유전자·단백질·화합물을 한 그물로 엮은 MuN-AI, 근감소증 후보물질 합성·세포실험까지 간 메디리타

메디리타(MediRita)가 유전자·단백질·화합물·질병 정보를 하나의 네트워크로 구축한 멀티오믹스 네트워크 AI 플랫폼 MuN-AI로 신약 후보물질을 탐색하고, 이를 합성과 세포실험으로 검증하고 있다. 이 플랫폼은 치료 표적 발굴, 신규물질 설계, 효능 및 안전성 예측을 지원한다. 메디리타는 AI 솔루션 공급과 자체 신약 후보물질 개발을 병행한다.

멀티오믹스 네트워크 데이터베이스에는 지식정보 300만 개 이상과 연결정보 2,000만 개 이상이 담겼다. 방대하지만 서로 다른 형태의 생명정보를 연결하고 해석해 신약개발 초기 후보물질 선정의 시간과 비용을 줄이려는 것이 목적이다. 배영우 대표는 서로 다른 생명정보의 연관관계를 네트워크로 구축하는 접근법을 택했다고 설명했다.

MuN-AI의 세 가지 기능: 표적 발굴에서 약효 예측까지

MuN-AI Analytics는 치료 표적 발굴, 가설 검증, 약물 재창출 분석을 맡는다. MuN-AI MODSP는 생성형 AI를 기반으로 후보물질의 구조를 설계하고 물성을 예측하며 ADMET 분석을 수행한다.

MuN-AI DEP는 후보물질의 약효, 작용기전, 부작용을 예측하는 기능이다. 배 대표는 “서로 다른 생명정보의 연관관계를 네트워크로 구축하는 접근법을 선택했습니다”라고 말했다.

MuN-AI v1.4는 한국산업기술시험원에서 GS 1등급 소프트웨어 품질인증을 받았다. 메디리타는 2026년 10월 기준 국내 8건, 미국·중국 각 1건 등 총 10건의 등록특허를 보유하고 있다.

근감소증 연구: 약 10종 합성·세포실험

근감소증 연구에서는 AI가 우선순위를 정한 후보물질 약 10종을 실제로 합성해 세포실험을 진행했다. 이 중 일부에서 근세포 분화 촉진이 확인됐다. 인체 치료 효과는 후속 검증이 필요하다.

회사 IR 자료에 따르면 AI를 활용한 가설 검증과 유효물질 탐색에 4주가 걸렸다. 선도물질 도출에는 2주가 걸렸다.

배 대표는 AI가 도출한 예측 결과를 실제 실험으로 검증하고, 그 결과를 다시 연구개발에 반영하는 과정이 중요하다고 강조했다. 그는 “AI 기술만으로 신약이 완성되는 것은 아닙니다. 신약개발 전문가의 지식과 경험, 과학적인 실험 검증이 함께 이뤄져야 합니다.”라고 말했다.

사업 구조와 협력 사례

메디리타는 2018년 6월 설립됐고 2019년 기업부설연구소를 세웠다. 설립자인 배영우 대표는 한국IBM에서 헬스케어·바이오 R&D와 왓슨 사업을 담당했고, 진승현 연구소장이 공동창업자다. 배 대표는 한국제약바이오협회에서 4차산업 전문위원으로 활동하며 AI 신약개발 지원센터 설립에 참여했다.

배 대표는 국내 제약사 연구진과 인공지능 기반 신약개발 프로젝트를 함께 수행했고, 이 경험이 오래 다뤄온 AI 기술을 직접 사업화하겠다는 결정으로 이어졌다. 메디리타는 독자 플랫폼 개발에서 후보물질의 실험적 근거 확보까지 이어진 연구 성과를 인정받아 중소벤처기업부의 2024년 중소기업 R&D 우수성과 50선 전략기술 분야에 선정됐고, 장관 표창도 받았다.

매출은 AI 솔루션 공급, 데이터 분석, 자체 후보물질 개발 중심의 사업모델에서 나온다. 2026년 10월 회사 IR 자료 기준 누적 매출은 AI 솔루션 사업이 약 2억 원, AI 데이터 사업이 약 4억 원이다. 메디리타는 Google for Startups Cloud Program을 통해 약 35만 달러 규모의 클라우드 지원도 확보했다.

단백질체·대사체 분석 전문기업 바질바이오텍은 질량분석 생명정보 처리 효율과 분석 결과의 신뢰성을 높이기 위해 MuN-AI 도입을 추진했고, 2024년 5월 AI 솔루션 공급계약을 맺었다. 임상시험 분야 전문성을 가진 움트와는 2025년 업무협약을 맺고 신약 후보물질 발굴, 약물성 평가, 개발전략 수립 등에서 손을 잡았다.

2026년 8월에는 헬스케어 기업 조윈과 AI 기반 예방물질 발굴 및 헬스인슈 사업화 업무협약을 맺었다. 메디리타가 예방 후보물질을 발굴하면 협력사가 제품개발과 사업화, 보험 연계 모델을 추진하는 구조다.