 통한 대규모 실험 데이터 자동 생성·축적
1, 2단계 공통	ㅇ 사업 내 과제 총괄 및 특화분야 운영 지원을 통한 범용성 확보 사업 내 지원과제 성과 분석을 통한 기술 간 연계, 성과교류 지원 자율실험실 IP 동향 조사 및 확보 ㅇ 분야 간 인프라, 자동화 장치의 플랫폼화 및 표준화 연계를 통한 공동 목표 달성 지원 인프라, 자동화 장치의 플랫폼화 및 표준화 관리 및 연계 협력

ㅇ 성과지표(분야1, 범용, 총괄)

항목		1단계	2단계 (최종목표)	성과수준	비고
				기타
필수	원천기술 특허 출원 및 등록	O	O	SMART 또는 K-PEG 기준 우수
	스마트 범용 바이오 실험 설계를 위한 AI 기술 개발	O	-	AI agent 기반 A1G2 구현
	자율실험실 프로토타입 구축	O	-
	로보틱스 기반 바이오 프로세스 병목 극복 기술 확보	-	2개 이상	자동화 요소기술
	바이오 실험 병목 구간 해소	-	O	연구 자동화 50% 및 실험 소요시간 50% 이상 단축
	자율실험실 확산용 시범 모델 구축	-	O	A1G2 이상
	분야2와 인프라, 자동화 장치의 플랫폼화 및 표준화 연계	연 1회 이상	1회 이상	성과교류회, 자문위원회 개최 건수
자율	SCIE 논문	단계별 자율제시		JCR 상위 10% 이내, mrnIF 평균 90 이상 ∑(개별 SCI 논문게재저널의 mrnIF) / 총 SCI 논문게재 건수
	SMART5 분석 A급 이상 특허등록 수	단계별 자율제시		KIPA 특허 분석
	분야별 자율실험실 플랫폼 (자동화/범용성)	단계별 자율제시		논문 및 관련분야 다수 전문가의 평가
	자율실험실 자동화 달성률	단계별 자율제시		자동화 달성율= 자동화 유닛 오퍼레이션 /전체 유닛 오퍼레이션×100
	자율실험실 작업 성공률	단계별 자율제시		작업 성공률 = (성공한 작업 개수 / 전체 명령 작업 개수)×100
	자동화 장비 연결 수	단계별 자율제시		장비 개수
	분야별 자율실험실 효율성 (병목구간 시간단축률)	단계별 자율제시		분야별 자율실험실 병목구간 소요시간 변화(△h=h-h’) 보고서 평가
	자율실험실 플랫폼 사업화	단계별 자율제시		기술이전 건수/금액 또는 사업화 전략 수립

※ 기술적 성과목표와 성능 개선에 대해 구체적인 정성·정량적 목표를 연구자가 추가 제시해야 함.

ㅇ 연구개발내용(분야2, 특화분야)

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘27)	ㅇ 해결하고자 하는 바이오 문제 및 바이오 실험 병목 프로세스 정의 - 특화된 바이오 실험 프로세스 세분화, 각 단계별 소요 시간·인력 의존도·오류율·재현성 등의 지표 설정 및 정량적 평가 - 분석 결과를 기반으로 병목 구간을 도출하고, 개선 필요성이 높은 핵심 단계에 대한 진단 지표 설정 - 각 병목 프로세스의 자동화 및 표준화 가능성을 평가하여 우선순위를 부여하고, 개선 대상 프로세스 선정 ㅇ 병목 프로세스 해결을 위한 로보틱스 기반 자동화 요소기술 및 자율실험실 시스템 설계 개발 병목 해소를 위한 자동화 모듈, 로보틱스 장비, 제어 알고리즘 적용 자동화 단계 도출 선정된 병목 프로세스에 대한 기능적 요구사항 및 자동화·표준화 기술 사양 구체화 병목 개선 전후의 성능 변화(처리속도, 오차율, 재현성 등) 정량적 지표 설정 병목 프로세스를 해결하기 위한 자율실험실 시스템 설계, 자동화 요소기술 및 하드웨어 개발 ㅇ 특화 바이오 실험 설계를 위한 AI 기술 개발(AI 기반 버추얼랩) 대상 분야에 특화된 바이오 실험 유형을 수용할 수 있는 병목 프로세스 개선을 위한 모듈형 자동화 시스템 설계 및 모듈 간 조합이 가능한 특화 플랫폼 구축 ㅇ 자율실험실 프로토타입 구축
2단계 (‘28)	ㅇ A2·G1 수준(워크플로 2개 이상 연동)의 자율실험실 구축 실험 설계·수행·분석·학습 통합 플랫폼 기반 전주기 실험 자동화 시스템 구축 2개 이상의 워크플로간 연동 자동화 환경 구축 핵심 원천기술 기반 스마트 워크플로 및 통합 제어시스템 구축 워크플로 검증 및 SOP 작성 자율실험실 플랫폼 기술사업화 연계 ㅇ 자율실험실 구축 및 운용을 통한 바이오 문제 해소 검증 자율실험실 구축 및 운용을 통한 병목 프로세스 해소 및 실험 스케일 확대 ㅇ 제안하는 바이오분야의 특화성 확보 및 근거 제시 첨단바이오분야(유전자-세포치료, 합성신약, 정밀의학, 줄기세포-오가노이드, 감염병, 공학생물학 등)의 특화된 바이오실험 프로세스 적용성 검증 및 성능 평가 ㅇ 대규모 반복실험 수행 및 데이터 생산 고속 반복 실험을 통한 대규모 실험 데이터 자동 생성·축적
1, 2단계 공통	ㅇ 사업 내 총괄과제의 특화분야 운영 지원 협력 사업 내 지원과제 성과 분석을 통한 기술 간 연계 협력 및 성과교류 참여 자율실험실 IP 동향 조사 및 확보 협력 ㅇ 분야 간 인프라, 자동화 장치의 플랫폼화 및 표준화 연계를 통한 공동 목표 달성 협력 인프라, 자동화 장치의 플랫폼화 및 표준화 관리 및 연계 협력

ㅇ 성과지표(분야2, 특화분야)

항목		1단계	2단계 (최종목표)	성과수준	비고
				기타
필수	원천기술 특허 출원 및 등록	O	O	SMART 또는 K-PEG 기준 우수
	특화 바이오 실험 설계를 위한 AI 기술 개발	O	-	AI agent 기반 A2G1 구현
	자율실험실 프로토타입 구축	O
	로보틱스 기반 바이오 프로세스 병목 극복 기술 확보	-	2개 이상	자동화 요소기술 (자체 발굴 가능)
	바이오프로세스 병목 구간 해소	-	O	연구 자동화 50% 및 실험 소요시간 50% 이상 단축
	자율실험실 확산용 시범 모델 구축	-	O	A2G1 이상
자율	SCIE 논문	단계별 자율제시		JCR 상위 10% 이내, mrnIF 평균 90 이상 ∑(개별 SCI 논문게재저널의 mrnIF) / 총 SCI 논문게재 건수
	SMART5 분석 A급 이상 특허등록 수	단계별 자율제시		KIPA 특허 분석
	분야별 자율실험실 플랫폼 (자동화/특화성)	단계별 자율제시		논문 및 관련분야 다수 전문가의 평가
	자율실험실 자동화 달성률	단계별 자율제시		자동화 달성율= 자동화 유닛 오퍼레이션 /전체 유닛 오퍼레이션×100
	자율실험실 작업 성공률	단계별 자율제시		작업 성공률 = (성공한 작업 개수 / 전체 명령 작업 개수)×100
	자동화 장비 연결수	단계별 자율제시		장비 개수
	분야별 자율실험실 효율성 (병목구간 시간단축률)	단계별 자율제시		분야별 자율실험실 병목구간 소요시간 변화(△h=h-h’) 보고서 평가
	자율실험실 플랫폼 사업화	단계별 자율제시		기술이전 건수/금액 또는 사업화 전략 수립

※ 기술적 성과목표와 성능 개선에 대해 구체적인 정성·정량적 목표를 연구자가 추가 제시해야 함.

4. 특기사항

기본

특성분류

주요 항목별

해당여부

국가전략기술

■ Y (첨단바이오/디지털 헬스데이터 분석·활용)

□ N

혁신도전형 R&D

□ Y

■ N

특허로 R&D(舊 IP-R&D)

□ Y

■ N

경쟁형 R&D

□ Y

■ N

보안과제

□ Y

■ N

기술료 징수

■ Y

□ N

3책5공 적용

■ Y

□ N

국제공동연구 의무

□ Y

■ N

지자체 예산매칭 의무

□ Y

■ N

ESG

□ E(환경)       □ S(사회)    □ G(지배구조)    ■ 해당없음

ㅇ 선정 과제 수 : [분야 1] 1개 과제 내외, [분야 2] 5개 과제 내외

- [분야 1] 1차년도 22.5억원 내외, 2차년도 이후 30억원 내외

- [분야 2] 1차년도 22.5억원 내외, 2차년도 이후 30억원 내외(과제별)

ㅇ 총 연구개발 기간은 3년(2+1)이며, 1차년도 연구개발 기간은 9개월임.

ㅇ 주관연구개발기관이 1개 이상의 공동연구개발기관을 포함하여 신청하여야 함.

＊바이오 연구자, 로보틱스 엔지니어, AI·IT·VR 엔지니어 등을 포함하는 융합연구팀 구성 권장

※ 명시된 연구개발과제 구성 형식을 반드시 준수하여야 하며, 미준수 시 평가대상에서 제외. 첨단바이오 자율실험실은 기 지원된 바이오파운드 인프라/장비 구축사업과 목적과 성격이 상이하며, 그 결과물이 바이오파운드리 형태나 일부 워크플로에 통합되는 형태는 지원대상에서 제외함.

ㅇ 분야1(범용, 총괄) 주관연구개발기관은 비영리기관이어야 하며, 구축할 자율실험실 자동화장비, 로봇 인프라, 데이터수집 인프라 및 AI컴퓨팅 인프라 등에 대한 구체적인 구축 계획(구매, 개발, 또는 고도화)과 예산근거를 제출하여야 함. 또한, 선정 이후, 분야2(특화) 과제들과의 연계를 통해 인프라, 자동화 장치의 플랫폼화·표준화를 지원하는 총괄 운영 기능을 수행함.

ㅇ 분야2(특화분야)는 선정 이후, 동 사업의 체계적 운영 및 분야 간 인프라, 자동화 장치의 플랫폼화 및 표준화 연계를 통한 공동 목표 달성 지원을 위하여 분야1(범용, 총괄)에 유기적으로 협조하여야 함.

ㅇ [분야 1, 2 공통] 자율실험실을 구축하기 위한 공간(장소) 지원에 대한 기관 지원 확약서(붙임의 기관지원 확약서 활용)를 제출해야 함.

ㅇ [분야 1, 2 공통] AI바이오 혁신 연구거점 조성 (시범)사업과의 협조를 통해 성과교류 및 공동연구 협력을 추진하여야 함.
- 해당사업: 인공지능바이오(멀티모달, 구조기반, AI-medicine, 국가바이오데이터), 자율실험실, 디지털AI세포

ㅇ [분야 1, 2 공통, 해당 시] 자율실험 시스템을 기구축한 실험실의 경우, 현 수준과 목표 수준을 비교 형태로 제시(예: AS-IS/TO-BE 등)하고 자동화(A), 범용성(G) 목표 수준을 상향하여 지원해야 함.

ㅇ 유사과제 수행 또는 참여하고 있는 경우는 중복지원을 지양함

ㅇ 단계평가 후 계속지원 여부를 결정하고, 연구기간 및 연구예산은 변경될 수 있음

ㅇ 11가지 유형의 연구성과에 해당하는 연구개발성과물*은 전담기관에 등록 또는 기탁하여야 함

* 제품, 시설ㆍ장비, 논문, 특허 등 지식재산권, 연구보고서의 원문, 기술의 요약정보, 생명자원, 소프트웨어, 화합물(化合物), 신품종, 표준 등

ㅇ (비)임상 또는 인간 유래 시료를 이용하는 경우 동물실험윤리위원회(IACUC) 또는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 받아야 함

ㅇ 인체유래 데이터 생산 시 데이터 활용이 가능하도록 생명윤리법, 개인정보보호법 등 관련 법적 검토를 통하여 제3자 자료 제공 및 활용 동의를 획득하여야 함.

ㅇ 본 과제 신청 시, 수집된 데이터에 대한 K-BDS 등록 및 개발된 AI 모델에 대한 K-BDI 연계·공개 계획을 구체적으로 제시하여야 하며, 본 연구에서 확보된 모든 데이터(원 데이터, AI 학습용/평가용 데이터)와 AI 모델은 K-BDS 또는 K-BDI에 등록하여야 함.

관리번호			2026–차세대바이오- 1-지정공모-11		RFP 유형코드		목적·내용	성과물 특성	지원유형
							R	0	1
							원천연구	이론·기술의 정립 및 검증(TRL 2-4)	일반연구개발
국가전략연구 기획평가전문분야			PM분야	차세대바이오	RB분야1		바이오연구데이터	RB분야2	생명연구자원
사업명			생체노화 리프로그래밍 원천기술 개발
RFP명			[내역1] 고도노화 정량 지표 확립 및 세포-조직-장기별 다차원 노화지도 구축
			(TRL : [시작] 2단계 ~ [종료] 4단계)
지원 정보	지원기간		2026.04 ~ 2030.12		정부지원금		14,250백만원
		1단계 (1차년도)	2026.04 ~ 2028.12 (2026.04 ~ 2026.12)			1단계 (1차년도)	8,250백만원 (2,250백만원)
		2단계	2029.01 ~ 2030.12			2단계	6,000백만원
	주관기관유형		■ 제한없음 □ 대학/출연(연)/국·공립연/특정연 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
	주관기관 외 필수참여기관		■ 제한없음 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
키워드	한글		고도노화, 노화지표, 노화지도, 표준노화모델, 다중오믹스, 리프로그래밍
	영문		Advanced aging, Aging marker, Aging atlas, Standard aging animal model, Multi-omics, Reprogramming

1. 추진배경

ㅇ 추진근거

- 「과학기술기본법」 제11조 및 「생명공학육성법」 제11조: 국가 차원의 연구개발사업을 체계적으로 추진하여 국민 삶의 질 향상과 과학기술 경쟁력 제고를 도모하고, 생명공학 기반의 고령친화 융합연구를 촉진하도록 규정.

- 「제4차 저출산고령사회 기본계획(2020)」 및 「제4차 과학기술기본계획(2018~2022)」: 고령자 건강관리 및 치료시스템 구축, 예측·예방의학 강화, 치매·만성질환 대응 등 고령친화 신기술 개발을 주요 과제로 제시.

- 「대한민국 과학기술 미래전략 2045(국가과학기술자문회의, 2020)」: “생명과 노화의 원리 규명”, “질병으로부터 자유로운 장수시대 구현”을 국가 도전과제로 설정, 노화과학 R&D 투자 확대 방향 제시.

- 「제1차 국가연구개발 중장기 투자전략(2023~2027, 과기정통부)」 및 「제4차 생명공학육성 기본계획(2023~2032)」: ‘국민건강 증진을 위한 노화 대응’을 23대 투자과제 중 하나로 선정하고, 초고령사회 대응 생명공학 기반 확충 및 노화·치매 대응 기술개발을 추진과제로 명시.

ㅇ 추진배경

- 항노화 및 역노화(Rejuvenation)는 노화된 세포나 조직의 기능을 회복시키는 기술로, 단순한 노화 지연을 넘어 생리적 노화를 되돌리는 첨단 생명공학 분야임. 인류 수명 연장과 바이오산업 혁신의 핵심 기반으로 기대되고 있음.

- 세포 리프로그래밍, 면역 재활성화, 혈장치료 등 역노화 기술이 실험·임상 단계에서 가능성을 입증하고 있음. 급속한 고령화와 노화 관련 질환 증가에 대응하기 위해, 노화 자체를 조절하는 기술 개발의 중요성이 확대됨.

