AI 혁명: 제약산업의 신약 개발을 혁신하다

1. 요약

• 최근 제약·바이오 산업에서는 인공지능(AI)의 도입이 급격히 증가하고 있으며, 이는 전체 신약 개발 과정의 혁신을 가능하게 하고 있습니다. AI 기술의 발전은 단순한 시간과 비용 절감을 넘어, 신약 개발의 효율성과 성공률을 극대화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 전통적으로 신약 개발은 10년 이상의 오랜 시간과 수조 원에 달하는 막대한 비용이 소요되는 복잡한 과정이었으나, AI를 활용하여 후보물질 발굴 및 임상 시험 설계를 더욱 빠르고 정확하게 수행할 수 있는 가능성과 환경을 조성하고 있습니다. 또한, 환자의 유전적 정보와 병력에 대한 데이터를 기반으로 한 개인 맞춤형 치료의 가능성도 열려, 각 환자에게 최적화된 신약을 개발함으로써 치료 성공률을 높이고 있습니다. AI의 도입은 신약 개발을 보다 안전하고 효율적으로 만드는 동시에, 신속한 팬데믹 대응 및 새로운 치료제 개발에도 기여하고 있습니다.

• AI 기술의 도입에 따라 신약 개발에서의 데이터 분석 및 활용 방식이 변화하고 있으며, 이는 제약업계의 미래를 획기적으로 변화시킬 요소로 평가받고 있습니다. 특히, 전 세계적으로 AI 신약 개발 시장이 급성장하고 있는 상황에서, 한국 역시 이 흐름에 발맞추어 나가야 할 시점에 도달했습니다. 그러나 한국의 AI 신약 개발 시장은 글로벌 평균 수준에는 미치지 못하고 있어, 정부의 지원 및 인프라 구축이 반드시 필요합니다. 향후 AI 기술이 더욱 진화하고, 그 활용 영역이 확대됨에 따라 한국 제약산업의 글로벌 경쟁력이 강화될 수 있는 기반이 마련될 것입니다.

2. AI 도입의 필요성과 중요성

• 2-1. AI의 효율성과 신속함

• 최근의 제약·바이오 산업에서는 인공지능(AI)이 신약 개발에 점점 더 필수적인 요소로 자리잡고 있습니다. AI의 도입을 통해 신약 개발의 효율성을 크게 향상시키며, 개발비와 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 가능성이 열리고 있습니다.

• 신약 개발은 전통적으로 10년 이상의 긴 기간과 수조 원에 달하는 막대한 비용이 소요되는 복잡한 과정입니다. 특히, 초기 단계에서는 후보물질의 선별 가능성이 매우 낮아, 후보물질 1만 개 중에서 성공적으로 임상 단계로 넘어가는 것은, 평균적으로 10개에 불과합니다. 이러한 현실 속에서 AI는 생물학, 화학, 약리학과 같은 다양한 분야에서 대량의 데이터를 분석하여 신약 후보물질 발굴 및 임상 시험 설계를 빠르고 정확하게 수행할 수 있는 가능성을 제공하였습니다. 따라서 AI를 활용한 신약 개발은 신약을 보다 안전하고 신속하게 시장에 출시할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다.

• 2-2. 환자 맞춤형 치료 가능성

• AI의 도입은 개인 맞춤형 치료의 가능성을 열어줍니다. 각 환자의 유전적 정보 및 병력에 대한 데이터를 통합하여, AI는 환자에게 최적화된 치료 옵션을 제공할 수 있습니다. 이러한 과정을 통해 환자 개개인에 맞는 새로운 치료법, 즉 환자 맞춤형 신약 개발이 가능해지며, 이는 환자의 치료 성공률을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 또한, AI는 환자의 데이터를 바탕으로 질병 패턴을 분석하고, 이를 통해 더 효과적이고 안전한 신약을 개발할 수 있는 기반이 됩니다.

• AI 기반의 데이터 분석은 치료효과 및 부작용을 예측하는 데 큰 역할을 합니다. 예를 들어, 신약이 환자에게 미칠 수 있는 영향을 사전에 파악할 수 있어 임상시험에서의 안전성을 확보할 수 있게 됩니다. 이러한 정확한 예측은 신약 개발 과정에서 발생할 수 있는 비용과 시간을 단축시키는 데도 큰 도움이 됩니다.

