핵심 직답 (Direct Answer)
LG AI연구원의 엑사원 디스커버리가 42만 개 후보 물질을 단 하루 만에 분석해 탈모 신소재 람시딜과 비스테로이드 여성형 탈모 성분을 발굴했습니다. DKK1 및 ERα 메커니즘 분석.
TL;DR 3줄 요약
- LG AI연구원의 과학 특화 AI 모델 엑사원 디스커버리가 42만 개 이상의 화합물 후보를 정밀 계산하여 탈모 관리 신소재 람시딜을 발굴했습니다.
- 기존 연구원들이 문헌 검토와 세포 실험을 거쳐 22개월 이상 소요되던 탐색 기간을 가상 시뮬레이션을 통해 단 하루로 줄였습니다.
- 모발의 퇴행기 전환을 유도하는 DKK1 단백질 억제와 여성호르몬 수용체 ERα 활성화 메커니즘을 규명하며 세계모발학회에서 큰 주목을 받았습니다.
인공지능이 바꾸는 바이오 신소재 개발 현장
탈모 케어와 바이오 신약 시장에서 새로운 효능 물질을 발견하는 과정은 극심한 시간과 비용이 소요되는 영역이었습니다. 가능성 있는 화학 구조를 일일이 검증하고 실험하는 기존 방식은 초기 스크리닝에만 수년이 걸렸기 때문입니다.
최근 LG AI연구원과 LG생활건강 연구진은 초거대 인공지능 모델 엑사원 디스커버리(EXAONE Discovery)를 활용해 이 한계를 극복했습니다. 42만 개가 넘는 후보 물질을 가상 시뮬레이션으로 분석해 모낭 세포를 강화하는 신소재 람시딜(Rhamsydil)과 비스테로이드성 여성형 탈모 개선 후보 물질을 정밀하게 추출해냈습니다.
인공지능이 분자 구조 결합도를 미리 시뮬레이션함으로써 무의미한 실험 횟수를 대폭 줄이고 실질적인 연구 효율을 극대화한 대표적 혁신 사례입니다.
전통적 소재 탐색 방식과 AI 시뮬레이션 비교
기존 소재 탐색 방식과 LG 엑사원 디스커버리를 활용한 신소재 발굴 방식의 차이는 아래 표와 같습니다.
| 구분 | 기존 수작업 연구 방식 | LG 엑사원 AI 시뮬레이션 방식 |
|---|---|---|
| 후보 물질 검토 규모 | 수천 개 수준 제한적 검토 | 42만 개 이상 빅데이터 가상 분석 |
| 초기 탐색 소요 시간 | 약 22개월 이상 소요 | 단 1일 만에 완결 |
| 핵심 기전 분석 방식 | 실험 후 사후 원리 추론 | 분자 결합 및 단백질 작용 사전 예측 |
| 연구 자원 효율성 | 반복 합성 및 시행착오 다수 발생 | 고효능 유력 후보만 압축 실험 |
신소재 람시딜의 분자 메커니즘: DKK1 단백질 억제
이번 연구에서 발굴된 신규 소재 람시딜은 모발의 생애 주기 중 퇴행기 전환을 막는 데 집중합니다. 사람의 머리카락은 자라나는 성장기와 자람을 멈추고 빠지는 퇴행기, 휴지기를 순환합니다.
두피 내에서 DKK1(Dickkopf-1)이라는 단백질이 과도하게 발현되면 모발 성장 신호를 차단하고 강제로 퇴행기로 넘어가도록 유도합니다. 이것이 탈모가 가속화되는 주요 원인 중 하나입니다.
람시딜은 모낭 조직 내에서 DKK1의 발현을 직접적으로 감소시키는 역할을 합니다. 머리카락이 빠지도록 만드는 유전자 신호를 사전에 차단함으로써, 모발이 오랫동안 두피에 영양을 공급받으며 붙어있을 수 있는 환경을 조성합니다.
비스테로이드 여성형 탈모 해법과 모낭 줄기세포 자극
여성형 탈모는 남성형 탈모와 달리 호르몬 억제제를 함부로 사용할 수 없어 치료제 선택지가 매우 협소했습니다. 기존에 쓰이던 에스트로겐 유사 성분 역시 부작용 위험과 적용 범위의 한계가 존재했습니다.
