신약 하나가 시장에 나오기까지 평균 10~15년, 수십억 달러가 든다. 임상 후보물질 10개 중 9개는 탈락한다. AI 시대에 접어들면서 이 난제를 컴퓨터 시뮬레이션으로 돌파하려는 시도가 본격화하고 있다. 가상실험 기술 ‘인실리코(In Silico)’다. 글로벌 신약개발 시장 흐름에 따라, 더메디컬에서 인실리코 기술의 현재와 한국의 과제를 짚는다. <편집자 주>

보행보조 외골격을 실제 환자에게 채우기 전, 컴퓨터로 먼저 검증하는 ‘인실리코(in silico) 시뮬레이션’ 방법론이 구체화되고 있다. 핵심 절차는 세 단계다.

1단계는 가상 사용자를 만드는 작업이다. 실제로 존재하진 않지만 한국인의 보행 다양성을 통계적으로 대표하는 ‘합성사용자’를 생성한다. 정상 보행부터 근감소·편마비 환자에 이르기까지 실제 신체 특징을 다양하게 반영해, 키·체중·근력·가동범위·보행 특성이 각기 다른 가상 인간 집단을 만드는 방식이다. 이때 확보된 임상 보행 데이터가 ‘누가 착용하는가’를 정의하는 모집단이 된다.

2단계는 로봇을 가상으로 입히는 작업이다. 합성사용자에게 하지 외골격을 가상 착용시켜 인체-로봇 결합 동역학을 계산한다. 관건은 부착부 처리다. 인체와 로봇을 단단히 붙이는 대신, 그 사이를 스프링-댐퍼 방식으로 연결한다. 이를 통해 스트랩의 미끄러짐·눌림 같은 상호작용력까지 6방향으로 계산해낸다. 골반·대퇴·정강이 등 다관절 부착이 얽히면서 계산 복잡도가 크게 오르는 게 기술적 난제다. 이 단계에서 보조 효과와 함께 과보조·관절부하·균형 같은 안전 지표를 산출하고, 위험 경계도 함께 판정한다.

3단계는 실측으로 검증하는 작업이다. 시뮬레이션 예측이 실제와 맞는지 확인하는 ‘Sim2Real’ 검증이다. 외골격을 실제 착용한 상태에서 측정한 관절각·지면반력 데이터와 예측값을 대조해 정합도를 정량화한다. 부착부 모델의 파라미터도 실측 기반으로 보정한다. 이 보정이 안 되면 시뮬레이션은 ‘그럴듯하지만 틀린’ 결과를 내놓게 된다.

이 방법론의 강점은 구조에 있다. 합성사용자를 만드는 앞단은 기기와 무관한 공용 플랫폼으로 한 번 구축해 재사용한다. 외골격을 적용·검증하는 뒷단은 기기가 바뀔 때마다 반복한다. 앞단이 뒷단에 ‘표준 규격의 합성사용자’를 넘기는 인터페이스가 고정돼야, 어떤 외골격이든 동일한 조건에서 평가할 수 있다. 실물 시험 없이 다양한 체형의 적합성·안전성을 설계 단계에서 미리 걸러낼 수 있다는 게 강점이다. 개발 기간과 비용을 줄이고, 인허가 근거로 이어질 잠재력도 갖는다.

출처 : 더메디컬(https://www.themedical.kr) (2026.08.20)