- 역노화를 위한 세포 리프로그래밍 과정에서의 암 발생, 기능 소실 등 안정성 문제가 남아 있으며, 비임상 적용을 위한 표준화 기술과 장기 안전성 검증이 미흡함.

- 해외에서는 Calico, Altos Labs, Novartis 등이 대규모 투자를 진행하며 글로벌 시장이 2030년 약 600억 달러 규모로 성장 전망임. 국내는 기초연구가 진행 중이나 산업화는 초기 단계임.

- 노화의 근본 원인 규명과 안전한 제어기술 확보가 시급함. 이에 따라 ’24년 한국연구재단 학회 개방형 기획협의체에서 신규 과제로 제안되어 ’25년 세부기획을 추진함.

ㅇ 기획 주안점

- 기존 노화 연구는 개별 질환 중심의 정성적 관찰에 머물러, 생물학적 노화의 가속 현상과 전신적 병태를 설명하는데 한계가 있었음. 이를 극복하기 위해 노화 속도의 비정상적 가속을 계량적으로 정의하는 새로운 개념*을 정의하고 이에 대한 표준 지표와 고도노화 평가 체계가 필요함.

* 고도노화(advanced aging): 정상적인 노화 속도를 넘어 생물학적 노화 지표가 급격히 악화되어 질병 위험이 비정상적으로 증가한 병태생리학적 상태로 ‘시간에 따른 자연 노화’가 아닌 ‘병리적 노화의 가속형태’로서, 생체의 항상성 붕괴와 전신적 기능 저하를 동반하는 상위 병리 단위(metapathophysiological state)로 정의.

- 기존 연구는 정성적·단일조직 중심으로 세포–조직–장기 간 연동 기전 규명이 미흡함. 따라서 이를 통합적으로 규명하고, 산업 전환이 가능한 검증 플랫폼 구축이 필요함.

- 국내 기초 단계의 노화 연구를 고도화하여, 다중오믹스 기반 고도노화 정량지표와 4D 노화지도(ATLAS), 그리고 전임상 효능평가 및 정밀제어 기술을 확보해 글로벌 수준의 원천역량을 달성함.

- 지표 확립–제어기술–효능검증의 3개 내역사업 구조로 추진하며, 대학·출연연·병원·기업이 참여하는 다기관 컨소시엄을 구성하여 내역별 유기적 협력이 요구됨. 단일세포·오믹스·AI 분석을 연계한 공공 데이터 플랫폼 구축하고 국내 유관사업과 연계가 필요함.

- 고도노화의 평가·예측·중재체계 확립으로 건강수명 연장과 의료비 절감을 달성하고, 진단·치료·디지털헬스 등 신산업 창출을 견인함. 국가 표준 지표와 4D ATLAS를 기반으로 정밀노화 기술과 산업 생태계 경쟁력을 확보함.

◈ ‘26년 내역1 신규과제 지원(기획) 방향

ㅇ 고도노화 정의 및 정량 지표 수립하고, 전체 사업의 과학적 기준 설정

ㅇ 각 세포·조직·장기별 노화 상태를 계량화하고 표준화하여 후속 분야에서의 평가·적용 기반 마련 지원

2. 과제목표

ㅇ 최종 목표 : 세포-조직-장기별 고도노화의 정량 지표 확립 및 다차원 노화지도 구축

- 세포·조직·장기별 고도노화를 정량적으로 정의하고 조기 진단할 수 있는 국가 표준 지표와 4D 노화지도(ATLAS)를 완성하고자 함. 세포·조직·장기 수준의 노화 과정을 시공간적으로 통합 분석할 수 있는 정밀노화 데이터 플랫폼을 구축함으로써 향후 노화 조절·예측·치료 기술 개발의 과학적 기반과 비임상·임상 적용의 토대 마련을 목표로 함. 또한 생체노화 리프로그래밍 사업의 총괄운영과제 역할 수행을 겸함.

ㅇ 단계별 목표

1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 고도노화 개념 정립, 후보 지표 탐색 및 4D 노화지도·플랫폼 구축 - 고도노화의 정량 정의 수립 및 핵심 개념 확립 - 동물모델·인체자원 유래 조직(bulk)·단일세포·공간 다중오믹스(전사체, DNA 메틸화·후성유전체, 단백질·대사체 등) 데이터 생산·분석·품질관리 및 4D 노화지도 구축 - 분자·세포·조직 수준별 노화지도 분석 및 고도노화 정량 기준·지표 설정
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ 고도노화-질환 연관 지표 확립 및 4D 노화지도·플랫폼 고도화 - 고도노화 정량 지표 기반 세포–조직–장기 간 연동 구조 규명 - 사업 전반에서 생산된 다중오믹스 데이터 통합 및 4D 노화지도 고도화 - 4D 노화지도에 대한 시공간(time·space) 축 분석을 바탕으로 조직별 노화 패턴을 시각화하고, 고도노화 연관질환(①면역계, ②신경계, ③순환계, ④소화기 및 근골격계)의 조기진단 지표 발굴·검증
1,2단계 공통	ㅇ 사업 내 과제 총괄 및 운영지원 및 원천특허 확보 전략 지원 - 본 사업의 과제 진도 및 성과를 지속적으로 관리 - 본 사업과 유관사업 과제 간 연구 교류 활성화 지원 및 협의체 구성, 연계 및 교류활동 기반 구축 - 사업 내 과제에 대한 특허 확보 및 기술 이전 등 활용 방안 모색 - 사업 내 과제 수요에 따른 특허 분석 지원(국내외 특허 동향·리스크 분석, 특허회피전략 지원) - 국내외 우수 기관 및 기업과의 기술 교류 및 기술사업화 지원 - 사업 내 자원·데이터 및 관련 절차 표준화 ㅇ 국가 표준 노화정보 웹포털 플랫폼 구축(1단계)·고도화(2단계) ㅇ K-BDS에 원데이터(raw data) 연계 및 국가 표준 노화정보 웹포털 탑재 ㅇ 동물모델·인체 자원 및 노화 표현형·임상정보 확보·제공 - 일반-고도노화 표준 동물모델 자원 및 노화 표현형 데이터 확보·제공 - 다양한 연령대의 인체 자원(혈액·소변) 및 임상정보 확보·제공

3. 연구개발내용 및 성과지표

ㅇ 연구개발내용 : 고도노화 정량 지표 확립 및 세포-조직-장기별 다차원 노화지도 구축(총괄운영과제)

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 고도노화 개념 정립, 후보 지표 탐색 및 4D 노화지도·플랫폼 구축 - 노화모델 공공연구자원 및 표현형 데이터 확보·제공 · (동물모델) 고도노화에 해당하는 다중 동물모델을 구축·제공하며, ①마우스 및 ②그 외 포유동물(비인간 영장류 등)로 구성된 2개 종 이상에 해당하는 노화 모델을 확보함. 확보된 동물모델에 대한 포괄적인 노화 표현형 데이터(병리 이미지 등 포함)를 수집·제공함.
1단계 (‘26~‘28)	· (인체자원) 다양한 연령대의 참여자로부터 혈액·소변 샘플 및 노화 표현형 관련 임상정보 확보·제공 - 조직·장기 별 시공간 노화지도(노화 4D 아틀라스) 구축·제공 · 노화 동물모델에 대한 다중오믹스 데이터 생산·전처리 및 품질관리 · (다중오믹스) ①조직(bulk)-단일세포-공간 축, ②전사체·단백체·대사체·후성유전체 분자 축, ③다양한 연령대에 해당하는 시간 축을 모두 반영하여 데이터 생산 · 고도노화 관련 2종 이상의 동물모델(마우스, 그 외 포유동물)에 대해 5종 이상 장기(①혈액을 포함한 ②면역계, ③신경계, ④순환계, ⑤소화기 및 근골격계 장기 등)에 대한 다중오믹스 데이터를 다양한 연령대에서 생산 · 다양한 연령대의 인간 혈액·소변 샘플에 대한 다중오믹스 데이터 생산·전처리 및 품질관리 · (웹포털 구축) 다중오믹스 분석 데이터(secondary data)를 노화 표현형 데이터(동물모델) 및 임상정보(인간)를 함께 통합하고, 다양한 시각화 방식으로 정보를 제공하는 웹포털을 구축함. - 고도노화 정의 및 정량지표 발굴 · 노화지도 분석결과를 바탕으로 인간 및 동물모델에서 일반-고도노화를 구분하기 위한 정량지표(표현형 및 분자수준) 제시 · 동물모델에서 노화 정량지표 설정 후 인체 지표와의 연관 필요 - 생체노화 리프로그래밍 원천기술개발 사업 총괄 및 운영지원 · 내역 1~3 간의 유기성을 제고하기 위해 사업 운영위원회를 구성·운영하고, 사업 기간 동안 주기적으로 성과 모니터링 및 내역 간 조율 추진 · 사업 참여자 정기 워크숍, 성과 교류회 개최 · 고도노화 정량지표·데이터양식 표준화 및 표준작업절차(SOP) 수립하며, ①고도노화를 정의하기 위한 분자·표현형 수준의 정량지표 표준화, ②다중오믹스(K-BDS 표준등록양식 준용), 다차원 표현형 데이터(동물모델) 및 임상정보(인간)에 대한 데이터 양식 표준화, ③노화모델 자원 수립, 효능 평가 플랫폼 등 사업 관련 표준작업절차 수립 등을 포함
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ 정량 노화 지표 확립 및 4D 노화지도·플랫폼 고도화 - 노화모델 공공연구자원 및 표현형 데이터 확보·제공 · 1단계에서 확보한 동물모델·임상정보 및 표현형 데이터를 추가·보완·확장하여 제공함. - 조직·장기 별 시공간 노화지도(노화 4D 아틀라스) 고도화 · 고도노화 관련 동물모델 및 인체자원에 대한 다중오믹스 데이터를 추가적으로 생산·전처리 및 품질관리
2단계 (‘29~‘30)	· 고도노화 정량 지표 기반 세포–조직–장기 간 연동 구조 규명 · 1단계 동안 내역 2, 3에서 생산된 다중오믹스 데이터와 2단계에서 추가 생산된 데이터를 통합하여, 4D 노화지도 및 국가 표준 노화정보 웹포털 고도화 - 고도노화 정량지표 고도화 및 질환연관 평가 지표로 발굴(비임상·임상연계 기반 확립 · 1단계에서 수립한 고도노화 정량지표를 ①혈액을 포함한 ②면역계, ③신경계, ④순환계, ⑤소화기 및 근골격계 장기 등 5종 이상 장기 연관 지표로 고도화한 후, 유관 질환과 연계된 정량지표 제시 · 고도노화에 따른 질병 연관성 및 예후 예측 등에 적용할 수 있는 지표 개발 - 생체노화 리프로그래밍 원천기술개발 사업 총괄 및 운영지원 · 고도노화 정량지표·데이터양식 표준화 및 표준작업절차(SOP) 고도화

ㅇ 성과지표

항목		1단계	2단계 (최종목표)	성과수준			비고
				국내 최고수준	세계 최고수준	기타
필수	고도노화 동물모델 확립	고도노화 2종	-	-	-	본 사업을 통해 고도노화 표준모델 및 정량지표 확립 필요	고도노화 동물모델 확립에 대한 달성여부는 외부 분양 가능 여부를 기준으로 평가
	고도노화 정량지표 발굴	고도노화 정량지표	고도노화 질환 4종 조기진단 지표	-	-
	마우스모델 다중오믹스 데이터 생산(누적)	샘플 50건 × 다중오믹스(4종) 생산 =총 200건 이상	샘플 100건 × 다중오믹스(4종) 생산 =총 400건 이상	-	-	본 사업을 통해 고도노화 다중오믹스 데이터 생산 필요	동물모델(마우스모델·포유동물 모델) 다중오믹스 4종 예시: 조직(bulk) 단위의 ①전사체·②단백체 및 ③단일세포·④공간전사체 인체자원(혈액·소변) 다중오믹스 2종 예시: ①후성유전체, ②대사체 제안한 연구 계획에 따라, 장기(5종) 간 생산되는 다중오믹스 구성이 상이할 수 있음 고도노화 지표 수립이 가능한 실험설계 필요 (예시) 동물모델-인체자원 간 비교를 위해 일부 공통된 유형의 오믹스 데이터 생산 다중오믹스 데이터 생산(건)은 K-BDS 연계완료(건) 기준으로 산정
	그 외 포유동물 모델 다중오믹스 데이터 생산(누적)	샘플 50건 × 다중오믹스(4종) 생산 =총 200건 이상	샘플 100건 × 다중오믹스(4종) 생산 =총 400건 이상	-	-
필수	인체자원 다중오믹스 데이터 생산(누적)	샘플 50건 × 다중오믹스(2종) 생산 =총 100건 이상	샘플 100건 × 다중오믹스(2종) 생산 =총 200건 이상	-	-	본 사업을 통해 고도노화 다중오믹스 데이터 생산 필요
	국가 표준 노화정보 웹포털 플랫폼(누적)	1식 (구축)	1식 (고도화)	-	O	(해외사례 참고) Tabula Muris Senis	-
자율	SCI 논문 건수	단계별 자율제시		-	-	-	-
	특허 등록 건수	단계별 자율제시		-	-	-	-

4. 특기사항

기본

특성분류

주요 항목별

해당여부

국가전략기술

■ Y (첨단바이오/디지털 헬스데이터 분석·활용)

□ N

혁신도전형 R&D

□ Y

■ N

특허로 R&D(舊 IP-R&D)

□ Y

■ N

경쟁형 R&D

□ Y

■ N

보안과제

□ Y

■ N

기술료 징수

■ Y

□ N

3책5공 적용

■ Y

□ N

국제공동연구 의무

□ Y

■ N

지자체 예산매칭 의무

□ Y

■ N

ESG

□ E(환경)       □ S(사회)    □ G(지배구조)    ■ 해당없음

ㅇ 선정 과제 수 : 1개 과제 내외

- 1차년도 22.5억원 내외, 2차년도 이후 30억원 내외

ㅇ 총 연구개발 기간은 5년(3+2)이며, 1차년도 연구개발 기간은 9개월임.

ㅇ 주관연구개발기관이 공동연구개발기관 등을 자율로 구성하는 연구개발과제 형식으로 제안하여야 함.

ㅇ 유사과제 수행 또는 참여하고 있는 경우는 중복지원을 지양함.

ㅇ 단계평가 후 계속지원 여부를 결정하고, 연구기간 및 연구예산은 변경될 수 있음.

ㅇ 11가지 유형의 연구성과에 해당하는 연구개발성과물*은 전담기관에 등록 또는 기탁하여야 함.

* 제품, 시설ㆍ장비, 논문, 특허 등 지식재산권, 연구보고서의 원문, 기술의 요약정보, 생명자원, 소프트웨어, 화합물(化合物), 신품종, 표준 등

ㅇ (비)임상 또는 인간 유래 시료를 이용하는 경우 동물실험윤리위원회(IACUC) 또는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 받아야 함.

ㅇ 인체유래 데이터 생산 시 데이터 활용이 가능하도록 생명윤리법, 개인정보보호법 등 관련 법적 검토를 통하여 제3자 자료 제공 및 활용 동의를 획득하여야 함.

ㅇ 본 과제 신청 시, 수집된 데이터에 대한 K-BDS 등록 및 개발된 AI 모델에 대한 K-BDI 연계·공개 계획을 구체적으로 제시하여야 하며, 본 연구에서 확보된 모든 데이터(원 데이터, AI 학습용/평가용 데이터)와 AI 모델은 K-BDS 또는 K-BDI에 등록하여야 함.

ㅇ 본 과제(총괄운영과제, 내역1)의 경우, 생체노화 리프로그래밍 원천기술 개발 사업 전반(내역2, 3 포함)에서 활용하기 위한 참여자 동의서 구득 및 IRB 연구계획 승인이 필요함.

