인공지능(AI)과 제약 바이오 산업

2026 심층 연구 보고서: 신약 개발 패러다임의 혁명 - 인공지능(AI)과 제약 바이오 산업의 융합

서문: 제약 R&D의 위기와 기술적 변곡점

21세기 제약 바이오 산업은 인류의 건강 수명을 연장하는 데 지대한 공헌을 해왔으나, 그 이면에는 심각한 생산성 위기가 존재해 왔다. 반도체 산업의 효율성이 기하급수적으로 증가한다는 '무어의 법칙(Moore's Law)'과 대조적으로, 제약 산업은 기술적 진보에도 불구하고 신약 개발 비용이 기하급수적으로 증가하는 '이룸의 법칙(Eroom's Law)'에 직면해 있다. 2024년과 2025년을 거치며 축적된 데이터에 따르면, 하나의 신약이 초기 아이디어 단계에서 규제 기관의 최종 승인을 받기까지는 평균 10~15년의 긴 시간이 소요되며, 실패 비용을 포함한 자본화된 총 개발 비용은 26억 달러(약 3조 5천억 원)를 상회한다.1 더욱 암울한 통계는 임상 1상에 진입한 후보물질 중 최종적으로 시장에 출시되는 비율이 10~12%에 불과하다는 점이다.1 이러한 고비용·저효율 구조는 제약사들의 R&D 투자 수익률(ROI)을 10년 전 10% 수준에서 최근 2% 미만으로 급락시켰다.4

그러나 2020년대 중반, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML), 그리고 로보틱스 자동화 기술의 융합은 이러한 난제를 해결할 수 있는 가장 강력한 대안으로 부상했다. 본 보고서는 'AI 기반 신약 개발(AI-driven Drug Discovery)'이 단순한 보조 도구를 넘어, 신약 개발의 전 주기를 재정의하는 핵심 엔진으로 자리 잡는 과정을 심층적으로 분석한다. 특히 생성형 AI(Generative AI)와 자율 실험실(Self-driving Lab)의 도입이 가져온 기술적 혁신, 주요 글로벌 및 한국 기업들의 임상 파이프라인 현황, 그리고 규제 환경의 변화를 포괄적으로 조망함으로써, 2026년 이후 제약 산업의 미래를 전망하고자 한다.

1. 신약 개발을 위한 AI 기술의 진화와 핵심 메커니즘

AI 신약 개발의 핵심은 방대한 생물학적, 화학적 데이터를 학습하여 인간의 직관을 뛰어넘는 패턴을 발견하고, 물리적으로 존재하지 않던 새로운 물질을 설계하는 데 있다. 이를 가능하게 하는 기반 기술들은 지난 5년간 비약적으로 발전했다.

1.1 데이터 표현과 학습 패러다임

신약 개발에서 AI는 화합물과 생체 분자를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환(Representation)하는 것에서 시작한다.

● SMILES와 시퀀스 모델: 화합물의 화학 구조를 문자열(String)로 표현한 SMILES 코드는 자연어 처리(NLP) 기술을 적용하기에 용이하다. 2025년 현재, 대규모 언어 모델(LLM)과 유사한 트랜스포머(Transformer) 아키텍처가 분자 구조의 문맥을 학습하여 새로운 구조를 생성하거나 물성을 예측하는 데 광범위하게 사용되고 있다.5

● 그래프 신경망(GNN, Graph Neural Networks): 분자를 원자(노드)와 결합(엣지)으로 이루어진 그래프로 인식하는 GNN은 분자의 3차원 구조와 위상학적 특징을 포착하는 데 탁월하다. 이는 약물과 단백질 간의 상호작용(DTI) 예측이나 결합 친화도(Affinity) 계산에서 기존의 2D 기반 모델보다 우수한 성능을 보인다.6

1.2 생성형 AI: 분자 설계의 혁명 (Diffusion vs. GANs)

'발견(Discovery)'에서 '설계(Design)'로의 전환을 이끄는 핵심 기술은 생성형 AI이다. 2020년대 초반까지 주류였던 생성적 적대 신경망(GANs)은 최근 확산 모델(Diffusion Models)로 빠르게 대체되고 있다.

