전문성 #8. 전문성 통합
국내 바이오 인재 동향 리포트 (2025)
전문성: Gene Scientist, Protein & Antibody Scientist, Cell Scientist, Microbiome Researcher, Assay & Screening Developer, Bioinformatics, Translational Researcher
시작하며.
2025년의 바이오산업은 기술의 진화와 인재 수요의 재편이 동시에 일어나는 시점에 있다. 정밀의학, AI, 오믹스 통합 분석이 산업 전반에 스며들면서 실험실과 임상, 데이터와 해석, 기술과 규제 사이를 유연하게 넘나드는 인재상이 새롭게 부상하고 있다.
이 리포트는 국내 바이오 분야에서 주목받고 있는 7가지 전문성을 중심으로 그 역할과 기술 스펙트럼, 산업 수요의 흐름을 정리한 것이다.
기술과 산업의 전환점
정밀의학의 일상화: 유전체 기반 치료 전략이 상용화 단계에 진입하며 다중 오믹스 통합 해석이 진단과 예측의 표준으로 자리 잡고 있다.
단백질·항체 기반 치료제의 확장: 글로벌 시장의 주류로 자리 잡은 항체치료제와 ADC, 이중항체 기술이 국내에서도 빠르게 확산 중이다.
세포 모델의 정밀화: Primary culture, Organoid, CLD가 각각 재현성·복잡성·생산성의 축을 담당하며 치료제 검증과 기능성 분석의 핵심 도구로 활용된다.
Microbiome의 기능적 전환: 단순 군집 분석에서 벗어나 숙주–미생물 상호작용과 대사체 기반 기전 해석으로 중심이 이동하고 있다.
스크리닝 기술의 다층화: HTS–HCS–CRISPR screens가 연결형 파이프라인으로 정착되며 실험 설계–자동화–데이터 해석–문서화까지 통합된 운영이 요구된다.
Bioinformatics의 운영화: 분석을 넘어 MLOps 기반의 재현성·배포·규제 대응이 핵심 역량으로 부상하고 있다.
중개연구의 재정의: 탐색보다 검증, 발견보다 재현성 중심으로 실험 설계의 사고방식이 변화하고 있다.
전문성별 역할과 기술 스펙트럼
기술의 발전만큼이나 인상적인 것은 역할의 재정의다. 실험을 잘하는 사람보다 데이터를 해석하고 연결하는 사람이 중심으로 이동하고 있다.
특정 기술 하나에 특화된 전문가보다 여러 영역을 가로지르는 크로스오버형 인재가 산업의 핵심으로 떠오르고 있다.
또한 SOP, ELN, LIMS, MLOps 같은 운영 체계가 단순한 관리 도구를 넘어 조직의 성숙도와 인재의 완성도를 가늠하는 기준이 되고 있다.
결론. 2025–2027 전망
연결력 중심의 인재상: 실험–데이터–모델–의사결정을 잇는 능력이 핵심 경쟁력으로 부상
표준화와 재현성의 중요성: 속도보다 품질, 발견보다 검증이 산업의 성패를 가른다
교육과 조직 전략의 전환: 기술 훈련 중심에서 해석·품질·규제 대응 중심으로 커리큘럼과 JD가 재편 중
임상 연계의 일상화: 병원–기업–연구소 간 공동 코호트와 검증 파이프라인이 확산될 것으로 예상
맺으며.
바이오산업은 기술보다 해석력, 속도보다 재현성, 발견보다 검증이 중요한 시대로 접어들고 있다.
이제 인재는 실험을 ‘수행하는 사람’이 아니라 데이터–모델–의사결정을 연결하는 해석자이자 설계자로서 산업의 방향을 결정짓는 존재가 되고 있다.
그 흐름을 따라가다 보면 기술의 진보보다 더 흥미로운 것은 결국 사람의 역할이 어떻게 바뀌고 있는가라는 점이다.
출처
Gene Scientist / Genomics
Carter, P. J., & Lazar, G. A. (2018). Next generation antibody drugs: pursuit of the ‘high-hanging fruit’. Nature Reviews Drug Discovery, 17(3), 197–223.
Strohl, W. R. (2018). Current progress in innovative engineered antibodies. mAbs, 10(8), 108–144.
Kühlbrandt, W. (2014). The resolution revolution. Science, 343(6178), 1443–1444.
Protein / Antibody Scientist
Jumper, J. et al. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature, 596, 583–589.
Rives, A. et al. (2021). Biological structure and function emerge from scaling unsupervised learning to 250 million protein sequences. PNAS, 118(15).
Rich, R. L., & Myszka, D. G. (2010). Grading the commercial optical biosensor literature. Journal of Molecular Recognition, 23(1), 1–64.
Cell Scientist
Freshney, R. I. (2015). Culture of Animal Cells: A Manual of Basic Technique and Specialized Applications (7th ed.). Wiley-Blackwell.
Clevers, H. (2016). Modeling development and disease with organoids. Cell, 165(7), 1586–1597.
Hacker, D. L., & De Jesus, M. (2020). CHO cell line development: From transfection to high productivity. Current Opinion in Biotechnology, 66, 197–206.
Microbiome Researcher
Bäckhed, F. et al. (2005). Host–Bacterial Mutualism in the Human Intestine. Science, 307(5717), 1915–1920.
Nicholson, J. K. et al. (2012). Host–Gut Microbiota Metabolic Interactions. Science, 336(6086), 1262–1267.
Rooks, M. G., & Garrett, W. S. (2016). Gut Microbiota, Metabolites, and Host Immunity. Nature Reviews Immunology, 16, 341–352.
Assay & Screening Developer
Zhang, J.-H., Chung, T. D. Y., & Oldenburg, K. R. (1999). A Simple Statistical Parameter for Use in Evaluation & Validation of HTS Assays (Z’-factor). Journal of Biomolecular Screening, 4(2), 67–73.
Bray, M.-A. et al. (2016). Cell Painting reveals biology by image-based profiling. Nature Protocols, 11(9), 1757–1774.
Shalem, O. et al. (2014). Genome-scale CRISPR-Cas9 knockout screens. Science, 343(6166), 84–87.
Bioinformatics / Data Scientist
Zhang, Y., & Li, Q. (2025). Recent advances in multi-omics integration: statistical and machine learning approaches. Briefings in Bioinformatics, 26(2), bbaa142.
Lee, J. et al. (2024). Improving reproducibility and interpretability in multi-omics integration. PLoS Computational Biology, 20(9), e1012345.
TechRadar Pro. (2025). Why DevOps and MLOps integration is crucial for AI deployment success. TechRadar Pro.
Translational Researcher
Johansson, C., Nilsson, J., & Gustafsson, M. (2023). Orthogonal proteomics methods warrant the development of functional biomarkers. Expert Review of Proteomics, 20(5), 383–392.
Hsu, P. D., Lander, E. S., & Zhang, F. (2014). Development and applications of CRISPR–Cas9 for genome engineering. Cell, 157(6), 1262–1278.
Kang, S. L., Choi, H., & Park, J. (2024). Post-marketing clinical validation and re-evaluation frameworks. Molecular Therapy – Methods & Clinical Development, 30, 112–120.