ㅇ 총괄운영과제(내역 1)은 사업 차원에서 타 유관 사업과의 교류·협력 및 국제협력을 총괄하며, 국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업, 한국인 디지털 분자지도 구축 사업 등 국내 유관 사업 및 국내외 우수기관, 국제 컨소시엄과의 기술 교류 및 협력 기반을 마련함.

ㅇ 내역2, 3은 총괄운영과제(내역1)의 원천특허 획득 전략 수립, 과제별 성과 분석을 통한 기술 간 연계, 사업과제 간 교류활동 지원 등에 적극적으로 협력하여야 함.

ㅇ 선정 이후, 사업 내 과제(내역2, 3)에 표준화된 동물모델을 제공·공유하기 위해, 과제 지원 시 고도노화 표현형을 지닌 동물모델을 선제적으로 제안하여야 함. 다만 과제 협약 단계에서 제안된 동물모델은 과제 간 협의를 통해 일부 조정될 수 있음.

ㅇ 생체노화 리프로그래밍 원천기술 사업 내(내역2, 3) 및 외부 연구 그룹에게 제공하기 위한 자원(동물모델, 인간 유래 시료) 및 표현형·임상 데이터 분양 체계를 운영하여야 함.

ㅇ 내역1에서 제시한 고도화 정량지표를 기반으로 내역2, 3에서 생체노화 리프로그래밍 원천기술 개발 및 효능 평가용 플랫폼을 운영함.

<정량지표 예시(안)>

· 분자수준 노화 지표: DNA 메틸화 시계(DNAm clock), 노화 세포 마커, 세포주기 억제 단백질, 텔로미어 길이, DNA 손상 마커, 세포 신호 경로(SIRT1, mTOR, AMPK 등) 활성 변화 등

· 세포수준 노화 지표: 세포 분열 능력, 세포 호흡 및 에너지 대사 변화(ATP, NAD+ 등), 세포 및 핵 크기 변화 등

· 조직수준 노화 지표: 콜라겐 양과 질의 변화(조직 섬유화), 세포 밀도 변화, 염증세포 침윤 정도, 조직의 기계적 물성 변화 등

· 개체수준 노화 지표: 혈액 내 단백질 및 호르몬 변화, 운동성 및 자극에 대한 반응성 변화 등

ㅇ 사업 내 모든 과제(총괄운영과제 포함)에 대해 자체 연차 점검을 실시하여 단계·최종평가의 참고 자료로 제공해야 함. 또한 총괄운영과제는 사업 전반에서 특허 분석 지원 및 기술이전 등 활용 방안을 모색하여야 함. 과제 간 연계를 통한 성과 창출 시 성과 배분 등에 대해 과제 간 협의를 통해 조정함.

ㅇ 본 사업에서 생산한 다중오믹스 원데이터(raw data)와 관련된 노화 표현형 데이터(동물모델) 및 임상 정보(인간)는 사업 기간 내 K-BDS로 연계되어야 함. 또한 구축된 웹포털을 K-BDS에 사업 기간 내 탑재 완료하여야 함.

관리번호			2026–차세대바이오- 1-분야공모-03		RFP 유형코드		목적·내용	성과물 특성	지원유형
							R	0	1
							원천연구	이론·기술의 정립 및 검증(TRL 2-4)	일반연구개발
국가전략연구 기획평가전문분야			PM분야	차세대바이오	RB분야1		바이오연구데이터	RB분야2	생명연구자원
사업명			생체노화 리프로그래밍 원천기술 개발
RFP명			[내역2] 노화 미세환경기반 제어 원천기술 개발
			(TRL : [시작] 2단계 ~ [종료] 4단계)
지원 정보	지원기간		2026.04 ~ 2030.12		정부지원금		19,000백만원
		1단계 (1차년도)	2026.04 ~ 2028.12 (2026.04 ~ 2026.12)			1단계 (1차년도)	11,000백만원 (3,000백만원)
		2단계	2029.01 ~ 2030.12			2단계	8,000백만원
	주관기관유형		■ 제한없음 □ 대학/출연(연)/국·공립연/특정연 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
	주관기관 외 필수참여기관		■ 제한없음 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
키워드	한글		고도노화, 미세환경, 고도노화 리프로그래밍, 노화제어 후보물질, 노화기전
	영문		Advanced aging, Tissue microenvironment, Reprogramming of advanced aging, Candidate target for aging control, Mechanism of aging

1. 추진배경

ㅇ 추진근거

- 「과학기술기본법」 제11조 및 「생명공학육성법」 제11조: 국가 차원의 연구개발사업을 체계적으로 추진하여 국민 삶의 질 향상과 과학기술 경쟁력 제고를 도모하고, 생명공학 기반의 고령친화 융합연구를 촉진하도록 규정.

- 「제4차 저출산고령사회 기본계획(2020)」 및 「제4차 과학기술기본계획(2018~2022)」: 고령자 건강관리 및 치료시스템 구축, 예측·예방의학 강화, 치매·만성질환 대응 등 고령친화 신기술 개발을 주요 과제로 제시.

- 「대한민국 과학기술 미래전략 2045(국가과학기술자문회의, 2020)」: “생명과 노화의 원리 규명”, “질병으로부터 자유로운 장수시대 구현”을 국가 도전과제로 설정, 노화과학 R&D 투자 확대 방향 제시.

- 「제1차 국가연구개발 중장기 투자전략(2023~2027, 과기정통부)」 및 「제4차 생명공학육성 기본계획(2023~2032)」: ‘국민건강 증진을 위한 노화 대응’을 23대 투자과제 중 하나로 선정하고, 초고령사회 대응 생명공학 기반 확충 및 노화·치매 대응 기술개발을 추진과제로 명시.

ㅇ 추진배경

- 항노화 및 역노화(Rejuvenation)는 노화된 세포나 조직의 기능을 회복시키는 기술로, 단순한 노화 지연을 넘어 생리적 노화를 되돌리는 첨단 생명공학 분야임. 인류 수명 연장과 바이오산업 혁신의 핵심 기반으로 기대되고 있음.

- 세포 리프로그래밍, 면역 재활성화, 혈장치료 등 역노화 기술이 실험·임상 단계에서 가능성을 입증하고 있음. 급속한 고령화와 노화 관련 질환 증가에 대응하기 위해, 노화 자체를 조절하는 기술 개발의 중요성이 확대됨.

- 역노화를 위한 세포 리프로그래밍 과정에서의 암 발생, 기능 소실 등 안정성 문제가 남아 있으며, 비임상 적용을 위한 표준화 기술과 장기 안전성 검증이 미흡함.

- 해외에서는 Calico, Altos Labs, Novartis 등이 대규모 투자를 진행하며 글로벌 시장이 2030년 약 600억 달러 규모로 성장 전망임. 국내는 기초연구가 진행 중이나 산업화는 초기 단계임.

- 노화의 근본 원인 규명과 안전한 제어기술 확보가 시급함. 이에 따라 ’24년 한국연구재단 학회 개방형 기획협의체에서 신규 과제로 제안되어 ’25년 세부기획을 추진함.

ㅇ 기획 주안점

- 기존 노화 연구는 개별 질환 중심의 정성적 관찰에 머물러, 생물학적 노화의 가속 현상과 전신적 병태를 설명하는데 한계가 있었음. 이를 극복하기 위해 노화 속도의 비정상적 가속을 계량적으로 정의하는 새로운 개념*을 정의하고 이에 대한 표준 지표와 고도노화 평가 체계가 필요함.

* 고도노화(advanced aging): 정상적인 노화 속도를 넘어 생물학적 노화 지표가 급격히 악화되어 질병 위험이 비정상적으로 증가한 병태생리학적 상태로 ‘시간에 따른 자연 노화’가 아닌 ‘병리적 노화의 가속형태’로서, 생체의 항상성 붕괴와 전신적 기능 저하를 동반하는 상위 병리 단위(metapathophysiological state)로 정의.

- 기존 연구는 정성적·단일조직 중심으로 세포–조직–장기 간 연동 기전 규명이 미흡함. 따라서 이를 통합적으로 규명하고, 산업 전환이 가능한 검증 플랫폼 구축이 필요함.

- 국내 기초 단계의 노화 연구를 고도화하여, 다중오믹스 기반 고도노화 정량지표와 4D 노화지도(ATLAS), 그리고 전임상 효능평가 및 정밀제어 기술을 확보해 글로벌 수준의 원천역량을 달성함.

- 지표 확립–제어기술–효능검증의 3개 내역사업 구조로 추진하며, 대학·출연연·병원·기업이 참여하는 다기관 컨소시엄을 구성하여 내역별 유기적 협력이 요구됨. 단일세포·오믹스·AI 분석을 연계한 공공 데이터 플랫폼 구축하고 국내 유관사업과 연계가 필요함.

- 고도노화의 평가·예측·중재체계 확립으로 건강수명 연장과 의료비 절감을 달성하고, 진단·치료·디지털헬스 등 신산업 창출을 견인함. 국가 표준 지표와 4D ATLAS를 기반으로 정밀노화 기술과 산업 생태계 경쟁력을 확보함.

◈ ‘26년 내역2 신규과제 지원(기획) 방향

ㅇ 고도노화 지표 및 세포군에 따라 조직별 노화 경로를 정밀 분석하여 조직 특이적 제어 기술 마련 지원

ㅇ 미세환경 수준에서의 기능 회복을 시각화하고 수치화할 수 있는 연구 설계 지원

2. 과제목표

ㅇ 최종 목표 : 고도노화 미세환경 추적/제어 원천기술 개발 및 핵심 노화 제어 후보물질 도출 및 검증

- 면역계, 신경계, 근육계, 소화계 등 각 조직 및 장기 특이적 고도노화 미세환경*을 단일세포 수준에서 정의하고 이를 추적 관찰함으로써 핵심 조절 유전자 및 신호경로를 규명함. 발견한 핵심 인자를 활용하여 고도노화 미세환경 제어기술을 개발하고 검증함. 이를 통해 노화 제어를 위한 핵심 후보물질을 도출하고 생체에서 검증하는 것을 목표로 함.

* 고도노화 미세환경이란, 주변 조직이 가진 정상범주의 노화 속도에 비해 상대적으로 조직학적/생리학적 기능이 파괴되어 질병 위험으로 이어질 가능성이 높은 초기 상태의 조직 미세환경을 의미

ㅇ 단계별 목표

1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 고도노화 미세환경 회복 타겟의 기전 연구 - 목표 장기* 시스템 선정 * 면역계, 신경계, 순환계, 소화기 및 근골격계 장기 등 - 고도노화 미세환경 조절 기전 및 표적인자 통합 규명 - 고도노화 미세환경의 단일세포 수준 다중오믹스 모자이시즘** 기전 연구 ** 유전체 및 다중오믹스 수준의 비동질적 세포 상태 ㅇ 비임상모델을 활용한 고도노화 리프로그래밍 원천기술 개발 - 비임상모델(생체모사 또는 동물모델)기반 단일세포 수준 고도노화 생체 내 추적기술 개발 - 단일세포 수준의 조직특이적 고도노화 미세환경 제어 기술 개발 ㅇ 고도노화 미세환경 회복을 위한 타겟 발굴 - 고도노화 미세환경 회복을 위한 표적 후보 인자 5종 이상 발굴 - 비임상모델을 이용한 타겟 검증
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ 고도노화 미세환경 회복 타겟의 기전 심화 연구 - 고도노화 미세환경의 근본적 발생원인 및 목표 장기와 전신적 영향을 규명 ㅇ 고도노화 미세환경 기능 회복을 위한 후보물질 도출 - 고도노화 미세환경 회복을 위한 약물 후보 설계 및 타당성 검증 - 약물의 효능, 안정성, 전달 방법 등을 고려한 모달리티 선정 ㅇ 비임상 모델을 활용한 후보물질 효능 검증(내역3과 연계) - 조직배양 모델 등을 이용한 in vitro 스크리닝 및 검증 - 동물모델 기반 고도노화 미세환경 회복 후보물질 안정성 및 효능 평가

3. 성과지표

ㅇ 성과지표(과제 별)

항목		1단계	2단계 (최종목표)	성과수준			비고
				국내 최고수준	세계 최고수준	기타
필수	고도노화 미세환경 추적/제어 원천기술	O	-	-	O	특허 또는 논문으로 검증	-
	미세환경 제어/회복 타겟 확보	5개 이상	-	-	-	-
	미세환경 제어/회복 후보물질 확보	-	O	-	O	비임상 평가 시스템에서 검증 완료
자율	SCI 논문	단계별 자율제시		-	-	원천기술을 입증하는 JCR 상위 10% 이내
	특허 등록 건수	단계별 자율제시		-	-	-
	기술이전 및 사업화	단계별 자율제시		-	-	-

4. 특기사항

기본

특성분류

주요 항목별

해당여부

국가전략기술

■ Y (첨단바이오/디지털 헬스데이터 분석·활용)

□ N

혁신도전형 R&D

□ Y

■ N

특허로 R&D(舊 IP-R&D)

□ Y

■ N

경쟁형 R&D

□ Y

■ N

보안과제

□ Y

■ N

기술료 징수

■ Y

□ N

3책5공 적용

■ Y

□ N

국제공동연구 의무

□ Y

■ N

지자체 예산매칭 의무

□ Y

■ N

ESG

□ E(환경)       □ S(사회)    □ G(지배구조)    ■ 해당없음

ㅇ 선정 과제 수 : 4개 과제 내외

- 과제 별 1차년도 7.5억원 내외, 2차년도 이후 10억원 내외

ㅇ 총 연구개발 기간은 5년(3+2)이며, 1차년도 연구개발 기간은 9개월임.

ㅇ 주관연구개발기관이 공동연구개발기관 등을 자율로 구성하는 연구개발과제 형식으로 제안하여야 함.

ㅇ 유사과제 수행 또는 참여하고 있는 경우는 중복지원을 지양함.

ㅇ 단계평가 후 계속지원 여부를 결정하고, 연구기간 및 연구예산은 변경될 수 있음.

ㅇ 11가지 유형의 연구성과에 해당하는 연구개발성과물*은 전담기관에 등록 또는 기탁하여야 함.

* 제품, 시설ㆍ장비, 논문, 특허 등 지식재산권, 연구보고서의 원문, 기술의 요약정보, 생명자원, 소프트웨어, 화합물(化合物), 신품종, 표준 등

ㅇ (비)임상 또는 인간 유래 시료를 이용하는 경우 동물실험윤리위원회(IACUC) 또는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 받아야 함.

ㅇ 인체유래 데이터 생산 시 데이터 활용이 가능하도록 생명윤리법, 개인정보보호법 등 관련 법적 검토를 통하여 제3자 자료 제공 및 활용 동의를 획득하여야 함.

ㅇ 본 과제 신청 시, 수집된 데이터에 대한 K-BDS 등록 및 개발된 AI 모델에 대한 K-BDI 연계·공개 계획을 구체적으로 제시하여야 하며, 본 연구에서 확보된 모든 데이터(원 데이터, AI 학습용/평가용 데이터)와 AI 모델은 K-BDS 또는 K-BDI에 등록하여야 함.

ㅇ 총괄운영과제(내역1)에서 제시한 고도화 정량지표를 기반으로 내역2, 3에서 생체노화 리프로그래밍 원천기술 개발 및 효능 평가용 플랫폼을 운영하여야 함.

ㅇ 총괄운영과제(내역1)은 사업 내 과제(내역2, 3)에 표준화된 동물모델을 제공·공유하기 위해, 과제 지원 시 고도노화 표현형을 지닌 동물모델을 선제적으로 제안하여야 함. 다만 과제 협약 단계에서 제안된 동물모델은 과제 간 협의를 통해 일부 조정될 수 있음.