특히 확산 모델은 AlphaFold 3와 같은 최신 단백질 구조 예측 모델의 근간이 되며, 물리적으로 타당한 3차원 분자 구조를 생성하는 데 있어 GANs보다 뛰어난 성능을 입증하고 있다.8

1.3 단백질 구조 예측의 비약: AlphaFold 3

2024년 구글 딥마인드와 아이소모픽 랩스가 공개한 AlphaFold 3는 구조 생물학의 판도를 다시 한번 뒤흔들었다. AlphaFold 2가 단백질의 뼈대(Backbone)와 측쇄(Side-chain) 구조 예측에 집중했다면, AlphaFold 3는 단백질뿐만 아니라 **DNA, RNA, 저분자 리간드(Ligand), 이온, 그리고 수식화된 잔기(Post-translational modifications)**까지 포함한 거대 생체 분자 복합체의 구조를 원자 수준의 정확도로 예측한다.12

● 기술적 진보: AlphaFold 3는 'Pairformer' 모듈과 확산(Diffusion) 모듈을 결합하여, 기존 예측 도구 대비 단백질-리간드 상호작용 예측 정확도를 50% 이상 향상시켰다.14 이는 신약 후보물질이 타겟 단백질의 결합 부위(Pocket)에 어떻게 결합하는지를 실험 없이도 매우 정확하게 시뮬레이션할 수 있음을 의미한다.

● 신약 개발 응용: 이 기술은 기존에 '약물화가 불가능하다(Undruggable)'고 여겨졌던 타겟들에 대한 접근을 가능하게 하며, 구조 기반 약물 설계(SBDD)의 속도와 성공률을 획기적으로 높이고 있다.15

2. AI 기반 신약 개발 프로세스의 단계별 혁신

전통적인 신약 개발 파이프라인은 선형적이고 단절된 단계들로 구성되어 있었으나, AI는 이를 유기적으로 연결된 순환 구조로 재편하고 있다.

2.1 타겟 발굴 및 검증 (Target Identification & Validation)

질병의 원인이 되는 단백질이나 유전자를 찾아내는 단계는 신약 개발의 첫 단추이자 가장 중요한 단계이다.

● 오믹스 데이터 통합: AI는 유전체(Genomics), 전사체(Transcriptomics), 단백질체(Proteomics) 등 멀티오믹스 데이터를 통합 분석하여 질병과 인과관계가 높은 타겟을 식별한다.

● 사례: 인실리코 메디슨의 'PandaOmics' 플랫폼은 텍스트 마이닝과 오믹스 데이터 분석을 결합하여 특발성 폐섬유증(IPF)의 신규 타겟인 TNIK를 발굴했다.17 이는 AI가 단순히 알려진 타겟을 최적화하는 것을 넘어, 생물학적 발견(Biological Discovery)의 주체가 될 수 있음을 보여주었다.

2.2 화합물 스크리닝 및 De Novo 설계

● 가상 스크리닝(Virtual Screening): 수십억 개의 화합물 라이브러리를 물리적으로 테스트하는 대신, AI 모델을 통해 유효물질(Hit) 가능성이 높은 화합물을 순식간에 선별한다.

● De Novo 설계: 생성형 AI는 기존 라이브러리에 없는 새로운 화학 구조를 창조한다. 이는 특허성을 확보하기 유리하며, 약물성(Drug-likeness), 합성 용이성(Synthesizability), 독성 등을 동시에 최적화하는 다목적 최적화(Multi-objective Optimization)가 가능하다.9

2.3 리드 최적화 (Lead Optimization) 및 ADMET 예측

유효물질을 의약품 후보물질로 다듬는 과정에서 AI는 약동학적 특성(ADME)과 독성(Toxicity)을 예측하여 불필요한 동물 실험을 줄이고 실패 확률을 낮춘다.

● 성과: 엑사이엔티아와 인실리코 메디슨 등의 기업들은 이 단계를 통해 후보물질 도출 기간을 기존 4~5년에서 12~18개월로 단축시켰다.1

● 시장 전망: 리드 최적화 단계에서의 AI 활용은 2035년까지 전체 AI 신약 개발 시장의 59%를 차지할 정도로 가장 활발하게 적용될 분야로 전망된다.19

2.4 합성 경로 예측 및 자율 실험실 (Self-driving Labs)

AI가 설계한 분자가 실제로 합성이 가능한지는 오랫동안 난제였다. 이를 해결하기 위해 역합성(Retrosynthesis) AI와 로보틱스가 결합된 자율 실험실이 등장했다.

