AI 기반 신약 개발
현실과 한계 – 게임 체인저인가, 마법은 아니다
신약 개발, 왜 이렇게 오래 걸릴까?
신약 개발에는 평균 10~15년, 비용은 10억 달러 이상이 듭니다.
후보 물질 수천 개 발굴 → 승인되는 약은 1~2개
초기 단계(타깃 발굴 → 후보 물질)에서 대부분 실패
임상시험 단계에서 환자 반응·부작용·효과 부족으로 탈락
이 막대한 시간과 비용 낭비가 제약 산업의 가장 큰 문제였는데, 여기에 AI가 등장했습니다.
AI가 바꾸고 있는 신약 개발 단계
1) 타깃 발굴
목적: 질병 원인이 되는 단백질·유전자 타깃 찾기
과거: 실험실 연구 중심, 수년 소요
현재: AI가 게놈 데이터·논문을 분석해 유망 타깃을 신속하게 제시
2) 후보 물질 디자인
전통적 방식: 화합물 라이브러리에서 무작위 탐색
AI 방식: 생성형 모델(Generative Chemistry)로 새로운 분자 직접 설계
예: Insilico Medicine → AI 설계 분자를 동물 실험까지 진행
3) 임상시험 최적화
AI가 환자 데이터를 분석 → 누가 약에 잘 반응할지 예측
결과: 임상 실패 확률 감소, 비용 절감
대표 사례
Insilico Medicine
섬유증 치료제 후보물질 → 임상 2상 진입 (2023)
“AI가 디자인한 약물이 실제 임상에 들어간 첫 사례”
DeepMind AlphaFold
2억 개 이상의 단백질 3D 구조 예측 (2022)
신약 타깃 연구 속도를 수십 배 단축
BenevolentAI
기존 약물의 새로운 용도 발굴 (drug repurposing)
코로나19 초기 바리시티닙(baricitinib) 후보 제시 → 긴급 사용 승인
투자와 산업 구조 변화
글로벌 제약사 모두 AI 스타트업과 파트너십 체결
2024년, AI 신약 개발 스타트업 투자액 60억 달러 이상
“AI First Pharma” → 제약사 연구팀에 AI 엔지니어 포함이 표준화
남아 있는 한계
실험실 검증 필요
AI가 제시한 분자도 실제 실험과 임상에서 확인해야 함
“AI 후보물질 = 100% 성공” 아님
데이터 품질 문제
의료 데이터 편향·공백 존재 → AI 결과 왜곡 가능
규제 장벽
FDA, EMA 등 규제기관 → AI 설계 약 평가 기준 마련 중
명확한 승인 가이드라인 부족
과도한 기대
일부 미디어: “AI가 신약 개발을 단숨에 해결”
실제: 시간·비용 단축 가능하지만 완전 대체는 불가
결론: 혁신은 시작되었지만, 마법은 아니다
AI는 신약 개발에서 분명한 게임 체인저입니다.
타깃 발굴 속도 단축
후보 물질 설계 자동화
임상시험 최적화
하지만 여전히 실험과 규제라는 현실의 벽 존재
앞으로 10년, AI는 신약 개발을 더 빠르고 저렴하게 만드는 보조 엔진으로 자리잡을 것이고,
언젠가 AI가 처음부터 끝까지 설계한 약이 시판되는 순간도 올 수 있습니다.
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