<정량지표 예시(안)>

· 분자수준 노화 지표: DNA 메틸화 시계(DNAm clock), 노화 세포 마커, 세포주기 억제 단백질, 텔로미어 길이, DNA 손상 마커, 세포 신호 경로(SIRT1, mTOR, AMPK 등) 활성 변화 등

· 세포수준 노화 지표: 세포 분열 능력, 세포 호흡 및 에너지 대사 변화(ATP, NAD+ 등), 세포 및 핵 크기 변화 등

· 조직수준 노화 지표: 콜라겐 양과 질의 변화(조직 섬유화), 세포 밀도 변화, 염증세포 침윤 정도, 조직의 기계적 물성 변화 등

· 개체수준 노화 지표: 혈액 내 단백질 및 호르몬 변화, 운동성 및 자극에 대한 반응성 변화 등

ㅇ 총괄운영과제(내역1)은 사업 내 모든 과제에 대해 자체 연차점검을 실시하여 단계·최종평가의 참고자료로 제공해야 함. 또한 총괄운영과제는 사업 전반에서 특허 분석 지원 및 기술이전 등 활용 방안을 모색하여야 함. 과제 간 연계를 통한 성과 창출 시 성과 배분 등에 대해 과제 간 협의를 통해 조정함.

ㅇ 본 선정과제(내역2)는 총괄운영과제(내역1)의 원천특허 획득 전략 수립, 과제별 성과 분석을 통한 기술 간 연계, 사업과제 간 교류활동 지원 등에 적극적으로 협력하여야 함.

ㅇ 본 사업에서 생산한 다중오믹스 원데이터(raw data)와 관련된 노화 표현형 데이터(동물모델) 및 임상 정보(인간)는 사업 기간 내 K-BDS로 연계되어야 함. 또한 구축된 웹포털을 K-BDS에 사업 기간 내 탑재 완료하여야 함.

관리번호			2026–차세대바이오- 1-분야공모-04		RFP 유형코드		목적·내용	성과물 특성	지원유형
							R	1	1
							원천연구	시작품․시제품 제작 및 검증 (TRL 5~6)	일반연구개발
국가전략연구 기획평가전문분야			PM분야	차세대바이오	RB분야1		바이오연구데이터	RB분야2	생명연구자원
사업명			생체노화 리프로그래밍 원천기술 개발
RFP명			[내역3] 노화 제어기술 효능 평가용 플랫폼 구축(분야1~2)
			(TRL : [시작] 3단계 ~ [종료] 5단계)
지원 정보	지원기간		2026.04 ~ 2030.12		정부지원금		14,250백만원
		1단계 (1차년도)	2026.04 ~ 2028.12 (2026.04 ~ 2026.12)			1단계 (1차년도)	8,250백만원 (2,250백만원)
		2단계	2029.01 ~ 2030.12			2단계	6,000백만원
	주관기관유형		■ 제한없음 □ 대학/출연(연)/국·공립연/특정연 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
	주관기관 외 필수참여기관		■ 제한없음 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
키워드	한글		고도노화, 효능 평가, 안정성 평가, 평가기술 실증, 비임상 플랫폼
	영문		Advanced aging, Efficacy Assessment, Safety Assessment, Assessment Methodology Validation, Pre-clinical Platform

1. 추진배경

ㅇ 추진근거

- 「과학기술기본법」 제11조 및 「생명공학육성법」 제11조: 국가 차원의 연구개발사업을 체계적으로 추진하여 국민 삶의 질 향상과 과학기술 경쟁력 제고를 도모하고, 생명공학 기반의 고령친화 융합연구를 촉진하도록 규정.

- 「제4차 저출산고령사회 기본계획(2020)」 및 「제4차 과학기술기본계획(2018~2022)」: 고령자 건강관리 및 치료시스템 구축, 예측·예방의학 강화, 치매·만성질환 대응 등 고령친화 신기술 개발을 주요 과제로 제시.

- 「대한민국 과학기술 미래전략 2045(국가과학기술자문회의, 2020)」: “생명과 노화의 원리 규명”, “질병으로부터 자유로운 장수시대 구현”을 국가 도전과제로 설정, 노화과학 R&D 투자 확대 방향 제시.

- 「제1차 국가연구개발 중장기 투자전략(2023~2027, 과기정통부)」 및 「제4차 생명공학육성 기본계획(2023~2032)」: ‘국민건강 증진을 위한 노화 대응’을 23대 투자과제 중 하나로 선정하고, 초고령사회 대응 생명공학 기반 확충 및 노화·치매 대응 기술개발을 추진과제로 명시.

ㅇ 추진배경

- 항노화 및 역노화(Rejuvenation)는 노화된 세포나 조직의 기능을 회복시키는 기술로, 단순한 노화 지연을 넘어 생리적 노화를 되돌리는 첨단 생명공학 분야임. 인류 수명 연장과 바이오산업 혁신의 핵심 기반으로 기대되고 있음.

- 세포 리프로그래밍, 면역 재활성화, 혈장치료 등 역노화 기술이 실험·임상 단계에서 가능성을 입증하고 있음. 급속한 고령화와 노화 관련 질환 증가에 대응하기 위해, 노화 자체를 조절하는 기술 개발의 중요성이 확대됨.

- 역노화를 위한 세포 리프로그래밍 과정에서의 암 발생, 기능 소실 등 안정성 문제가 남아 있으며, 비임상 적용을 위한 표준화 기술과 장기 안전성 검증이 미흡함.

- 해외에서는 Calico, Altos Labs, Novartis 등이 대규모 투자를 진행하며 글로벌 시장이 2030년 약 600억 달러 규모로 성장 전망임. 국내는 기초연구가 진행 중이나 산업화는 초기 단계임.

- 노화의 근본 원인 규명과 안전한 제어기술 확보가 시급함. 이에 따라 ’24년 한국연구재단 학회 개방형 기획협의체에서 신규 과제로 제안되어 ’25년 세부기획을 추진함.

ㅇ 기획 주안점

- 기존 노화 연구는 개별 질환 중심의 정성적 관찰에 머물러, 생물학적 노화의 가속 현상과 전신적 병태를 설명하는데 한계가 있었음. 이를 극복하기 위해 노화 속도의 비정상적 가속을 계량적으로 정의하는 새로운 개념*을 정의하고 이에 대한 표준 지표와 고도노화 평가 체계가 필요함.

* 고도노화(advanced aging): 정상적인 노화 속도를 넘어 생물학적 노화 지표가 급격히 악화되어 질병 위험이 비정상적으로 증가한 병태생리학적 상태로 ‘시간에 따른 자연 노화’가 아닌 ‘병리적 노화의 가속형태’로서, 생체의 항상성 붕괴와 전신적 기능 저하를 동반하는 상위 병리 단위(metapathophysiological state)로 정의.

- 기존 연구는 정성적·단일조직 중심으로 세포–조직–장기 간 연동 기전 규명이 미흡함. 따라서 이를 통합적으로 규명하고, 산업 전환이 가능한 검증 플랫폼 구축이 필요함.

- 국내 기초 단계의 노화 연구를 고도화하여, 다중오믹스 기반 고도노화 정량지표와 4D 노화지도(ATLAS), 그리고 전임상 효능평가 및 정밀제어 기술을 확보해 글로벌 수준의 원천역량을 달성함.

- 지표 확립–제어기술–효능검증의 3개 내역사업 구조로 추진하며, 대학·출연연·병원·기업이 참여하는 다기관 컨소시엄을 구성하여 내역별 유기적 협력이 요구됨. 단일세포·오믹스·AI 분석을 연계한 공공 데이터 플랫폼 구축하고 국내 유관사업과 연계가 필요함.

- 고도노화의 평가·예측·중재체계 확립으로 건강수명 연장과 의료비 절감을 달성하고, 진단·치료·디지털헬스 등 신산업 창출을 견인함. 국가 표준 지표와 4D ATLAS를 기반으로 정밀노화 기술과 산업 생태계 경쟁력을 확보함.

◈ ‘26년 내역3 신규과제 지원(기획) 방향

ㅇ 고도노화 지표를 바탕으로 제어기술 및 후보물질의 효능·안정성·작용기전 검증 체계 수립 지원

ㅇ 실험 데이터는 후속 AI 설계 및 타겟 추출에 필요한 고품질 학습 데이터셋으로 활용

2. 과제목표

ㅇ 최종 목표 : 고도노화 제어 기술 검증을 위한 다기능 평가 플랫폼 구축 및 실증

- 고도노화 제어 원천기술의 효능을 객관적으로 평가하기 위한 다기능 통합 검증 플랫폼을 구축함. 인간 유래 오가노이드, 장기칩, 다중공배양 시스템 등 생체모사 모델(분야1) 또는 노화 관련 질환 동물모델(설치류 및 영장류 등)(분야2)를 활용하여 세포 및 조직 수준에서 노화 제어 기술의 효능을 정량적으로 평가함. 이를 통해 임상 적용 가능성을 제시하기 위한 효능 평가 비임상 플랫폼 구축 및 핵심 노화 인자 억제 후보물질을 이용한 실증을 목표로 함.

ㅇ 단계별 목표

- 분야1(인간 유래 오가노이드, 장기칩, 다중공배양 시스템 등 생체모사 모델)

1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 정량적 노화 지표 기반의 생체모사 플랫폼과 다중오믹스 분석 기술을 연계한 효능 평가 시스템 구축 - 인간 유래 오가노이드·장기칩·다중공배양 기반의 생체모사 노화 연구 모델 구축 - 다중 오믹스 기반의 고해상도 세포 노화 평가 시스템 구축 - 주요 조직* 4종 이상의 노화 평가 시스템 구축 * 면역계, 신경계, 순환계, 소화기 및 근골격계 장기 등 ㅇ 전임상 유효성·안정성 평가 체계 구축 및 실증 - 후보 노화제어 물질들에 대해 약동학(PK), 독성(toxicity), 유효성(efficacy)을 종합 평가할 수 있는 전임상 시험 체계 구축 - 유효 물질을 통한 평가 체계 실증
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ 노화 제어 원천기술 효능 평가 시스템 고도화 - 정량적 노화 지표와 표적 데이터를 활용한 개인별 노화 예측모델 고도화 - 예측–진단–치료 통합형 정밀노화 플랫폼 개발 및 임상 전환 가능 평가 시스템 확립 ㅇ 노화 조절인자를 이용한 평가 시스템 실증 - 오가노이드, 장기칩, 다중공배양 연계 평가 시스템 실증 - 특정 조직이나 노화세포 선택적 전달체 평가 시스템 구축 및 실증 - 평가 데이터의 디지털화 및 표준화를 통한 고품질 데이터셋 구축 및 공유(K-BDS 연계)

- 분야2(노화 관련 질환 동물모델(설치류 및 영장류 등)

1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 비임상 동물모델 및 인간 유래 세포를 활용한 노화 평가 인프라 구축 - 노화 기전 기반 신규 노화 동물모델 개발 - 설치류·영장류 등 다양한 노화 또는 노화관련 질환 모델 동물을 활용하여 세포–조직–전신 단위에서 다계층 평가 시스템 구축 - 주요 조직* 4종 이상의 노화 평가 시스템 구축 * 면역계, 신경계, 순환계, 소화기 및 근골격계 장기 등 ㅇ 전임상 유효성·안정성 평가 체계 구축 및 실증 - 후보 노화제어 물질들에 대해 약동학(PK), 독성(toxicity), 유효성(efficacy)을 종합 평가할 수 있는 전임상 시험 체계 구축 - 유효 물질을 통한 평가 체계 실증
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ 노화 제어 원천기술 효능 평가 시스템 고도화 - 정량적 노화 지표와 표적 데이터를 활용한 개인별 노화 예측모델 고도화 - 예측–진단–치료 통합형 정밀노화 플랫폼 개발 및 임상 전환 가능 평가 시스템 확립 ㅇ 노화 조절인자를 이용한 평가 시스템 실증 - 동물모델 연계 평가 시스템 실증 - 특정 조직이나 노화세포 선택적 전달체 평가 시스템 구축 및 실증 - 평가 데이터의 디지털화 및 표준화를 통한 고품질 데이터셋 구축 및 공유(K-BDS 연계)

3. 성과지표

ㅇ 성과지표(분야1·2 공통, 과제 별)

항목		1단계	2단계 (최종목표)	성과수준			비고
				국내 최고수준	세계 최고수준	기타
필수	주요 조직노화 평가 시스템	4종 이상	-	-	-	-	생명자원 및 동물모델은 외부 기탁 기관에 기탁 의무화
	비임상 플랫폼 구축 및 고도화	O	O	-	O	-
	평가 데이터셋 구축 및 공개	O	O	O	-	-
	유효물질 실증	3종 이상	-	-	-	-
	후보물질 실증	-	2종 이상	-	-	-
자율	SCI 논문 건수	단계별 자율제시		-	-	-
	특허 등록 건수	단계별 자율제시		-	-	-

4. 특기사항

기본

특성분류

주요 항목별

해당여부

국가전략기술

■ Y (첨단바이오/디지털 헬스데이터 분석·활용)

□ N

혁신도전형 R&D

□ Y

■ N

특허로 R&D(舊 IP-R&D)

□ Y

■ N

경쟁형 R&D

□ Y

■ N

보안과제

□ Y

■ N

기술료 징수

■ Y

□ N

3책5공 적용

■ Y

□ N

국제공동연구 의무

□ Y

■ N

지자체 예산매칭 의무

□ Y

■ N

ESG

□ E(환경)       □ S(사회)    □ G(지배구조)    ■ 해당없음

ㅇ 선정 과제 수 : 2개 과제 내외

- 과제 별 1차년도 11.25억원 내외, 2차년도 이후 15억원 내외

ㅇ 총 연구개발 기간은 5년(3+2)이며, 1차년도 연구개발 기간은 9개월임.

ㅇ 주관연구개발기관이 공동연구개발기관 등을 자율로 구성하는 연구개발과제 형식으로 제안하여야 함.

ㅇ 유사과제 수행 또는 참여하고 있는 경우는 중복지원을 지양함.

ㅇ 단계평가 후 계속지원 여부를 결정하고, 연구기간 및 연구예산은 변경될 수 있음.

ㅇ 11가지 유형의 연구성과에 해당하는 연구개발성과물*은 전담기관에 등록 또는 기탁하여야 함.

* 제품, 시설ㆍ장비, 논문, 특허 등 지식재산권, 연구보고서의 원문, 기술의 요약정보, 생명자원, 소프트웨어, 화합물(化合物), 신품종, 표준 등

ㅇ (비)임상 또는 인간 유래 시료를 이용하는 경우 동물실험윤리위원회(IACUC) 또는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 받아야 함.

ㅇ 인체유래 데이터 생산 시 데이터 활용이 가능하도록 생명윤리법, 개인정보보호법 등 관련 법적 검토를 통하여 제3자 자료 제공 및 활용 동의를 획득하여야 함.

ㅇ 본 과제 신청 시, 수집된 데이터에 대한 K-BDS 등록 및 개발된 AI 모델에 대한 K-BDI 연계·공개 계획을 구체적으로 제시하여야 하며, 본 연구에서 확보된 모든 데이터(원 데이터, AI 학습용/평가용 데이터)와 AI 모델은 K-BDS 또는 K-BDI에 등록하여야 함.

ㅇ 총괄운영과제(내역1)에서 제시한 고도화 정량지표를 기반으로 내역2, 3에서 생체노화 리프로그래밍 원천기술 개발 및 효능 평가용 플랫폼을 운영하여야 함.

ㅇ 총괄운영과제(내역1)은 사업 내 과제(내역2, 3)에 표준화된 동물모델을 제공·공유하기 위해, 과제 지원 시 고도노화 표현형을 지닌 동물모델을 선제적으로 제안하여야 함. 다만 과제 협약 단계에서 제안된 동물모델은 과제 간 협의를 통해 일부 조정될 수 있음.