● Iktos Robotics: AI가 설계한 분자의 합성 경로를 계획하고, 로봇 팔이 시약을 섞어 반응을 수행한 뒤, 결과를 다시 AI에 피드백하는 폐루프(Closed-loop) 시스템을 구축했다.17

● Recursion의 실험실: 리커전 파마슈티컬스는 주당 수백만 건의 실험을 수행할 수 있는 자동화된 습식 실험실(Wet Lab)을 운영하며, 여기서 생성된 1,000억 개 이상의 고해상도 세포 이미지 데이터를 AI 학습에 활용한다.20 이는 '데이터 생성-학습-예측-검증'의 사이클을 가속화하여 R&D 효율을 극대화한다.

3. 임상 시험의 디지털 혁신: 합성 대조군과 최적화

AI의 영향력은 전임상 단계를 넘어 가장 많은 비용이 소요되는 임상 시험 단계로 확장되고 있다.

3.1 합성 대조군 (Synthetic Control Arms, SCA)

임상 시험 환자 모집, 특히 위약군(Placebo Group) 모집은 윤리적 문제와 환자의 거부감으로 인해 난항을 겪는 경우가 많다. SCA는 과거 임상 데이터나 리얼월드 데이터(RWD)를 활용해 가상의 대조군을 생성함으로써 이 문제를 해결한다.

● 효과: 메디데이터(Medidata)는 36,000건 이상의 임상 시험 데이터와 1,100만 명의 환자 데이터를 활용하여 외부 대조군을 생성하는 솔루션을 제공한다.22 이는 희귀 질환 임상에서 환자 모집 기간을 단축하고 비용을 절감하는 데 결정적인 역할을 한다.23

● 규제 현황: FDA는 2024년경부터 특정 조건 하에 외부 대조군의 사용을 승인하기 시작했으며, 이는 임상 시험 설계의 유연성을 크게 높이고 있다.25

3.2 환자 계층화 및 정밀 의료

AI는 임상 대상 환자의 유전체 정보와 바이오마커를 분석하여 약물 반응성이 높을 것으로 예상되는 환자군을 선별(Stratification)한다. 이는 임상 성공률을 높이는 핵심 전략으로, 특히 항암제 개발 분야에서 필수적인 요소가 되었다.3

4. 글로벌 AI 신약 개발 기업 심층 분석: 성과와 실패

2024년에서 2026년 사이, AI 신약 개발 기업들은 '개념 증명' 단계를 넘어 실제 임상 데이터를 내놓으며 시장의 냉정한 평가를 받았다.

4.1 인실리코 메디슨 (Insilico Medicine): 성공적인 임상 2상 진입

인실리코 메디슨은 AI가 타겟 발굴부터 후보물질 설계까지 전 과정을 주도한 사례를 가장 먼저 만들어냈다.

● INS018_055 (IPF 치료제): 특발성 폐섬유증 치료제로 개발된 이 약물은 AI 플랫폼 'PandaOmics'가 TNIK라는 신규 타겟을 발굴하고, 'Chemistry42'가 분자 구조를 설계했다. 2025년 발표된 임상 2a상 탑라인 결과에 따르면, 60mg 고용량 투여군에서 폐 기능(FVC)이 개선되는 경향(평균 98.4mL 개선)을 보였으며, 안전성 또한 입증되었다.26 이는 AI 신약 개발의 가능성을 실증한 기념비적인 사건이다.

● 후속 파이프라인: 염증성 장질환(IBD) 치료제 ISM5411이 임상 1상을 성공적으로 완료했으며, USP1 억제제인 항암제 파이프라인도 글로벌 제약사에 기술 수출하는 성과를 거두었다.29

4.2 리커전(Recursion)과 엑사이엔티아(Exscientia)의 합병: 규모의 경제

2024년 하반기, 리커전은 엑사이엔티아를 인수하며 업계 최대 규모의 '테크바이오(TechBio)' 공룡으로 재탄생했다.

● 전략적 시너지: 리커전의 대규모 생물학적 데이터(Phenomics) 및 자동화 실험실 역량과, 엑사이엔티아의 정밀 화학 설계(Precision Chemistry) 역량이 결합되었다. 합병 후 약 10개의 임상 파이프라인을 보유하게 되었으며, 향후 18개월 내에 10개 이상의 임상 결과(Readout)가 예정되어 있다.30

● 주요 파이프라인:

○ REC-994 (CCM 치료제): 뇌해면상혈관종 치료제로 임상 2상 데이터를 확보 중이다.