LG 연구진은 엑사원을 통해 여성호르몬 수용체인 ERα(Estrogen Receptor alpha)를 안전하게 활성화하는 비타민A 유래 비비스테로이드 성분을 도출했습니다.
이 연구는 기존의 탈모 케어가 모유두세포 관리에만 머물렀던 것과 달리, 새로운 모발을 만들어내는 근본 세포인 모낭 줄기세포까지 동시에 활성화할 수 있는 가능성을 열었습니다. 부작용 위험을 낮추면서 모발 굵기와 두피 노화를 함께 개선할 수 있는 기반이 마련된 것입니다.
AI 자율실험실: 설계부터 로봇 자동 합성까지
LG는 가상 분석에 그치지 않고 연말부터 AI 자율실험실을 본격적으로 가동합니다. 엑사원 디스커버리가 도출한 화학 합성 공정을 로봇 팔과 정밀 자동화 분석 장비가 전달받아 24시간 무인으로 실험을 수행하는 체계입니다.
인공지능이 최적의 가설을 세우면 로봇이 스스로 시약을 조제하고 결과를 측정하여 다시 인공지능에게 학습시키는 순환 구조입니다. 이를 통해 뷰티 제품용 소재뿐만 아니라 이차전지 액침 냉각유, 난치성 질환 바이오 신약 개발 속도 역시 수십 배 이상 빨라질 전망입니다.
핵심 팩트 정리 및 향후 검증 과제
확인된 핵심 팩트
- LG AI연구원의 엑사원 디스커버리가 42만 개 후보 물질을 1일 만에 스크리닝하여 람시딜과 비타민A 유래 성분을 발견했습니다.
- 람시딜은 모발 퇴행기 유도 인자인 DKK1 단백질 발현을 억제하는 효과가 실험으로 입증되었습니다.
- 비스테로이드 물질을 활용한 ERα 활성화 및 모낭 줄기세포 타깃 연구 성과는 세계모발학회(WCHR)에서 정식 발표되었습니다.
- AI 분석과 로봇 장비를 통합한 완전 무인 AI 자율실험실이 연내 구축됩니다.
앞으로의 관전 포인트 및 검증 과제
- 가상 시뮬레이션 및 세포 실험 성과가 실제 상용 제품(닥터그루트 등)에 적용되기 위해서는 인체 적용 임상 시험과 안전성 테스트가 완료되어야 합니다.
- 독자적인 AI 소재 탐색 기술이 화장품 영역을 넘어 글로벌 제약·바이오 파이프라인으로 확장될 수 있을지가 핵심 관건입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q1. 람시딜이 들어간 제품은 언제쯤 시중에 출시되나요? 인공지능을 통해 후보 물질 발굴 기간은 하루로 단축되었으나, 실제 두피에 바르는 상용 제품으로 출시되려면 제형 안정화와 대규모 인체 적용 임상 평가 과정을 거쳐야 합니다. 현재 연구 성과 발표 단계이므로 정식 제품화까지는 단계적 절차가 진행될 예정입니다.
Q2. 기존 미녹시딜이나 피나스테리드 같은 탈모 약과 무엇이 다른가요? 피나스테리드는 남성호르몬(DHT) 형성을 억제하는 전문의약품이며, 미녹시딜은 두피 혈류를 개선하는 성분입니다. 반면 람시딜은 모발의 퇴행기를 유도하는 DKK1 단백질을 억제하는 메커니즘을 가지며, 함께 발굴된 비타민A 유래 성분은 비스테로이드 방식으로 여성호르몬 수용체(ERα)를 활성화하여 모낭 줄기세포를 자극한다는 차점이 있습니다.
작성 기준일 및 안내 사항
- 작성 기준일: 2026년 9월 14일
- 본 포스팅은 학술 대회 발표 및 공식 언론 보도 자료를 바탕으로 작성된 기술 및 시장 분석 콘텐츠이며, 특정 주식의 매수·매도 추천이나 의료적 처방을 대신하지 않습니다.