<정량지표 예시(안)>

· 분자수준 노화 지표: DNA 메틸화 시계(DNAm clock), 노화 세포 마커, 세포주기 억제 단백질, 텔로미어 길이, DNA 손상 마커, 세포 신호 경로(SIRT1, mTOR, AMPK 등) 활성 변화 등

· 세포수준 노화 지표: 세포 분열 능력, 세포 호흡 및 에너지 대사 변화(ATP, NAD+ 등), 세포 및 핵 크기 변화 등

· 조직수준 노화 지표: 콜라겐 양과 질의 변화(조직 섬유화), 세포 밀도 변화, 염증세포 침윤 정도, 조직의 기계적 물성 변화 등

· 개체수준 노화 지표: 혈액 내 단백질 및 호르몬 변화, 운동성 및 자극에 대한 반응성 변화 등

ㅇ 총괄운영과제(내역1)은 사업 내 모든 과제에 대해 자체 연차점검을 실시하여 단계·최종평가의 참고자료로 제공해야 함. 또한 총괄운영과제는 사업 전반에서 특허 분석 지원 및 기술이전 등 활용 방안을 모색하여야 함. 과제 간 연계를 통한 성과 창출 시 성과 배분 등에 대해 과제 간 협의를 통해 조정함.

ㅇ 본 선정과제(내역2)는 총괄운영과제(내역1)의 원천특허 획득 전략 수립, 과제별 성과 분석을 통한 기술 간 연계, 사업과제 간 교류활동 지원 등에 적극적으로 협력하여야 함.

ㅇ 본 사업에서 생산한 다중오믹스 원데이터(raw data)와 관련된 노화 표현형 데이터(동물모델) 및 임상 정보(인간)는 사업 기간 내 K-BDS로 연계되어야 함.

관리번호			2026–차세대바이오- 1-지정공모-10		RFP 유형코드		목적·내용	성과물 특성	지원유형
							R	1	2
							원천연구	시작품․시제품 제작 및 검증 (TRL 5~6)	컨소시엄형
국가전략연구 기획평가전문분야			PM분야	차세대바이오	RB분야1		AI 바이오	RB세부2	디지털바이오
사업명			AI 바이오 혁신 연구거점 조성 시범사업
RFP명			AI 바이오 혁신 연구거점 조성 시범사업(컨소시엄)
			(TRL : [시작] 3단계 ~ [종료] 5단계)
지원 정보	지원기간		2025.04 ~ 2030.12		정부지원금		49,100백만원
		1단계 (1차년도)	2025.04 ~ 2028.12 (2025.04 ~ 2025.12)			1단계 (1차년도)	36,300백만원 (9,900백만원)
		2단계	2029.01 ~ 2030.12			2단계	12,800백만원
	주관기관유형		□ 제한없음 ■ 대학/출연(연)/국·공립연/특정연 ■ 기업 ■ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
	주관기관 외 필수참여기관		□ 제한없음 ■ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
키워드	한글		AI바이오, 혁신 연구거점, AI+자동화, Lab-in-the-loop 체계, 합성신약, 파운데이션 모델
	영문		AIxBio, Innovation hub, AI automation, Lab-in-the-loop, Synthetic drug, Foundation model

1. 추진배경

ㅇ 추진근거

- 과학기술기본법 제11조(국가연구개발사업의 추진), 생명공학육성법 제 11조(연구개발사업의 추진)

- 국정과제(경제2-2) “세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 AI 기본사회 실현”, 국정과제(경제2-23) “세계를 선도할 NEXT 전략기술 육성”, 대통령 공약 B-2-2-1 “안정적 R&D 예산⋅혁신성장체제 구축”

- 제4차 생명공학육성기본계획 (전략1: 디지털 융합을 통한 바이오 혁신, 전략 4: 융합 생태계 조성)

- AI 바이오 확산전략(산⋅학⋅연⋅병 협력의 “AI 바이오 혁신거점” 조성 및 대규모⋅집중 지원)

- 2026년도 국가연구개발 투자방향 및 기준(AX 전환 중점 지원, 첨단바이오 육성, 디지털+바이오 융합 촉진)

- 첨단바이오 이니셔티브 (디지털바이오 주력분야 육성, 인재양성 및 연구⋅디지털 인프라 기반 구축)

ㅇ 세부 추진배경

- 글로벌 바이오경쟁의 핵심은 “데이터”와 “인공지능”으로 급속히 이동 중으로 AI는 유전체⋅단백체 등 복잡한 바이오데이터를 통합⋅분석하는 도구에서, 이제는 생명현상의 구조와 기능을 예측⋅설계⋅검증하는 주도적 역할까지 빠르게 진화 중임.

- 주요국은 AI 바이오 융합연구를 거점화하여 지속가능한 연구생태계 조성과 글로벌 확산전략을 추진 중임(예: 미국 – Arc Institute, Chen Zukerberg Institute 등, 영국- Rosalind Franklin Institute 등).

- 국내에서도 일부 거점형 융합연구 모델을 시도하고 있으나 중장기 비전, 인프라 집적 등 체계적인 준비와 전략적 접근은 미흡함. 주요 선도국과 동등 이상 글로벌 수준 바이오 연구 경쟁력 확보를 위해서는 국가차원의 AI 바이오 혁신 거점 육성 지원이 필요함.

- AI 바이오 연구 혁신을 위한 거점을 구축하되, 다학제 융합과 자율적 연구 생태계를 기반으로, 자율적 연결(One to One) 과 중앙 통합 관리(Hub & Spoke)를 병행하는 체계로 운영하며, 데이터와 성과를 국가 단위로 확장할 필요가 있음.

- 여러 새로운 형태의 신약 기술 발전에도 불구하고, 합성신약은 여전히 세계 의약품 시장의 주류로서 거대한 규모와 성장성을 보이고 있음. (글로벌 의약품 시장 2024년 기준 약 1.6조 달러 규모의 2/3가 합성신약임. 국내 의약품 시장 규모는 2023년 31조 4,500여억 원으로 역대 최고치 기록)

- 특히, AI 활용 신약개발이 활발히 이루어지고 있으며 기술적 기반이 빠르게 확충되고 있고(관련 특허출원 연평균 27.7 % 증가), AI를 활용한 합성신약 개발은 개발 시간과 비용 단축 및 성공률 높이는 효과가 입증되고 있음.

※ 신약 후보물질 발굴 기간 1년 남짓으로 단축. 임상 진입까지 필요한 합성 실험 수 1/10 수준으로 감소. 임상 초기 성공률 2배 이상 증가 등).

- 세포치료제나 항체 등 다른 신약개발 분야에 비해, 합성신약 분야에서 AI 기술이 가장 활발하게 활용되고 있음.

※ AI 신약개발 스타트업의 약 45%가 합성신약 프로젝트에 집중하고 있고, 바이오의약품 분야는 24% 수준임).

- 타 분야 대비 합성신약 분야에서 AI 모델 적용의 깊이와 범위가 넓으므로, 연구 전주기를 단기간 내 AI 기반 lab-in-the-loop으로 구축 및 실증하기에 적합한 분야임.

ㅇ 기획의 주안점

- 산⋅학⋅연⋅병 오픈 생태계 기반의 합성신약 AI 바이오 혁신 연구거점 조성을 통해 AI+자동화 lab-in-the-loop 체계를 확립⋅실증하고자 함.

- (기술·인재·산업이 연결되는 선순환 구조 필요) AI 바이오 분야의 혁신 생태계를 위해 기술 축적, 인재 양성, 산업 확산을 유기적으로 연계한 국가 차원의 거점 육성이 필요함.

- (AI바이오 융합을 통한 핵심 국가경쟁력 확보 필요) AI, 데이터, 컴퓨팅 기술과 바이오 융합을 통한 디지털 대전환이 급진전 중이며, 글로벌 수준 연구역량 확보가 필요함.

- (인재 양성 및 글로벌 협력 기반의 생태계 구축 필요) 인재 양성 및 해외 우수과학자 유치와, 글로벌 데이터 공유 및 협력 생태계 조성을 통한 첨단바이오 연구혁신이 요구됨.

□ AI 바이오 혁신 연구거점의 개념

① [R&D] 경계를 허무는 혁신 주도형 연구개발 생태계 구축

- 대학, 출연연, 의료기관, 기업체 등 혁신주체 간 장벽을 허물고 연구자 중심의 도전과제 수행을 지원하는 패키지 지원 체계 도입

- 분자 수준부터 개체 수준 표현형까지 아우르는 폭넓은 바이오 연구에 활용 가능한 바이오 파운데이션 AI 모델 개발 및 응용을 통해 AI 기반 바이오 연구 혁신 추구

- 문제지향적 협업 커뮤니티를 운영하여 연구자 주도의 ‘과제기획 → AI기반 설계 → wet lab 검증 → 성과 공유’로 이어지는 전주기 플랫폼 구축

② [인프라] 차세대 바이오 혁신을 여는 AI 통합 연구인프라 조성

- GPU, 고속검증 실험장비, 바이오 데이터 분석 파이프라인, 데이터 시뮬레이터 등 고성능 분석⋅검증 인프라를 공동자산으로 구축하고 공동연구 지원체계*로 운영

* 고성능 장비와 분석 서비스를 연구자가 필요할 때 패키지로 대여·활용 가능

- AI 가상실험실 및 자율실험실 구축을 통해 AI를 통한 가설 설립과 자동화 실험→빅데이터 생산 및 분석→AI모델 업데이트의 고속검증 플랫폼 “Lab-in-the-Loop” 개념 실현으로 바이오 연구체계 혁신 달성

③ [데이터] 신뢰 기반 바이오데이터 공유‧활용 생태계 구축

- 바이오데이터와 고품질 임상데이터를 자유롭게 접근하고 활용(연구목적에 한정)할 수 있도록 폐쇄망 클라우드를 구축하고 규제샌드박스 적용 추진

※ 데이터 활용 시, 비식별 처리 이용목적 관리 등 윤리적‧기술적 안전장치 고려

※ 국가통합바이오빅데이터센터(KOBIC)과 연계하여 통합플랫폼을 구축하고 실질적 활용도 제고

- FAIR 원칙(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)에 기반하여 데이터 통합, 공유, 재사용을 체계화

④ [인재] 글로벌 도전역량을 갖춘 AI바이오 융합인재 양성

- 대학원–전문과정에 이르는 AI바이오 융합 교육 트랙 개설 유도 및 참여 기관 간 교육 협력모델을 통해 공동교육과정 등 운영

- 글로벌 연구경쟁력 확보 및 공동연구 확대를 위해 세계적 수준의 해외 석학 초빙 및 연구교류 프로그램 운영

□ Lab-in-the-loop 체계의 연구 수행 방식

<Lab-in-the-loop 체계>

- 이러한 요소의 달성을 위하여, AI 모델 학습과 실제 실험실(실험 데이터 생산 및 검증)이 상호작용하며 순환적으로 발전하는 lab-in-the-loop 체계가 필요함. AI 모델이 새로운 가설, 후보 물질, 실험 조건 등을 제안하면, 실험실이 그 제안을 기반으로 고속/대용량의 자동화된 실험을 수행하고, 그 결과가 다시 AI 모델에 피드백되어 재학습하는 폐쇄 루프 사이클을 형성하여 연구의 효율 향상이 가능함.

□ 합성신약 AI 바이오 혁신 연구거점의 R&D 체계

- 국제 선도 수준 고효율 합성신약 개발 체계 확보가 필요함. 저분자 및 일부 바이오분자를 모달리티로 하는 합성신약을 개발하는 AI+자동화 lab-in-the-loop 신약개발체계을 확립 및 실증하고자 함.

<합성신약 lab-in-the-loop 체계 예시 및 필수/선택 구축 범위>

2. 과제목표

ㅇ 최종 목표 : 산·학·연·병이 협력하는 AI 합성신약 개발을 위한 통합AI인프라*를 기반으로 한 lab-in-the-loop 구축과 바이오데이터 개방·활용 및 AI바이오 융합인재 양성을 통한 혁신적 연구개발 거점 조성 및 운영

* GPU, 분석 서버, 스토리지, 폐쇄형 클라우드 등을 포함하는 AI 컴퓨팅 인프라 + 합성신약 개발·검증 체계의 자동화⋅고속화가 가능한 자율실험실형 고속검증 인프라

ㅇ 단계별 목표

1단계 (‘26~‘28)	- AI 컴퓨팅 및 고속검증 인프라(A2*) 구축 및 합성신약 lab-in-the-loop 상세설계 * 로봇-자동화장비 기반 사람의 개입이 거의 없는 부분적 자동화 (참고2 참조) - AI 학습·검증용 데이터 (고속검증인프라 유래 데이터 포함) 구축 및 개방형 체계 구축 - 임상데이터 수집⋅정제 및 폐쇄형 클라우드 기반의 임상데이터 활용 체계 구축 - 개발한 AI모델을 활용하여 합성신약 발굴 개념 증명 (선도물질 도출) - AI바이오 혁신거점 개념 실증 및 운영 체계 확립
2단계 (‘29~‘30)	- 통합AI인프라 고도화를 통한 개방 활용 체계 확산 - 대규모 타깃과 유효/선도물질 고속검증을 통한 합성신약 lab-in-the-loop 실증 - 전임상 진입 가능 수준의 선도물질 도출 - 혁신거점의 타 분야 적용 가능성 도출 (예시: 외부 협력연구를 통한 새로운 질환 대상 신약 개발 연구 성과) - 장기적인 거점 자립화 모델 수립
1, 2단계 공통	- 합성신약 관련 기초‧응용 AI 모델(파운데이션 모델 포함) 개발 및 검증 - AI바이오 융합인재 양성 및 해외 인재 유치 - 거점 내 AI 연구자, 생물학자, 임상연구자, 기업연구자, 공학자, 사회과학자 등 다학제 팀 기반 융합 R&D 수행 - 외부 협력 연구 네트워크(혁신거점 네트워크*) 구성을 통한 전략적 공동 연구 수행 * 혁신거점 네트워크: 컨소시엄 외 전국 10개 이상 학⋅연 기관 소속 참여연구자 네트워크
1, 2단계 공통	- 유관 학회와 협력하여 글로벌 워크숍/심포지엄 개최를 통한 컨소시엄 창출 성과 공개 발표 - 국내 AI바이오 성과(질환 AI 모델, 합성신약 관련 AI 모델 등)를 혁신거점에 연계 또는 통합 - AI바이오 혁신거점 과학적⋅기술적⋅제도적 이슈 발굴 및 이슈페이퍼 제작 - 국내외 AI바이오 연구동향 보고서 정기발간 (연 2회 이상)

3. 연구개발내용 및 성과지표

ㅇ 연구개발내용

(총괄주관의 연구개발내용)