○ REC-617 (CDK7 억제제): 고형암 환자 대상 임상 1/2상에서 부분 관해(PR)를 확인하며 효능을 입증했다.31

○ EXS4318 (PKC-theta 억제제): BMS와 파트너십을 맺은 면역 질환 치료제로 임상 1상에서 긍정적인 초기 결과를 보였다.33

4.3 버지 지노믹스 (Verge Genomics): 실패에서 얻은 교훈

모든 AI 신약 개발이 성공한 것은 아니다. 버지 지노믹스의 사례는 중요한 시사점을 남겼다.

● 실패 개요: 버지 지노믹스는 동물 모델 대신 인간 환자의 뇌 조직 데이터를 직접 분석하는 'CONVERGE' 플랫폼을 통해 루게릭병(ALS) 치료제 VRG50635(PIKfyve 억제제)를 개발했다. 그러나 2025년 12월, 임상 1b상에서 "위험-이익 데이터 부족(Lack of risk-benefit data)"을 이유로 임상을 중단했다.34

● 원인 및 함의: 이는 전임상 단계에서의 바이오마커 변화가 실제 환자의 임상적 증상 개선으로 이어지지 않을 수 있다는 '중개 연구(Translational Gap)'의 난이도를 보여준다. 또한, AI가 예측한 타겟이 생물학적으로 타당하더라도, 실제 인체 내에서의 효능은 훨씬 복잡한 변수들에 의해 좌우됨을 재확인시켜 주었다. 다만, 버지 지노믹스는 이 과정에서 수집한 디지털 바이오마커 데이터를 통해 향후 임상 설계의 정확도를 높일 수 있는 자산을 확보했다고 밝혔다.37

4.4 앱사이 (Absci): 생성형 AI와 바이오 의약품

저분자 화합물 중심의 AI 신약 개발이 항체 등 바이오 의약품으로 확장되고 있다.

● ABS-101: 생성형 AI로 설계된 TL1A 항체로, 염증성 장질환(IBD) 치료를 목표로 한다. 기존 치료제 대비 우수한 효능을 목표로 임상 1상이 진행 중이다.38

● 플랫폼: 앱사이는 'Wet Lab' 실험 데이터와 AI 생성 모델을 실시간으로 연동하여 항체의 결합력(Affinity)과 개발 가능성(Developability)을 동시에 최적화한다.

5. 대한민국 AI 신약 개발 생태계: 정책과 기업 현황

대한민국은 강력한 IT 인프라와 우수한 바이오 인력을 바탕으로 AI 신약 개발 분야에서 빠르게 추격하고 있다.

5.1 정부 정책 및 규제 환경

한국 정부는 AI 신약 개발을 '국가 첨단 전략 산업'으로 지정하고 전폭적인 지원을 하고 있다.

● K-멜로디(K-MELLODDY) 프로젝트: 여러 제약사와 연구소가 보유한 데이터를 외부 유출 없이 연합 학습(Federated Learning) 기술로 학습하여 공용 AI 모델을 개발하는 대형 국책 과제이다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 한국형 협력 모델로 주목받고 있다.

● 한-미 과학기술 협력: 2025년 미국과의 기술 협정(Technology Prosperity Deal)을 통해 AI, 바이오 분야의 공동 연구 및 데이터 공유를 강화하고 있다.40

● 규제 선진화 (MFDS): 식품의약품안전처는 2025년 1월 '디지털의료제품법'을 시행하고, 생성형 AI(LLM) 기반 의료기기 심사 가이드라인을 발표했다.41 이는 미국 FDA의 PCCP(사전 변경 계획) 제도와 유사하게, AI 모델의 지속적인 업데이트를 허용하는 유연한 규제 프레임워크를 제공한다.43

5.2 주요 국내 기업 파이프라인

한국의 AI 신약 개발 기업들은 글로벌 파트너십과 자체 파이프라인 확장을 동시에 추진하고 있다.

6. 경제적 파급 효과 및 시장 전망

6.1 시장 규모 및 성장성

글로벌 AI 신약 개발 시장은 폭발적인 성장세를 보이고 있다.

● 시장 규모: 2025년 기준 약 69억 3천만 달러(약 9조 원)로 평가되며, 2034년에는 약 165억 달러(약 22조 원)에서 최대 1,580억 달러까지 성장할 것으로 다양한 기관들이 전망하고 있다.50 연평균 성장률(CAGR)은 기관에 따라 10.1%에서 27%까지 다양하게 예측되나, 모두 두 자릿수의 고성장을 예고한다.50

● 지역별 분포: 북미 시장이 전체의 50% 이상을 점유하며 선도하고 있으나, 아시아-태평양 지역(APAC)은 연평균 20% 이상의 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상된다.53

6.2 비용 및 시간 절감 효과

AI 도입의 가장 직접적인 경제적 효과는 R&D 효율성 개선이다.