• 2-3. 팬데믹 대응 능력 향상

• 팬데믹과 같은 긴급한 상황에서 AI의 도입은 신약 개발의 속도를 비약적으로 증가시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. COVID-19 팬데믹 동안, AI는 감염병의 확산 예측 및 백신 개발에 중요한 역할을 했습니다. 예를 들어, 화이자는 AI를 활용하여 코로나19 유행 지역을 예측하고, 임상 시험을 분석하여 mRNA 백신 개발 기간을 단축시켰습니다. 이는 신약이 환자에게 빠르게 도달할 수 있는 기반을 마련한 것으로 평가받고 있습니다.

• AI는 또한 새로운 감염병의 등장 시 신속하게 대응할 수 있는 치료제를 개발하는 데 필요한 데이터를 분석하는 데 효율적입니다. 데이터 분석을 통해 유사한 질병의 경과나 전염 패턴을 quickly 파악할 수 있어, 신속한 의사 결정을 지원하며, 이는 국가의 공공 보건 정책 수립에도 기여할 수 있습니다. 따라서 AI의 도입은 팬데믹 대응 능력을 크게 향상시키는 데 핵심적인 요소로 작용하고 있습니다.

3. AI 도입을 통한 신약 개발의 이점

• 3-1. 신약 연구개발 기간 단축

• AI 기술의 도입은 신약 연구개발의 기간을 획기적으로 단축할 수 있게 해줍니다. 전통적으로 신약 개발에는 10년에서 15년의 시간이 소요되며, 이 과정에서 수많은 후보 물질 중에서 실제 임상 시험에 진입하는 경우는 극히 드물고, 초기 단계에서의 탈락률이 높습니다. AI를 활용함으로써, 초기 후보 물질의 스크리닝 과정에서 효율성을 극대화하여, 이 기간을 최대 7년까지 단축할 수 있다는 연구 결과가 있습니다.

• 예를 들어, 대웅제약의 AI 시스템인 '데이지(DAISY)'를 활용한 사례에서, 연구원들이 1년 이상 고민하던 난제를 AI를 통해 해결한 결과, 물질 발굴에서 최적화 단계에 진입하는 데 소요된 기간이 불과 2개월로 줄어드는 성과를 거두었습니다. 이는 AI의 분석력과 데이터 처리 속도가 기존의 연구 방법과 벤치마크가 되는 데 큰 역할을 했음을 보여줍니다.

• 3-2. 비용 절감

• 신약 개발에는 막대한 비용이 필요합니다. 평균적으로 한 개의 신약후보물질을 개발하는 데 드는 비용은 약 2~3조 원에 달하며, 이는 개발 기간 동안 발생하는 인건비와 장비 비용, 시판 후 관리 비용 등을 포함합니다. 하지만, AI를 활용하면 필요한 비용을 약 6000억 원 정도 절감할 수 있다는 분석이 있습니다.

• 실제로, Deloitte의 보고서에 따르면, AI 기술을 통해 임상 시험 데이터 분석의 정확성을 높이면, 수십억 달러에 달하는 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 비용 절감은 특히 자본력이 열악한 국내 기업들이 경쟁력 확보에 필수적이며, AI 플랫폼 사용을 통해 글로벌 경쟁에서 뒤처지지 않도록 지원할 수 있습니다.

• 3-3. 후보물질 발굴의 효율성

• AI는 후보물질 발굴의 효율성을 극대화하는 데 큰 기여를 하고 있습니다. AI 기반의 데이터 분석은 생물학, 화학, 약리학, 임상 시험에 이르는 다양한 데이터를 통합적으로 분석하여, 후보물질 발굴의 가능성을 높입니다. AI 모델은 실시간으로 많은 변수를 고려하여 유망한 후보를 빠르게 도출할 수 있습니다.

• 동국제약과 같은 사례에서, AI 플랫폼을 통한 약리 활성 관련 추가 유효 성분 도출이 이뤄졌으며, 이는 전통적인 방법으로는 발견하기 어려운 신약 후보물질을 확보하게 해주었습니다. AI 기술의 구체적인 활용 예시는 신약 후보물질을 탐색하는 'AIVS' 같은 도구로, 3D 모델링과 머신 러닝을 통해 활성물질을 효과적으로 발굴하는 데 사용됩니다.