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 합성신약 개발 메인 lab-in-the-loop 구축 및 실증 총괄 - 자동화 장비, AI 모델, AI 가상실험실 등을 포함한 신약개발 main lab-in-the-loop 로드맵 설계 및 자동화 범위 확정 - 오믹스, 분자, 실험 데이터 표준화와 품질관리 체계(QC)를 포함한 데이터 파이프라인 정립 - 임상, 유전체 등 AI 학습/검증용 데이터 확보 및 민감 데이터 보안체계 (폐쇄형 클라우드 + 보안접속 화이트리스트) 수립 - 통합 LIMS(Lab Information Management System) 기반 운영 체계 구축 - Lab-in-the-loop 실증 총괄 ㅇ 사업 수행을 위한 규제 합리화 추진 (규제 샌드박스 추진 등) ㅇ 거점 내 AI 연구자, 생물학자, 임상연구자, 기업연구자, 공학자, 사회과학자 등 다학제 팀 기반 융합 R&D 수행 ㅇ 외부 협력 연구 네트워크(혁신거점 네트워크*) 구성을 통한 전략적 공동 연구 수행 * 컨소시엄 외 전국 10개 이상 학⋅연 기관 소속 참여연구자 네트워크. 네트워크 참여는 거점 총괄책임자 소관 위원회(병원 등 이해관계자 포함)를 통해 사전승인 ㅇ 유관 학회와 협력하여 글로벌 워크숍/심포지엄 개최를 통한 컨소시엄 창출 성과 공개 발표 ㅇ 국내 AI바이오 성과(질환 AI 모델, 합성신약 관련 AI 모델 등)를 혁신거점에 연계 또는 통합 ㅇ AI바이오 혁신거점 과학적⋅기술적⋅제도적 이슈 발굴 및 이슈페이퍼 제작 ㅇ 국내외 AI바이오 연구동향 보고서 정기발간
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ Lab-in-the-loop 기반 합성신약 개발 체계 고도화⋅상시운용 총괄 - 1단계에서 구축한 main lab-in-the-loop 의 하드웨어⋅소프트웨어 고도화 및 운영 프로세스 정교화 - 질환⋅타깃 실증 포트폴리오 확장 및 복수 파이프라인 병렬 운영 최적화
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ Lab-in-the-loop 개방 활용 및 자립형 운영모델 확립 총괄 - 모델⋅데이터⋅인프라 외부 공유 정책, 이용료-서비스 수준 등을 포함한 자립형 운영모델 설계 및 시범 운영 - 거점 내⋅외부 순환형 R&D 체계 상시화 (외부 가설 접수 – 검증 – 성과 환류 프로세스 운영) ㅇ Lab-in-the-loop 데이터 자산의 통합⋅고도화 운영 - 다중오믹스, 분자, 실험, 임상, 운영 로그 등 lab-in-the-loop 전주기 데이터를 통합 관리하는 데이터 파이프라인 고도화 ㅇ 거점 내 모델⋅데이터를 KOBIC 등과 연계하여 국가 단위 AI 학습용 데이터 자산으로 확장 ㅇ 국내외 산⋅학⋅연⋅병 공동연구 및 글로벌 거점 협력 확대 - 국내 제약⋅바이오 기업, 병원, 출연연과의 lab-in-the-loop 기반 합성신약 공동연구 확대 및 테스트베드 상시 운영 - 해외 우수 연구거점과의 공동연구 과제 발굴, 공동 심포지엄⋅연구자 교류 ㅇ 혁신거점의 타분야 확장 로드맵 수립 - 합성신약에서 축적된 모델⋅데이터⋅인프라를 활용한 항체⋅단백질⋅세포치료제⋅정밀의료 등 타 바이오 분야 활용 가능성 분석 ㅇ 거점 성과 관리 체계 및 정책 제언 - Lab-in-the-loop 성능지표 및 개방⋅자립 지표 관리체계 구축 - AI 바이오 혁신거점 관련 이슈 도출 및 정책⋅규제 개선안, 이슈페이퍼 작성

(주관기관별 연구개별내용)

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘28)	□ 교육중점주관 ㅇ 참여기관 사이 교육 체계 조율을 통한 AI 바이오 융합교육프로그램 설계 - 기관 간 공동교육프로그램 및 학점교류 추진 - 공동지도교수제, 산·학·연 연계 인턴십, 교차 학위 등 추진 ㅇ 전체 참여기관의 신규 AI 인력양성 체계 관리 □ 인프라(AI컴퓨팅)중점주관 ㅇ Lab-in-the-loop 구현에 필요한 AI 컴퓨팅 인프라 구축 및 운영 - 총괄 로드맵에 따른 AI 컴퓨팅 인프라 구축 및 운영 - AI 모델 및 데이터의 허브 구축 및 운영 (API, 클라우드 활용 등) - AI 모델 및 데이터 접근권한 관리 □ 인프라(고속검증)중점주관 ㅇ Lab-in-the-loop 구현에 필요한 고속검증 인프라 구축 - 총괄 로드맵에 따른 고속검증** 실험실 인프라 구축 ** 고속검증인프라 관련 장비 예시: 고처리량 액체 분주/이송, 대규모 HTS, 다중형광 자동세포이미징, 단백질/결합 안정성 분석, 프로테오믹스, 대용량 LC-MS 기반 ADME/T, 전기생리 고속분석 등
1단계 (‘26~‘28)	- 실험 자동화 로봇, 실험 스케줄러, 디지털 트윈 등 실험 자동화 모듈 확보 및 설치 (자율실험 수준 A2 달성) □ 데이터중점주관 ㅇ 컨소시엄 모든 기관 및 혁신거점 네트워크에 보유 데이터 공유 가능 체계 수립 - 데이터 수집⋅정제 수행 - FAIR 원칙을 준수하는 표준 스키마⋅품질관리⋅공동활용체계 수립 - 총괄주관의 민감데이터 보안체계 (폐쇄형 클라우드 + 보안접속 화이트리스트)를 통한 데이터 공유 □ 산학중점주관 ㅇ 컨소시엄의 AI 바이오 산학협력 체계 구축 및 운영 - 컨소시엄 모든 기관이 참여 가능한 산학협력 프로그램 개발 - 관련 협력 산업체 확대를 위한 체계 운영
2단계 (‘29~‘30)	□ 교육중점주관 ㅇ AI 바이오 융합교육프로그램 고도화 ㅇ 글로벌 수준 교육⋅훈련 프로그램 확대 - 해외 거점과 연계한 합동 교육과정, 집중 부트캠프, 공동지도 학위 프로그램 추진 ㅇ 산업 맞춤형⋅재직자 교육 체계 운영 - 제약⋅바이오 기업, 스타트업을 대상으로 lab-in-the-loop 활용, AI 신약개발 실무 과정 등 맞춤형 교육과정 개설 - 산업 수요 기반 단기⋅집중 교육 및 현장 실습 패키지 운영 ㅇ 인력양성 성과 관리 - 석⋅박사 및 전문인력 진출 경로⋅연구성과 모니터링 및 교육과정 개선에 반영 □ 인프라(AI컴퓨팅)중점주관 ㅇ Lab-in-the-loop 상시 운용을 위한 AI 컴퓨팅 인프라 최적화⋅전면 가동 - 전체 GPU와 대용량 스토리지, 네트워크의 안정적 운영 및 모니터링⋅자원할당 체계 구축 - 모델 학습⋅추론, 시뮬레이션, 가상실험 병렬 수행을 지원하는 스케줄러 및 기계학습환경 운영 체계 고도화 ㅇ 모델⋅데이터 허브 및 내⋅외부 서비스 체계 운영 - 컨소시엄 내부 연구자를 위한 전용 포털, API⋅컨테이너 기반 모델⋅데이터 서비스 상시 운영 - 외부 연구자⋅기업에 대한 일부 모델⋅데이터⋅컴퓨팅 자원 제공을 위한 서비스 체계 및 이용정책 구축 □ 인프라(고속검증)중점주관 ㅇ A2 수준 이상 lab-in-the-loop 고속검증 인프라 고도화 및 상시운용
2단계 (‘29~‘30)	- 1단계에서 구축한 고속검증인프라 관련 설비를 통합 운영하고 안정성⋅재현성을 고도화 - 실험실 표준운영절차(SOP) 및 품질관리(QC) 체계 정립, 원격⋅무인 운전 비율 확대 ㅇ 고속⋅고효율 합성신약 발굴을 위한 실험 파이프라인 최적화 - 전주기 파이프라인의 병렬 고속검증 체계 구축⋅운영 - 단계별 실험 자동화 조건 최적화 ㅇ 외부 공동연구⋅서비스형 실험실 운영 - 기업⋅외부 연구자를 대상으로 한 고속검증 서비스 모델 설계 및 시범운영 □ 데이터중점주관 ㅇ 데이터 품질⋅온톨로지 체계 확립 - 데이터 품질지표, 표준 온톨로지⋅메타데이터 스키마 수립 및 운영 적용 ㅇ 데이터 개방⋅연계⋅ 및 국가 데이터 자산화 협력 □ 산학중점주관 ㅇ Lab-in-the-loop 기반 산학협력⋅공동연구 상시화 - 기업-거점 공동연구 과제 상시 발굴⋅운영 및 합성신약 파이프라인 공동 기획⋅실행 - 기업 보유 데이터⋅타깃⋅화합물 라이브러리와 lab-in-the-loop를 연계한 맞춤형 공동 프로젝트 추진 ㅇ 컨소시엄 멤버십 프로그램 운영 - 멤버십 프로그램(기업⋅병원 등)을 도입하여 우선 이용권⋅공동연구 기회 제공 및 거점 자립화 전략 보완 ㅇ 글로벌 산업⋅병원 네트워크 확장 - 해외 제약⋅바이오 기업, CRO, 병원과의 공동연구, 파일럿 프로젝트 발굴

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 합성신약 개발 lab-in-the-loop 구현 - 약물 물질, Docking 파운데이션 모델, 약물 개발에 사용할 작업 특화 모델 (task specific model) 및 능동형 학습 엔진 (active learning engine) 확보 - AI 모델과 실험 인프라의 연계 체계 구축 ㅇ Lab-in-the-loop AI 모델 개발 및 고도화 - 지속적 고도화 가능한 파운데이션 모델 및 작업 특화 모델 개발/고도화 - 실험 데이터⋅메타데이터를 수집 및 관리하여 모델 업데이트 과정에 투입 - 벤치마크 기준 설정 등을 통한 모델 성능평가
1단계 (‘26~‘28)	ㅇ 구축된 lab-in-the-loop 기반 합성신약 발굴 개념 증명 - 질환 및 합성신약 타겟 설정 - lab-in-the-loop의 AI–실험–데이터 피드백 사이클 설계 및 품질 확인 - 유효물질(hit) 시험 발굴 및 유효성 입증 - 선도물질(lead) 2건 도출 ㅇ 교육, 인프라 운영, 데이터 확보 및 공유, 산학협력을 위하여 각 중점기관에 협력 필수 ㅇ 해외 우수과학자 유치를 통한 국내 인재 확보
2단계 (‘29~‘30)	ㅇ Lab-in-the-loop 합성신약 개발 체계 고도화 및 상시 운용 - 질환⋅타깃 포트폴리오 확대와 복수 파이프라인 동시 운영을 통해 lab-in-the-loop 기반 합성신약 개발의 효율성⋅재현성⋅확장성 검증 - AI 모델 – 실험 인프라 – 데이터 파이프라인 전 단계를 연계한 피드백 고도화 ㅇ Lab-in-the-loop 기반 합성신약 발굴 실증 확대 - 전체 lab-in-the-loop 체계를 활용한 고속⋅고효율 합성신약 발굴을 수행하여 유효물질(hit) 대량 발굴 및 플랫폼 유효성 실증 - 전임상 진입 가능 선도물질(lead) 최소 8건(누계) 이상 도출 및 후속 전임상⋅임상 진입 전략 수립 ㅇ AI 모델 포트폴리오 확장⋅공개⋅외부검증 - 파운데이션 모델 4종을 포함한 총 8종 이상의 AI 모델을 lab-in-the-loop에 통합하고 지속 고도화 및 최종 공개 - 외부 데이터셋⋅기관을 통한 독립 검증 수행 및 결과의 국제 학술대회⋅저널 발표 ㅇ 데이터 구축 및 활용 효율 고도화 - 누적 512TB 이상 데이터 확보 및 재활용 체계를 통해 모델 성능 및 신약개발 효율 극대화 ㅇ AI 컴퓨팅, 고속검증 인프라 최적 운영 및 서비스 확산 ㅇ 신약개발 성공 사례 실증 확산 및 글로벌 협력 강화

(총괄주관기관 및 모든 주관기관의 공통 연구개발내용)

ㅇ 성과지표

항목		1단계	2단계 (최종목표)	성과수준			비고
				국내 최고수준	세계 최고수준	기타
필수	글로벌 수준 AI모델 (누계)	4개(2개)	8개(4개)	-	O	-	SCIE 분야별 상위 10% 이내 또는 탑티어 학술대회 발표 또는 피인용 100회 이상 AI 모델 수 (괄호 안은 파운데이션 모델 수)
	해외 우수과학자 유치 수	2명	-	O	-	-	AI바이오 분야 해외 정년보장급 및 우수연구자 국내 유치 실적(전임 기준)
	석박사급 융합인재 양성 수 (누계)	30명	50명	O	-	-	공동지도학위 프로그램 참여 또는 융합 교육 프로그램 이수 연구자 수
	활용가능 통합 데이터 (누계)	256 TB	512 TB	-	-	O	AI 모델의 학습 또는 검증으로 활용 가능한 데이터 구축 용량
필수	H200급 GPU 인프라	96개	-	-	-	O	H200 GPU 해당 수 이상 수준의 GPU 연산 능력 확보 및 활용가능한 관련 시스템 구축
	상위 10%이내 논문 (누계)	10편	20편	-	O	-	분야별 JCR 상위 10% 이내 논문 or 탑티어 학술대회 프로시딩 출판 편 수
	글로벌 세미나 /심포지엄	3회	2회	O	-	-	관련분야 해외 PI 5인 이상 참여 세미나 또는 심포지움 개최
	총 논문인용 순증률	25%	50%	-	O	-	A : 과제 개시일 기준 총 논문인용 수/참여 연구자 수 B : (단계, 최종) 평가시 총 인용 수/참여 연구자 수 총 논문인용 순증률 = [(B-A)/A] × 100 ※ 과제 전 기간 참여 연구자 대상 * 이직, 퇴직으로 인한 과제 신규 참여 및 이탈은 예외 인정
	선도물질 도출 (누계)	2건	8건	-	O	-	전임상 진입 가능 수준의 선도물질
자율	Lab-in-the-loop 자동화 비율	단계별 자율제시		O	-	-	Main/Inner loop 단계 구성 % 등
	Lab-in-the-loop 속도/throughput	단계별 자율제시		O	-	-	Main/Inner loop 1회 수행 시간, 처리량 등
	Lab-in-the-loop 가설(주제) 검증 건 수	단계별 자율제시		-	O	-	컨소시엄 내/외부 제안 주제 (가설)의 loop 기반 검증 건 수. 1단계 목표 가설에 대해서는 내용을 함께 제안.
	Lab-in-the-loop 시행 과정 확보 데이터 규모	단계별 자율제시		O	-	-	성공/실패 관련 실험 및 메타 데이터
	혁신거점 네트워크 참여연구자	단계별 자율제시		-	-	O	-
	신규 유치 협력기업 수	단계별 자율제시		-	-	O	-
	신규 착수 내/외부 공동연구	단계별 자율제시		-	-	O	-
	AI 모델 성과 확산	단계별 자율제시		-	-	O	외부 다운로드 횟수, 외부 인용 횟수 등
	데이터 성과 확산	단계별 자율제시		-	-	O	외부 다운로드 횟수, 외부 인용 횟수 등
	인프라 활용 확산	단계별 자율제시		-	-	O	외부 의뢰 실험 검증 수, SAS/API 서비스 외부 access 건수 등

4. 특기사항

기본

특성분류

주요 항목별

해당여부

국가전략기술

■ Y (첨단바이오/디지털 헬스데이터 분석·활용)

□ N

혁신도전형 R&D

□ Y

■ N

특허로 R&D(舊 IP-R&D)

□ Y

■ N

경쟁형 R&D

□ Y

■ N

보안과제

□ Y

■ N

기술료 징수

■ Y

□ N

3책5공 적용

■ Y

□ N

국제공동연구 의무

□ Y

■ N

지자체 예산매칭 의무

□ Y

■ N

ESG

□ E(환경)       □ S(사회)    □ G(지배구조)    ■ 해당없음

ㅇ 선정 과제 수 : 1개 과제 내외

- 1차년도 99억원 내외, 2·3차년도 132억원 내외, 4·5차년도 64억원 내외

ㅇ 총 연구개발 기간은 5년(3+2)이며, 1차년도 연구개발 기간은 9개월임.

ㅇ 하나의 총괄주관연구개발기관 및 산⋅학⋅연⋅병 주관연구개발기관이 참여하는 1개의 컨소시엄 형태로 연구개발과제를 제안하여야 함. (주관별 공동⋅위탁연구개발기관 등의 구성은 자율)

- 총괄주관이 하나 이상의 중점주관 역할 동시 수행 권장

- 하나의 주관이 둘 이상의 중점주관 역할 수행 가능

※ 명시된 연구개발과제 구성 형식을 반드시 준수하여야 하며, 미준수 시 평가대상에서 제외

ㅇ 총괄주관연구개발기관 포함 모든 주관기관은 비수도권의 동일 광역자치단체*에 위치하여야 함.