● 비용 절감: 맥킨지 보고서에 따르면, 생성형 AI는 제약 산업에 연간 600억~1,100억 달러의 경제적 가치를 창출할 수 있다.1 초기 탐색 및 리드 최적화 단계에서 비용을 30~50% 절감할 수 있으며, 자본 비용을 포함하면 최대 80%까지 절감 가능하다는 분석도 있다.1

● 시간 단축: 타겟 발굴에서 전임상 후보물질 도출까지의 기간을 평균 4~5년에서 1~2년으로, 최대 70% 단축시키는 사례들이 보고되고 있다.1 이는 특허 독점 기간을 연장하고 시장 선점 효과를 극대화하여 제약사의 수익성에 결정적인 영향을 미친다.

7. 향후 과제 및 2030 전망

7.1 해결해야 할 과제

● 데이터의 품질과 편향성: AI 모델의 성능은 학습 데이터의 품질에 종속된다(Garbage In, Garbage Out). 공개된 데이터셋의 편향성이나 실험 조건의 불일치는 AI 예측의 정확도를 떨어뜨리는 주된 요인이다.

● Wet Lab 검증의 병목: AI가 수천 개의 후보물질을 설계해도 이를 실제로 합성하고 테스트하는 실험실의 속도가 따라가지 못하면 병목 현상이 발생한다. 자율 실험실(SDL)의 보급이 시급하다.

● 복잡한 생물학적 이해 부족: 버지 지노믹스의 사례처럼, 단순히 타겟과 약물의 결합을 최적화하는 것만으로는 복잡한 생체 내 네트워크와 질병의 기전을 완전히 제어하기 어렵다. 시스템 생물학(Systems Biology)과의 융합이 필요하다.

7.2 미래 전망: 테크바이오(TechBio) 시대의 도래

2026년 이후, 제약 산업은 'AI가 설계하고 로봇이 검증하는' 테크바이오 모델로 완전히 전환될 것이다.

● AI 설계 약물의 승인: 현재 임상 2~3상에 있는 AI 설계 약물들이 2026~2027년경 FDA 승인을 받기 시작하면, AI 신약 개발에 대한 회의론은 사라지고 산업 표준(Standard Practice)으로 자리 잡을 것이다.29

● 빅파마와 AI 기업의 통합: 사노피, BMS, 머크 등 빅파마들은 자체 AI 역량을 내재화하거나 유망한 AI 스타트업을 공격적으로 인수할 것이다. 이는 전통적인 제약사와 IT 기업의 경계가 사라지는 현상을 가속화할 것이다.57

● 양자 컴퓨팅과의 결합: 2030년대에는 양자 컴퓨터가 AI와 결합하여, 현재의 슈퍼컴퓨터로도 불가능한 정밀한 분자 시뮬레이션을 가능하게 할 것이다. 이는 신약 개발의 정확도를 극한으로 끌어올릴 잠재력을 가진다.

결론

신약 개발과 인공지능의 만남은 단순한 기술적 유행이 아니다. 그것은 지난 수십 년간 제약 산업을 옥죄어온 생산성 저하의 늪에서 탈출할 수 있는 유일하고도 필연적인 탈출구이다. 2026년 현재, 우리는 AI가 도출한 후보물질이 환자에게 투여되어 치료 효과를 입증하는 역사적인 순간을 목격하고 있다. 비록 실패와 시행착오가 존재하겠지만, 데이터가 쌓이고 알고리즘이 정교해질수록 그 성공 확률은 가속적으로 증가할 것이다. 대한민국을 포함한 전 세계가 이 거대한 흐름에 동참하고 있으며, 그 결과는 인류의 건강한 삶이라는 궁극적인 가치로 귀결될 것이다.

주요 참고 문헌 (인용) 1 외 다수.

