AI와 바이오의 첫 만남

알파폴드가 연 신약개발 혁신 (By. 이프)

by KB자산운용

Aug 22. 2025

◆ AI는 신약 개발 과정의 시간과 비용을 크게 줄이며 바이오 산업의 혁신을 이끌고 있습니다.

◆ 특히 '알파폴드'는 단백질 구조를 빠르고 정확하게 예측해 신약 후보 발굴 속도를 높일 수 있는데요,

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안녕하세요, '이프' 입니다!

AI는 매일 수도없이 많은 분야에서 혁신을 만들어내고 있습니다.

바이오 관련 분야에도 이제 AI가 깊숙이 들어온 상황입니다.

AI와 바이오, 어떻게 보면 생소할 수 있는 두 첨단 섹터가 어떻게 하나가 되어 새로운 산업의 변화를 만들어 내고 있는걸까요?

이번 포스팅에서는 AI가 바이오 산업에 어떻게 활용되고 있는지 확인해봅시다.

■ 신약 개발의 한계와 AI 도입 배경 - EROOM's law

AI는 제약바이오 산업, 특히 신약개발 분야에서 전례없는 혁신을 만들어가고 있습니다.

기존의 신약 개발은 막대한 비용과 긴 시간, 낮은 성공률이라는 고질적인 문제를 가지고 있었습니다.

AI는 이러한 신약개발의 한계를 극복하여 전체 과정의 효율성과 정확성을 획기적으로 높이고 있습니다.

인텔의 창업자 고든 무어는 1965년에 MOORE의 법칙을 제시합니다.

이 법칙은 약 2년마다 반도체 집적 회로에 집적할 수 있는 트렌지스터의 숫자가 두 배씩 증가한다는 법칙입니다.

* 반도체 기술이 발전함에 따라 한 칩에 담을 수 있는 트랜지스터의 개수가 기하급수적으로 증가해, 전자기기 성능도 빠르게 향상된다는 뜻입니다.

예를 들어 한 칩에 트랜지스터가 1천개 들어가던 시기에서 2년이 지나면 약 2천 개, 또 2년이 지나면 약 4천개가 들어가겠죠.

출처: Chat GPT

신약개발 분야에서는 MOORE를 역순으로 쓴 EROOM의 법칙이 있는데, 이는 신약 개발 비용이 약 10년마다 두 배로 증가한다는 법칙입니다.

이는 동시에 한 개를 시장에 출시하는 데 필요한 비용 대비 성공률이 점점 감소하고 있다는 것을 보여줍니다.

낮아지는 신약개발의 성공 확률과, 높아지는 신약개발 비용을 해결하기 위해 다양한 연구가 이뤄지고 있는데요, 그 중에서 가장 괄목할만한 성과를 보여주고 있는 것이 AI 신약개발 분야입니다.

■ AI 신약개발의 역사와 발전 과정

그렇다면 AI가 신약개발에 언제부터 도입되기 시작했을까요?

AI라고 부르기는 어렵지만, 컴퓨터 프로그래밍이 신약개발 영역에 들어온 것은 꽤 오래전 일입니다.

1970년대 CADD와 QSAR 모델이 등장하면서, 인체 내에 투약되는 약물의 정량적 구조와 체내 활성 간의 관계 규명에 프로그래밍이 사용되기 시작했습니다.

* CADD(Computer-Aided Drug Design): 컴퓨터를 활용해 약물을 설계하고 찾는 기술

* QSAR(Quantitative Structure-Activity Relationship): 약물의 분자 구조와 체내 효과(활성) 사이 수학적 관계를 분석하는 방법

8-90년대에는 의약화학 분야가 급격하게 발전하면서, 프로그래밍을 통해 약물 분자가 우리 몸의 특정 단백질에 얼마나 잘 달라붙는지(결합하는 힘)와, 그 결합으로 인해 약효가 얼마나 나타날지를 예측하기 시작했습니다.

2000년대로 넘어와서 딥러닝 기술의 등장은 복잡한 생화학적 관계를 훨씬 잘 분석하고 모델로 만들 수 있게 되었습니다.

그 결과, 질병 표적을 찾는 방법과 약물 후보를 빠르게 걸러내는(스크리닝) 방식이 많이 발전했죠.

출처: Chat GPT

■ AI 신약개발의 첫 성공사례

…

어떤 성공사례가 있을까요!?

궁금하시죠~?

더 자세한 내용은 아래 링크에서 확인해보세요!

AI와 바이오의 첫 만남: 알파폴드가 연 신약개발 혁신 (1부)

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