* 부산광역시, 대구광역시, 광주광역시, 대전광역시, 울산광역시, 세종특별자치시, 강원특별자치도, 충청북도, 충청남도, 전라북도, 전라남도, 경상북도, 경상남도, 제주특별자치도

- 부설기관ㆍ부설연구소ㆍ지사 등이 위치한 경우에도 지원 가능

- 다만, 주관기관이 「국가연구개발혁신법 시행령」 제19조 1항에 1~4호에 해당하는 기업일 경우에 한해 1단계 종료시점 이전에 거점 지역으로 이전하거나 거점 지역에 지사ㆍ부설연구소 등을 설립하는 것을 전제로 지원 가능

- 공동·위탁연구개발기관이 위치한 지역은 총괄주관기관 및 주관기관이 위치한 지역과 일치하지 않아도 무방함.

ㅇ 주관기관이 기업인 경우 1단계 종료시점 이전에 거점 지역으로 설립 또는 입주 (예: 부설연구소 등 법인 소유 주소지 확보) 필수임.

ㅇ 유사과제 수행 또는 참여하고 있는 경우는 중복지원을 지양함.

ㅇ 단계평가 후 계속지원 여부를 결정하고, 연구기간 및 연구예산은 변경될 수 있음

ㅇ 11가지 유형의 연구성과에 해당하는 연구개발성과물*은 전담기관에 등록 또는 기탁하여야 함.

* 제품, 시설ㆍ장비, 논문, 특허 등 지식재산권, 연구보고서의 원문, 기술의 요약정보, 생명자원, 소프트웨어, 화합물(化合物), 신품종, 표준 등

ㅇ (비)임상 또는 인간 유래 시료를 이용하는 경우 동물실험윤리위원회(IACUC) 또는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 받아야 함.

ㅇ 인체유래 데이터 생산 시 데이터 활용이 가능하도록 생명윤리법, 개인정보보호법 등 관련 법적 검토를 통하여 제3자 자료 제공 및 활용 동의를 획득하여야 함.

ㅇ 본 과제 신청 시, 수집된 데이터에 대한 K-BDS 등록 및 개발된 AI 모델에 대한 K-BDI 연계·공개 계획을 구체적으로 제시하여야 하며, 본 연구에서 확보된 모든 데이터(원 데이터, AI 학습용/평가용 데이터)와 AI 모델은 K-BDS 또는 K-BDI에 등록하여야 함.

ㅇ 총괄주관기관에서는 인프라 구축 계획에 따른 ISP 신청을 수행하여야 할 수 있음. 또한, ISP 수립 결과에 따라 인프라 구축 관련 예산의 상한이 변동될 수 있음.

ㅇ 정부지원 예산 중 인프라 관련 예산은 AI 바이오를 위한 실질적인 분석 및 실험 인프라 구축에 한정함. 인프라 환경 구축, 전력 비용 등을 포함한 기반 및 운영 부분은 연구개발기관 또는 지자체 자체 지원 (기관부담금, 지자체 지원금, 또는 그 외 사업비에 계상되지 않는 별도의 지원) 필수임 (상세 계획을 포함한 지원 확약서 제출 필수).

ㅇ 개방형 데이터 활용 생태계 구축을 위한 규제 완화를 지원하기 위해 관계부처 협의체를 운영할 계획으로, 거점 유치 지자체의 적극적인 참여 필수.

ㅇ 연구개발기관은 본 사업을 통해 구축되는 인프라에 대해 향후 관련 정부 사업으로부터 인프라 운영 및 체계 통합 요청이 있을 경우 반드시 응해야만 함.

ㅇ 관계 부처 및 전문기관에서 설립하는 협의체가 거점에 대한 운영 자문 및 예산 편성 권고를 수행할 수 있음.

ㅇ 총괄주관연구개발기관 연구책임자는 사업 내 주관연구개발기관에 대해 자체 연차점검을 실시하여 단계·최종평가의 참고자료로 제공해야 함.

ㅇ 거점에 조성되는 AI 컴퓨팅 인프라와 고속검증인프라를 참여 기관이 공동으로 활용 가능하도록 구축⋅운영해야 하며, 외부 공동연구자도 활용 가능한 체계를 확보하여야 함.

참고1		합성신약 AI 바이오 혁신 연구거점 Lab-in-the-loop

□ 합성신약 AI 바이오 혁신 연구거점의 R&D 체계

- 국제 선도 수준 고효율 합성신약 개발 체계 확보가 필요함. 저분자 및 일부 바이오분자를 모달리티로 하는 합성신약을 개발하는 AI+자동화 lab-in-the-loop 신약개발체계을 확립 및 실증하고자 함.

<합성신약 lab-in-the-loop 체계 예시 및 필수/선택 구축 범위>

- 기반 연구 및 타깃 발굴부터 물질 개발까지 이어지는 합성신약 개발 체계를, AI 모델 기반 가설 제시 → 가상실험 및 고속검증인프라(자동화 A2 수준* 달성)를 통해 대규모 가설 제안 및 실험적 검증을 효율적으로 수행하는 체계로 확립하고자 함.

* 로봇-자동화장비 기반 사람의 개입이 거의 없는 부분적 자동화 (붙임 참조)

- 전체 과정의 main loop 과 각 단계의 inner loop을 lab-in-the-loop 체계로 구축하고자 함.

- “바이오시스템 AI 모델링” 단계부터 “선도물질 도출”까지는 main lab-in-the-loop 체계에 포함 필수이며, 이후 단계는 선택임.

- Main loop 에 포함된 단계별 inner loop 중, “바이오시스템 AI 모델링” 은 lab-in-the-loop 구축 필수이며, 그 외 단계는 제안시 lab-in-the-loop 구현 대상 단계 및 각 단계의 lab-in-the-loop 구현 계획을 자율적으로 제안할 수 있음.

- 특정 질환에 한정되지 않는, 범용성 있는 합성신약 개발 체계를 구현하여야 함.

- 핵심 기반 바이오 AI 모델 및 이를 활용하는 특화 AI 모델 개발 (파운데이션 모델 4종 포함. 사업 지원시에 신규 AI 모델 계획의 포트폴리오 제시)하여야 함.

- 개발하는 AI 모델은 글로벌 AI 기술 발전에 유동적으로 대응 가능하도록 개발 계획을 제안하여야 함. (예시: 상시 학습을 통한 파운데이션 모델의 지속적 고도화, 응용 모델을 파운데이션모듈+특화모듈 형태로 설계하여 신규 모델로의 교체 용이성 추구 등)

- 컨소시엄 참여 기관들의 개별/산발적 연구 수행을 지양하고 공동의 “신규 가설 lab-in-the-loop 검증” 연구 집중을 위하여, 컨소시엄이 사업 기간 공동으로 lab-in-the-loop 검증 연구를 수행할 신규 가설의 건수 및 그 내용을 제안하여야 함. (2단계 기간 검증 목표 가설은 내용 없이 건 수만 제안)

- 거점으로서의 외부 연구 협력 활성화를 위해, 컨소시엄 외부로부터 제안되는 신규 가설을 lab-in-the-loop 적용⋅검증하기 위한 협력연구 목표 건 수를 제안하여야 함.

참고2		실험실 자동화 수준 및 범용성 수준 지표

실험실 자동화 (Automation) 수준
A1 (Assistive, 보조적)	- 실험 및 분석의 단일 단계를 자동화. - 사람이 시스템을 설정하고 유지하며, 대부분의 실험과 분석을 수행함.
A2 (Partial, 부분적)	- 실험 및 분석의 여러 연속 단계를 자동화. - 사람이 시스템을 설정하고 유지하며, 일부 실험과 분석을 수행함.
A3 (Conditional, 조건적)	- 실험과 분석 전체 과정을 자동화. - 사람이 시스템을 설정하고 유지하며, 특이 상황을 처리함.
A4 (High, 고도화)	- 시스템 설정 및 특이 상황에 대한 안전한 반응을 포함한 전체 과정을 자동화. - 사람이 시스템을 유지하고, 해결되지 않은 특이 상황을 처리함.
A5 (Full, 완전 자동화)	- 설정, 특이 상황 처리, 유지관리를 포함한 전체 과정 자동화. - 사람이 자동화를 중단할 수 있음.
실험실 범용성 (Generality) 수준
G1 (Single-Process, 단일 공정)		- 하나의 특정 실험 또는 매우 유사한 파생 공정만 지원. - 특정 실험을 위해 특화된 실험실.
G2 (Multiprocess, 다중 공정)		- 다양한 개별 실험 공정을 지원. - 여러 실험이 적용 가능한 실험실.
G3 (Single-Domain, 단일분야)		- 하나의 과학 분야 내 다양한 실험 공정을 지원. - 동일한 분야 내 여러 문제를 해결할 수 있는 실험실.
G4 (Multidomain, 다분야)		- 여러 과학 분야에 걸친 광범위한 실험 공정을 지원. - 다양한 분야를 아우르는 문제에 적용 가능한 실험실.
G5 (General, 범용적)		- 대부분 또는 모든 과학 분야의 실험 공정을 지원. - 유연성과 다양한 워크플로우를 갖춘 고도로 적용력 있는 실험실.

출처 : Science Robotics, Transforming science labs into automated factories of discovery, 2024, 10.23

참고3		본사업의 추진체계 관련 컨소시엄 구성 요건

ㅇ 아래 컨소시엄 구성 준수사항을 참조하여, 컨소시엄 구성 요건을 준수하여 지원해야 함.

구분

주요내용

컨소시엄 구성

· 총괄주관연구개발기관 1개 포함 2개 이상 주관연구개발기관으로 구성된 1개 컨소시엄으로 지원 필수

· 단독 주관연구개발기관으로 신청 시 요건 탈락

컨소시엄 구성요건

· 총괄주관연구개발기관은 합성신약 AI 바이오 lab-in-the-loop 구축 및 운영을 총괄하며, 모든 주관기관은 이에 협조하여야 함

· 산·학·연·병을 포함한 5개 내외 기관이 주관연구개발기관으로 참여해야 함

주관기관 별 역할

(한 주관에서 둘 이상의 역할 수행 가능)

· [교육중점] 컨소시엄 기관 사이 교육 체계 조율을 통한 AI 바이오 융합교육프로그램 구성 및 운영 주도

· [인프라중점] AI 바이오 연구에 필요한 필수 인프라 구축 및 운영

· [데이터중점] 대규모 바이오 데이터 생성 및 확보가 가능한 기관. 연구단 모든 기관 내 데이터 공유가 가능한 체계 구축 및 공유.

· [산학중점] AI 바이오 산학협력 체계 구축 및 운영 주도. 컨소시엄 전체 기관 참여 산학협력 프로그램 개발 및 관련 산업체 협력 유도

컨소시엄 체계

○ 컨소시엄 기술개발 추진체계도(예시)

AI 바이오 혁신 연구거점 구축
총괄주관	+	주관1	+	주관2	+	주관3
OO 중점 + OO 중점		OO 중점		OO 중점 + OO 중점		OO 중점
			⇓
AI 기반 생명현상 해석·설계 역량을 보유한 세계적 수준의 융합연구거점 구축

○ 컨소시엄 내 기관 역할

- (총괄주관) 합성신약 AI 바이오 lab-in-the-loop 구축 및 운영 총괄

- 총괄주관 및 그 외 주관기관들은 교육/인프라/데이터/산학 중 하나 이상의 역할 중점으로 지정되어 해당 역할을 주도적으로 수행해야 함. 모든 기관이 공통연구목표를 위해 협력해야 함.

- 각 주관기관은 공동/위탁 자율 구성. 단, 중점 역할에 부합해야 함.

관리번호			2026-차세대바이오- 1-지정공모-12		RFP 유형코드		목적·내용	성과물 특성	지원유형
							R	0	2
							원천연구	이론·기술의 정립 및 검증(TRL 2-4)	컨소시엄형
국가전략연구 기획평가전문분야			PM분야	차세대바이오	RB분야		AI 바이오	RB 세부분야	-
사업명			디지털 AI세포 구축사업
RFP명			디지털 AI세포 구축 및 실증(컨소시엄)
			(TRL : [시작] 2단계 ~ [종료] 4단계)
지원 정보	지원기간		2026.04. ~ 2029.12.		정부지원금		18,750백만원
		1단계 (1차년도)	2026.04. ~ 2027.12. (2026.04. ~ 2026.12.)			1단계 (1차년도)	8,750백만원 (3,750백만원)
		2단계	2028.01. ~ 2029.12.			2단계	10,000백만원
	주관기관유형		□ 제한없음 ■ 대학/출연(연)/국·공립연/특정연 ■ 기업 ■ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
	주관기관 외 필수참여기관		■ 제한없음 □ 기업 □ 기타 비영리법인(병원 등) □ 외국법인
키워드	한글		AI세포, 멀티모달 오믹스 데이터, 신약개발, 파운데이션 모델, 유효물질
	영문		AI-powered Cell, Multimodal Omits Data, Drug Discovery, Foundation Model, Active Substances

1. 추진배경

ㅇ 추진근거

- 과학기술기본법 제11조(국가연구개발사업의 추진), 생명공학육성법 제 11조(연구개발사업의 추진)

- 제4차 생명공학육성기본계획(전략1: 디지털 융합을 통한 바이오 혁신, 전략 4: 융합 생태계 조성)

- 국정과제(경제2-2) “세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 AI 기본사회 실현”

- 국정과제(경제2-23) “세계를 선도할 NEXT 전략기술 육성”

- AI 바이오 확산전략(산⋅학⋅연⋅병 협력의 “AI 바이오 혁신거점” 조성 및 대규모⋅집중 지원)

- 2026년도 국가연구개발 투자방향 및 기준(AX 전환 중점 지원, 첨단바이오 육성, 디지털+바이오 융합 촉진)

- 첨단바이오 이니셔티브(디지털바이오 주력분야 육성, 인재양성 및 연구⋅디지털 인프라 기반 구축)

ㅇ 세부 추진배경

- AI는 더 이상 보조 도구가 아닌 생명과학 혁신의 핵심으로 AI-바이오 융합은 필연적인 흐름임. 특히 분자-세포 수준에서 발생하는 복잡한 생명현상과 질병 기전을 규명하려면, 인간의 인지능력을 초월하는 AI의 패턴인식과 인과관계 분석 능력이 필수적임. 이미 글로벌 바이오 기업들은 AI를 핵심 혁신 엔진으로 채택하여 신약개발 경쟁력을 확보하고 있음.

- 디지털 AI 세포*는 분자 상호작용부터 세포 신호전달까지 통합적으로 모델링하여, 질병 기전의 전체적인 그림을 제공함. 분자 수준에서 발생하는 오류가 세포 기능 장애로 이어져 질병이 발생하는데, 이러한 복잡한 과정을 정밀하게 시뮬레이션할 수 있는 플랫폼이 필요함.

* Virtual Cell Challenge(Arc Institute), VirtualCellModles(CZI), Deepmind의 Virtual Cell 개발 선언, AlphaCell(SclLifeLab) 등

- 현재 in silico에서 예측한 약물의 경우 in vitro, in vivo로 이어지며 비임상, 임상실험에서 대부분 실패하고 있는 상황임. 디지털 AI 세포는 분자-세포 수준의 정밀한 시뮬레이션을 통해 실패 가능성을 최소화하여, 초기 단계부터 성공 가능성이 높은 신약 유효, 선도, 후보물질 선별을 가능케 함. 분자 타겟 발굴부터 세포 수준 검증까지 통합된 디지털 AI 세포 플랫폼은 신약개발 기간이나 비용을 혁신적으로 절감할 것으로 기대됨.

- 디지털 AI 세포 플랫폼은 암, 대사질환, 신경퇴행성 질환 등 다양한 질병 연구에 적용될 것임. 나아가 재생의학, 맞춤의료, 합성생물학까지 확장하여 국가 바이오산업 전반의 경쟁력을 획기적으로 강화하는 핵심 인프라 역할을 할 것으로 기대되며, 국제 흐름에 발맞추어 국내에서도 자체적 모델을 선도적으로 개발할 필요성이 있음.