4. 국내외 AI 신약 개발 시장 현황

• 4-1. 글로벌 시장 성장 추세

• AI 신약 개발 시장은 글로벌적으로 급성장하고 있습니다. 최근 보고서에 따르면 AI 신약개발의 글로벌 시장 규모는 9억270만 달러에 달하며, 매년 평균 40%의 증가율을 기록하고 있습니다. 다가오는 2028년에는 시장 규모가 48억9360만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 특히, AI 기술을 활용하여 신약 개발의 효율성을 증대시키려는 노력들은 제약업계에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이와 같은 성장세는 AI가 신약 후보물질 발굴, 전임상 및 임상연구에서 활용되면서 점차 가속화되고 있습니다. AI는 대량의 데이터 분석을 통해 신약 개발에 필요한 정보와 인사이트를 효율적으로 제공할 수 있다고 평가받고 있습니다.

• 미국 FDA는 AI 기반 신약 개발 관련 승인 요청이 증가하고 있으며, 이를 통해 보다 많은 임상 연구가 AI와 빅데이터 기술을 통해 관리되고 있습니다. AI 솔루션을 활용하면 후보물질의 안전성과 효과성을 예측할 수 있어, 성공 확률을 높이고 개발 기간을 단축하기 위한 전략이 구현되고 있습니다.

• 4-2. 한국의 현재 상황과 도전 과제

• 한국의 AI 신약 개발 시장은 글로벌 시장 트렌드에 비해 다소 지지부진한 상황입니다. 한국보건산업진흥원에 따르면, 국내 AI 신약 개발 시장은 2021년에 불과 1340만 달러에 그쳤으며, 연평균 34.6% 성장해 2026년에는 5910만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 그러나 이는 글로벌 평균에 비해 비약적으로 낮은 수치입니다.

• 한국 제약사들은 자본력이 크게 부족하여 독자적으로 대규모 연구개발을 수행하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이로 인해, 많은 제약사들은 AI 전문기업과의 협업을 통해 신약 후보물질 발굴 등의 활동을 확대하고 있습니다. 그러나 정부의 지원 체계가 미흡하고, 연구개발 관련 인프라가 부족하기 때문에 AI 활용에 대한 과학적 근거 마련이 약화되고 있습니다. 국내 기업들은 데이터 활용에 제약이 있어 AI를 통해 효과적으로 신약 개발에 필요한 근거를 확보하는 것이 어려운 상황입니다.

• 4-3. 정부 지원과 인프라의 필요성

• AI 신약 개발의 발전을 위한 정부의 지원 및 인프라 구축은 필수적입니다. 한국은 ‘글로벌 AI 인덱스’에서 6위에 머물러 있으며, 인재 및 운영환경 부문에서 각각 13위와 35위를 차지하고 있어 개선의 여지가 큽니다. 디지털 기술을 활용해 신약 개발을 선도할 융합형 전문인력의 부족과 더불어, R&D 지원이 부족하여 기업들의 연구개발이 늦어지는 상황입니다.

• 또한, AI 신약 개발 기업에 특화된 정부의 R&D 지원이 필요합니다. 후보물질 발굴뿐만 아니라 임상 연구 및 시판 후 단계까지 AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있는 기회를 마련해야 합니다. 정부가 이러한 방향으로 나아간다면, 국내 AI 신약 개발 기업의 성장 촉진에 기여하고, 결국 글로벌 시장에서 경쟁력을 높이는 데 도움을 줄 것입니다. 최근의 예로, 미국의 ‘캔서X’ 프로젝트와 같은 협력이 보여주는 것처럼, 국내 사업체와 AI 기업 간의 협업이 더욱 강조되어야 할 시점입니다.

5. 결론 및 향후 전망

• 5-1. AI 기술 발전의 중요성

• AI 기술은 제약산업에서 신약 개발의 효율성을 증대시키는 중요한 요소로 자리매김하고 있습니다. AI의 도입으로 신약개발 과정에서 요구되는 시간과 비용을 크게 단축할 수 있으며, 이는 개발 성공률을 높이는 데 직접적인 기여를 합니다. 특히, AI는 빅데이터를 활용하여 질환 맞춤형 약물 개발을 가능하게 하여, 개인 맞춤형 치료라는 새로운 패러다임을 열어가고 있습니다. 이러한 변화는 현대 의학의 발전에 중대한 영향을 미치며, 인공지능에 의한 혁신이 필수 불가결한 시대가 되었습니다.

• 5-2. 한국 제약업계의 개발 방향

• 한국 제약업계는 AI 기술을 적극 도입하고 있으나, 글로벌 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 더욱 다양한 전략을 필요로 합니다. 다양한 기업과 학계, 연구소 간 협업을 통해 데이터를 조화롭게 활용하며, AI 기술의 혁신성을 극대화해야 합니다. 정부는 이러한 동향을 지원하기 위해 인프라를 구축하고 정책적인 지원을 아끼지 않아야 합니다. 더불어 AI 인력을 양성하기 위한 프로그램도 시급히 마련해야 하는데, 이는 한국 제약업계의 발전을 도모하는 데 일조할 것입니다.