참고 자료

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23. Will synthetic control arms revolutionize clinical trials? - Servier, 1월 25, 2026에 액세스, https://servier.com/en/newsroom/synthetic-control-arms-revolutionize-clinical-trials/

24. How can synthetic control arms transform clinical trials? We go into detail on the implementation of AI in disease detection - Quibim, 1월 25, 2026에 액세스, https://quibim.com/news/synthetic-control-arm-in-clinical-studies/

25. FDA qualifies 1st AI drug development tool for reading MASH images - Fierce Biotech, 1월 25, 2026에 액세스, https://www.fiercebiotech.com/cro/fda-clears-1st-ai-drug-development-tool-reading-mash-images

26. INS018_055 - Pulmonary Fibrosis Foundation, 1월 25, 2026에 액세스, https://www.pulmonaryfibrosis.org/patients-caregivers/medical-and-support-resources/clinical-trials-education-center/pipeline/drug/idiopathic-pulmonary-fibrosis/ism001-055-(ins018_055)

27. Meet us at PFF Summit 2025 | Insilico Medicine to showcase generative AI platform and introduce their latest AI-driven Pulmonary Fibrosis clinical research at PFF Summit 2025 in Chicago, IL, 1월 25, 2026에 액세스, https://insilico.com/news/ot1bbsv451-meet-us-at-pff-summit-2025-insilico-medi

28. Insilico Medicine Announces Positive Topline Results of ISM001-055 for the Treatment of Idiopathic Pulmonary Fibrosis (IPF) Developed Using Generative AI - PR Newswire, 1월 25, 2026에 액세스, https://www.prnewswire.com/news-releases/insilico-medicine-announces-positive-topline-results-of-ism001-055-for-the-treatment-of-idiopathic-pulmonary-fibrosis-ipf-developed-using-generative-ai-302302583.html

29. AI Drug Discovery Breakthroughs Move From Promise to Proof in 2025 - Empower Swiss, 1월 25, 2026에 액세스, https://empowerswiss.org/en/blog/ai-drug-discovery-breakthroughs-move-from-promise-to-proof-in-2025

30. Recursion and Exscientia Enter Definitive Agreement to Create a Global Technology-Enabled Drug Discovery Leader with End-to-End Capabilities, 1월 25, 2026에 액세스, https://ir.recursion.com/news-releases/news-release-details/recursion-and-exscientia-enter-definitive-agreement-create

31. Recursion Reports Third Quarter 2025 Financial Results and Provides Business Update, 1월 25, 2026에 액세스, https://ir.recursion.com/news-releases/news-release-details/recursion-reports-third-quarter-2025-financial-results-and/

32. Recursion Reports First Quarter 2025 Financial Results and Provides Business Update, 1월 25, 2026에 액세스, https://ir.recursion.com/news-releases/news-release-details/recursion-reports-first-quarter-2025-financial-results-and/

33. Exscientia Business Update for First Quarter 2024, 1월 25, 2026에 액세스, https://s28.q4cdn.com/460399462/files/doc_news/Exscientia-Business-Update-for-First-Quarter-2024-2024.pdf

34. VRG50635 / Verge Genomics - LARVOL DELTA, 1월 25, 2026에 액세스, https://delta.larvol.com/Products/?ProductId=30428d23-5cac-461b-ad91-afcbbd672d7e

35. A Study of VRG50635 in Participants With Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS): Terminated, 1월 25, 2026에 액세스, https://firstwordpharma.com/story/6746688

36. Verge Genomics drops sole clinical candidate in return to AI drug discovery roots, 1월 25, 2026에 액세스, https://www.fiercebiotech.com/biotech/verge-genomics-drops-sole-clinical-candidate-return-ai-drug-discovery-roots

37. Verge and Collaborators Identify Digital Clinical Biomarker Endpoints Sensitive to Short Term Disease Progression in the Pre-treatment Run-in Period of VRG50635 Proof-of-Concept ALS Clinical Trial - Verge Genomics, 1월 25, 2026에 액세스, https://www.vergegenomics.com/news-blog/verge-and-collaborators-identify-digital-clinical-biomarker-endpoints-sensitive-to-short-term-disease-progression-in-the-pre-treatment-run-in-period-of-vrg50635-proof-of-concept-als-clinical-trial

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58. How 2025 can be a pivotal year of progress for pharma - The World Economic Forum, 1월 25, 2026에 액세스, https://www.weforum.org/stories/2025/01/2025-can-be-a-pivotal-year-of-progress-for-pharma/

59. FDA Announces Completion of First AI-Assisted Scientific Review Pilot and Aggressive Agency-Wide AI Rollout Timeline, 1월 25, 2026에 액세스, https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-announces-completion-first-ai-assisted-scientific-review-pilot-and-aggressive-agency-wide-ai

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