ㅇ 기획의 주안점

① 세계 최고 수준의 범용 디지털 AI 세포 모델 구축

- 특정 질환에 국한되는 기존 AI 모델들의 한계를 극복하는, 여러 질환에 범용적으로 적용 가능한 통합 AI 모델 구현

- 범용 디지털 AI 세포 모델은 세포 내 계층적 생물학적 구조(멀티스케일: 분자-세포소기관-세포막-세포 전체)와 다양한 분자 상호작용(멀티모달: DNA, RNA, 단백질, 이미징 등 다양한 모달리티 데이터)를 AI 모델 아키텍처에 직접 반영하고 수십 억개 이상 파라미터로 구성된 대규모 멀티모달-멀티스케일 파운데이션 모델을 의미함.

- 모델 경량화 기술(증류 등), 모델 병렬 학습을 적용하여 효율적으로 학습 및 추론이 가능한 최적화된 아키텍처를 설계할 필요가 있음.

- AI 모델의 재현성 및 신뢰성을 담보하기 위해서 체계적인 학습-검증-테스트 프로토콜을 수립

② 고품질 표준 데이터셋 구축

- 다양한 모달리티 데이터(예시: 유전체, 전사체, 단백체, 대사체, 이미징, 단일세포/공간오믹스 등)를 확보하여 분자로부터 세포로 이어지는 다차원 시뮬레이션이 가능한 디지털 AI 세포 모델을 구축함

- 이를 통합한 고품질 학습 및 검증용 벤치마크 데이터셋을 구축하여 AI 플랫폼의 신뢰성과 실용성을 입증하고 국내 연구자들에게 공개

③ 신약 개발 연계

- 구축된 AI 모델과 데이터셋을 활용하여 실제 신약 개발 파이프라인(신약 타겟 발굴, 유효/선도물질 도출, 독성 예측 등)에 적용하여 시간 및 비용 절감 효과를 정량적으로 입증하고 성공사례를 도출

④ 최적의 컨소시엄 구성 및 운영

□ : 컨소시엄 구성																								과학기술정보통신부
																								한국연구재단(전문기관)
					총괄주관연구개발기관 (총괄연구책임자)											위탁연구 개발기관									주관연구개발기관 (연구책임자)												위탁연구 개발기관							주관연구개발기관 (연구책임자)													위탁연구 개발기관
												…																					…																				…
		공동연구 개발기관 1							공동연구 개발기관 1			…				공동연구 개발기관 n									공동연구 개발기관 1					공동연구 개발기관 1			…				공동연구 개발기관 n							공동연구 개발기관 1						공동연구 개발기관 1			…				공동연구 개발기관 n

- 사업의 복잡성과 다학제적 성격*을 고려할 때, 단독 연구보다는 각 분야 최고의 전문성을 가진 기관들이 주관연구개발기관으로 참여하는 컨소시엄 방식의 추진이 필수적임.

* 예시: ➊ 데이터 생산 및 실험 책임 기관, ➋ AI 모델 및 계산 인프라 책임 기관, ➌ 약리, 독성, 동물실험 검증 기관,
➍ 플랫폼, 표준, 데이터 연계 기관

※ 연구개발기관 구성(컨소시엄 방식)과 관련된 내용은 특기사항 내용 참고 필수.

2. 과제목표

ㅇ 최종 목표 : 분자-세포 수준의 생명현상을 정밀하게 시뮬레이션하는 세계 최고 수준의 확장 가능한 범용 디지털 AI 세포 플랫폼(멀티모달-멀티스케일 파운데이션모델)을 구축하여, 이를 통해 신약개발 성공률을 획기적으로 향상시킬 수 있는 핵심 원천기술 확보 및 질환 특이적 유효물질 발굴 및 실증함.

ㅇ 단계별 목표

1단계(‘26~‘27)	ㅇ 디지털 AI 정상세포 구축을 위한 학습용 공개데이터 수집, 생산된 정상세포의 세계최대규모 고밀도, 고품질 멀티모달, 멀티스케일 데이터셋 구축 ㅇ 정상세포(Untreated, treated) 내 생물학적, 생화학적 현상 및 유전자 조절 회로를 모사하는 세계 최고 수준의 범용적 디지털 AI 세포(멀티모달-멀티스케일 파운데이션 모델) 구축 ㅇ 구축된 디지털 AI 정상세포 모델의 기초 성능 및 재현성을 세포 모델 실험을 통해 in silico/in vitro 검증 ㅇ 차단계에서 활용할 타겟 질환(3개 이상) 선정 ㅇ 범용 모델의 질환 특이적 파인튜닝을 위한 질환 특이적 데이터셋 수집, 생산
2단계(‘28~‘29)	ㅇ 목표 질환에 특화된 디지털 AI 세포 모델 구축(3종 이상) 및 전문성 향상 검증 ㅇ 디지털 AI 질환세포 모델을 활용한 목표 질환의 신규 표적 도출 및 in vitro/in vivo 수준의 표적 제어 효능 평가를 통한 성능 입증 ㅇ 웹서비스 기반의 디지털 AI 세포 활용 플랫폼 구축 및 배포
1, 2단계 공통	ㅇ AI바이오 관련 학회 성과발표 및 전문가 의견수렴 반영 ㅇ 디지털 AI세포 프로젝트 소개 논문(Perspective 등) 출판 및 주요 메이저학회(해외) 소개

3. 연구개발내용 및 성과지표

ㅇ 연구개발내용

구분	연구개발내용	비고
1단계 (‘26~‘27)	ㅇ 디지털 AI 정상세포 구축을 위한 학습용 공개데이터 수집, 생산된 정상세포의 세계최대규모 고밀도*, 고품질 멀티모달, 멀티스케일 데이터셋** 구축 * 동일시료 멀티모달 데이터 ** 1) 세포 수준 멀티오믹스 데이터: 단일세포/공간오믹스, 후성유전체, 단백체, 대사체, 이미징 등 2) 유전자 조작 데이터: CRISPR/Perturb-seq 기반 - Public 데이터베이스 및 신규 생산된 동일 시료 다중 데이터를 통합하여 세계최대규모의 정상세포 상태 데이터(오믹스, 이미지 등) 확보 - 멀티모달, 멀티스케일 데이터의 종류와 샘플 수 제시 ※ 단일세포 데이터 : 정상세포 ≥ 1,000만 개, 단일세포(Perturb-seq) ≥ 100만 개 권장 ※ 멀티모달 데이터 : 4종 이상(데이터 간 연결성 강화를 위한 paired sample을 확보하는 것을 권장) - 10종 이상의 세포주에 대한 유전체 수준 perturbation 실험기반의 정상세포 상태 데이터 생산(High contents screening, Perturb-seq 등) - 데이터 생산 및 전처리 과정의 표준 프로토콜 제시 ㅇ 정상세포(Untreated, treated) 내 생물학적, 생화학적 현상 및 유전자 조절 회로를 모사하는 세계 최고 수준의 범용적 디지털 AI 세포(멀티모달-멀티스케일 파운데이션 모델) 구축 - 디지털 AI 정상세포를 구현하기 위한 인공지능 기반의 방법론 개발 및 구현 - 멀티모달, 멀티스케일 데이터의 통합적 전략 및 인공지능 모델의 아키텍처 제시 - 유전자 서열 뿐 아니라 세포 내 신호전달 경로와 위치 정보를 학습하여, 특정 유전자 조절 시 세포의 변화를 예측가능하도록 구현 - 최고 성능 AI 모델은 최소 10B 이상의 파라미터로 구성 - 실서비스 가능성을 고려해 경량화, 지연시간, 메모리 사용량을 지표로 관리하고 필요시 모델 압축을 적용하여 범용적으로 활용 가능하도록 구현 ㅇ 구축된 디지털 AI 정상세포 모델의 기초 성능 및 재현성을 세포 모델 실험을 통해 in silico/in vitro 검증 - 모델의 올바른 작동유무를 판단하기 위한 방법론 제시 및 구현 ※ 예시: 정상세포의 생물학적·생화학적 기능에 대한 올바른 perterbation 확인, 정상적인 세포를 모델에 입력 시 정상적인 세포로 올바르게 인식함을 확인 등 - 기확보된 데이터셋 또는 추가 데이터셋 확보 및 in silico/in vitro 실험을 통해 검증 - 기존의 디지털 AI 세포 모델들과의 비교를 위한 벤치마킹 전략 제시 및 성능 비교 수행(성능지표 및 성능목표 제시) ㅇ 차단계에서 활용할 타겟 질환(3개 이상) 선정 및 범용 모델의 질환 특이적 파인튜닝을 위한 질환 특이적 데이터셋 수집, 생산 - 디지털 AI 정상세포 구축 후 선정한 타겟 질환에 대한 perturbation 실험을 수행하여 범용적 활용 가능성을 제시 - 선정된 3개 이상 질환에 연관된 세포 유래 오믹스 데이터의 생산 - 질환에 연관된 기도출 환자 유래 오믹스 아틀라스 정보와 질환 모델 데이터를 통합하여 학습데이터 구축 ※ 각 질환별 약물 반응, 독성, 바이오마커 데이터(in vitro 수준) - H&E 이미지를 donor 별 6개 이상의 검증된 슬라이드 확보
2단계 (‘28~‘29)	ㅇ 목표 질환에 특화된 디지털 AI 세포 모델 구축(3종 이상) 및 전문성 향상 검증 - 구축된 범용 디지털 AI 정상세포 모델을 생산된 질환 특이적 데이터셋을 통해 파인튜닝하고, 분자 수준에서 세포 표현형 예측까지 연계되는 디지털 AI 질환세포 모델 제시 - 도출된 오믹스 아틀라스 데이터와 공간 정보 데이터, 세포간 상호작용 데이터를 통합하여 질환 발생의 공간적 시뮬레이션 모듈 제시 - 모델 전문성 평가: 정상세포 모델과 질환세포 모델 비교를 통한 성능 향상 평가 ㅇ 디지털 AI 질환세포 모델을 활용한 목표 질환의 신규 표적 도출 및 in vitro /in vivo 수준의 표적 제어 효능 평가를 통한 성능 입증 - 디지털 AI 질환세포 모델을 활용한 수만 종의 가상 약물 화합물 또는 CRISPR 등을 활용한 in silico 스크리닝을 통한 신규 표적인자 발굴 - 유전체 수준 perturbation 실험(예시: 전장 CRISPR 스크리닝)에서 도출한 결과(학습에 사용되지 않은 결과)와 모델 데이터를 교차 검증 - 질환세포 모델로부터 도출한 표적에 대해 동물 모델 혹은 환자 유래 오가노이드를 활용하여 효능이 입증된 유효물질 질환별 5개 이상 제시 ㅇ 웹서비스 기반의 디지털 AI 세포 활용 플랫폼 구축 및 배포 - 개발된 디지털 AI 세포 모델을 클라우드 환경에서 직접 가상 실험 수행이 가능한 웹기반 인터랙티브 플랫폼으로 구현하고 K-BDS/K-BDI 등 국가 데이터 인프라에 제공 - 사용자가 인터페이스를 통해 세포 유형을 선택하고, 약물 처리나 유전자 조작 등의 조건을 입력하면, 디지털 AI 세포가 가상으로 반응하는 결과를 시각화하는 시스템 구현

ㅇ 성과지표

항목		1단계	2단계 (최종목표)	성과수준			비고
				국내 최고수준	세계 최고수준	기타
필수	디지털 AI세포 구축과 검증을 위한 데이터셋 구축(정상세포)	O	-	-	V	세계 최대 수준
	디지털 AI세포 구축과 검증을 위한 데이터셋 구축(질환세포)	O	-	-	V	세계 최대 수준
	범용 디지털 AI세포 모델 개발 원천기술 확보	≥1건	-	-	-	멀티모달-멀티스케일 파운데이션 모델
	디지털 AI세포 모델의 성능 검증	O	-	-	V	-
	질환 특화 모델	-	O	-	-	3개 이상
	질환별 유효물질	-	≥5개	-	-	-
	디지털 AI 세포 활용 플랫폼	-	O	-	-	유관 학회 의견 수렴 (예시: 만족도 조사)
	디지털 AI세포 프로젝트 소개 논문(Perspective등) 출판	O	O	-	-	JCR 상위 10% 이내
	주요 결과 국내외 유관학회 발표	O	O	-	-	-
자율	SCIE 논문	단계별 자율제시		-	-	JCR 상위 10% 이내 (본 프로젝트의 결과를 소개 하는 플래그십페이퍼 포함)
	기술이전	단계별 자율제시		-	-	선급금 기준

4. 특기사항

기본

특성분류

주요 항목별

해당여부

국가전략기술

■ Y (첨단바이오/디지털헬스데이터분석·활용)

□ N

혁신도전형 R&D

□ Y

■ N

특허로 R&D(舊 IP-R&D)

□ Y

■ N

경쟁형 R&D

□ Y

■ N

보안과제

□ Y

■ N

기술료 징수

■ Y

□ N

3책5공 적용

■ Y

□ N

국제공동연구 의무

□ Y

■ N

지자체 예산매칭 의무

□ Y

■ N

ESG

□ E(환경)       □ S(사회)    □ G(지배구조)    ■ 해당없음

ㅇ 선정 과제 수 : 1개 과제 내외

- 1차년도 37.5억원 내외, 2차년도 이후 50억원 내외

ㅇ 총 연구개발 기간은 4년(2+2)이며, 1차년도 연구개발 기간은 9개월임.

ㅇ 총괄주관연구개발기관을 포함하여 3개 이상의 주관연구개발기관을 필수로 구성하는 연구개발과제(컨소시엄) 형식으로 제안하여야 함.

※ 명시된 연구개발과제 구성 형식을 반드시 준수하여야 하며, 미준수 시 평가대상에서 제외.

※ 총괄주관, 주관연구개발기관의 역할을 명확히 정의하고 정기적인 소통과 성과 공유를 통해 효율적인 협력체계를 운영해야 함. 특히 주관연구개발기관은 AI모델 개발, AI모델 실증 및 응용연구(신약 유효물질 발굴), 데이터 생산, AI모델 응용연구, 총괄 등의 연구 기능을 구분하여 구성해야 하며, 총괄주관연구개발기관은 총괄기능을 포함한 추가적인 연구 기능을 수행할 수 있음(1개의 연구과제에서 다수의 기능 수행 가능).

ㅇ 유사과제 수행 또는 참여하고 있는 경우는 중복지원을 지양함.

ㅇ 단계평가 후 계속지원 여부를 결정하고, 연구기간 및 연구예산은 변경될 수 있음.

ㅇ 11가지 유형의 연구성과에 해당하는 연구개발성과물*은 전담기관에 등록 또는 기탁하여야 함.

* 제품, 시설ㆍ장비, 논문, 특허 등 지식재산권, 연구보고서의 원문, 기술의 요약정보, 생명자원, 소프트웨어, 화합물(化合物), 신품종, 표준 등

ㅇ (비)임상 또는 인간 유래 시료를 이용하는 경우 동물실험윤리위원회(IACUC) 또는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 받아야 함.

ㅇ 인체유래 데이터 생산 시 데이터 활용이 가능하도록 생명윤리법, 개인정보보호법 등 관련 법적 검토를 통하여 제3자 자료 제공 및 활용 동의를 획득하여야 함.

ㅇ 본 과제 신청 시, 수집된 데이터에 대한 K-BDS 등록 및 개발된 AI 모델에 대한 K-BDI 연계·공개 계획을 구체적으로 제시하여야 하며, 본 연구에서 확보된 모든 데이터(원 데이터, AI 학습용/평가용 데이터)와 AI 모델은 K-BDS 또는 K-BDI에 등록하여야 함.

ㅇ 본 과제 연구책임자는 AI바이오 혁신 연구거점 조성 (시범)사업과의 협조를 통해 성과교류 및 공동연구 협력을 추진하여야 함.

ㅇ 본 과제 연구책임자는 개발된 정상세포 AI 파운데이션 모델을 부처 및 전문기관의 요청 시, 타 연구과제에서 활용할 수 있도록 적극적으로 협조하여야 함.