• 5-3. 지속 가능성과 투자 필요성

• AI 신약개발의 지속 가능성을 담보하기 위해서는 원활한 데이터 활용과 연구 환경의 혁신이 필수적입니다. 데이터 접근성을 높이고 협업 연구의 활성화를 통해 보다 풍부한 연구 결과를 창출해야 합니다. 또한, 안정적인 투자 유치가 이루어져야만 혁신적 연구를 지속적으로 추진할 수 있습니다. AI 기술의 발전과 함께 안정적인 투자는 제약산업이 글로벌 시장에서 우위를 점하는 중요한 요인이 될 것입니다. 전 세계적으로 AI 산업에 대한 투자가 확대되고 있는 만큼, 한국 또한 이 흐름에 적극적으로 참여해야 할 때입니다.

결론

• AI 기술은 제약산업에서 신약 개발을 혁신하는 중요한 요소로 자리 잡고 있으며, 이는 개발비와 시간을 절감하는 것에 그치지 않고 신약의 안전성과 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 따라서 AI의 지속적인 발전은 제약업계의 경쟁력 제고와 더불어, 개인 맞춤형 치료의 발전 방향성을 제시하는 중요한 역할을 수행하게 될 것입니다. 이러한 변화는 결국 현대 의학의 발전에 중대한 영향을 미치게 됩니다.

• 하지만 한국의 제약업계가 글로벌 시장에서 성공적인 경쟁을 위해서는 정부의 지원과 함께 인프라 구축이 필수적입니다. 데이터 접근성을 높이고, AI 기술의 연구개발에 대한 정책적인 지원은 필수적입니다. 이러한 토대 위에서 다양한 기업과 기관 간의 협업이 이루어진다면, 더 많은 혁신적 치료제가 개발되고, 이는 한국 제약산업의 발전에 큰 기여를 하게 될 것입니다.

• 결국 AI 신약 개발의 지속 가능성을 확립하기 위해서는 연구 환경의 혁신과 충분한 투자 유치가 필수적입니다. AI에 대한 투자는 단순한 경제적 결과를 넘어서, 제약산업이 글로벌 시장에서 우위를 점하는 중요한 기회가 될 것입니다. 따라서 한국도 이러한 변화의 흐름에 능동적으로 참여하고 적극적인 투자 유치 및 연구 협력에 나서야 할 때입니다.

용어집

• AI (인공지능) [기술]: 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하고 학습하는 컴퓨터 시스템.

• 후보물질 발굴 [신약 개발]: 신약 개발 과정에서 임상 시험에 적합한 약물 후보를 찾는 과정.

• 개인 맞춤형 치료 [의료]: 환자의 유전적 정보와 병력을 기반으로 최적화된 치료 방법을 제공하는 접근 방식.

• 임상 시험 [신약 개발]: 신약의 안전성과 효과성을 평가하기 위해 인체를 대상으로 진행하는 연구.

• 빅데이터 [데이터]: 일반적인 데이터 처리 소프트웨어로는 다루기 어려운 대량의 데이터.

• 팬데믹 [질병]: 전국적 또는 세계적으로 확산된 전염병.

• AI 기반 [기술]: AI 기술이 적용된 시스템 또는 방법.

• AI 플랫폼 [기술]: AI 기술을 활용하여 데이터 분석 및 모델링을 지원하는 소프트웨어 환경.

• R&D [비즈니스]: Research and Development의 약자로, 연구 및 개발을 의미.

• 유전적 정보 [의료]: 개체의 유전적 특성을 나타내는 데이터.

출처 문서

• 개발비 절감·효율화 위해 AI기업과의 협업 가속화http://m.bokuennews.com/m/m_article.html?no=245209
• 신약 개발도 AI가 대세…K-제약·바이오, 도입 박차 - 이비엔(EBN)뉴스센터https://www.ebn.co.kr/news/articleView.html?idxno=1642643
• AI 활용법 무궁무진...신약 개발서 후보물질 발굴 등 영향력↑https://www.medipana.com/article/view.php?news_idx=323105
• 매년 고속 성장 ‘AI 신약개발’ 글로벌 시장…국내 시장은 지지부진http://m.yakup.com/news/index.html?mode=view&nid=303674