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2025년 국내 AI 신약개발 최전선: 8억종 DB ‘DAVID’ vs 통합 R&D ‘JWave’의 승자는?

일반 리포트 2025년 05월 07일
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목차

  1. 요약
  2. 8억 화합물 DB의 힘: 대웅제약 ‘다비드’ 플랫폼 해부
  3. 통합 플랫폼의 진화: JW중외제약 ‘JWave’의 전주기 R&D
  4. 비교 분석: ‘볼륨 대 통합’ 전략의 장단점
  5. 생태계와 미래: 정부 프로젝트·글로벌 협력의 역할

1. 요약

  • 2025년, 국내 AI 신약개발 분야에서 대웅제약의 '다비드(DAVID)' 플랫폼과 JW중외제약의 '제이웨이브(JWave)' 플랫폼이 눈에 띄는 경쟁을 펼치고 있다. 대웅제약은 8억 종의 화합물 데이터베이스와 AI 기반 가상 스크리닝 도구인 AIVS, 데이터 예측 플랫폼 DAISY를 활용해 후보물질 발굴 속도를 2개월로 단축하는 성과를 보였다. 반면, JW중외제약은 통합 R&D 플랫폼 JWave를 통해 효율성을 극대화하며 탈모와 항암제 후보 물질 개발을 동시에 진행하고 있다. 두 플랫폼 모두 글로벌 파트너십과 클라우드 전환 전략을 통해 확장성을 높이고 있다.

  • 이 리포트는 두 플랫폼의 구조와 기능을 비교 분석하며, 각 플랫폼이 가진 고유의 강점과 협업 모델의 차별화를 통해 향후 AI 신약개발 분야의 경쟁 구도를 제시한다. 궁극적으로, 한국의 AI 신약개발 생태계는 이러한 혁신을 통해 국제 시장에서도 중요한 주자로 떠오를 것으로 기대된다.

2. 서론

  • 신약개발은 과거 수십 년 동안 비용과 시간이 촉박했던 전통적인 과제가 되어왔다. 15년의 개발 기간과 1조 원 이상의 막대한 비용이 필요한 신약개발 프로세스는 이제 AI 기술의 도입으로 새로운 국면을 맞이하고 있다. 2025년 현재, 한국에서 인공지능을 활용한 신약개발은 '속도와 효율'을 중시하는 경쟁의 장으로 변화하고 있으며, 이 과정에서 두 주요 플랫폼, 대웅제약의 다비드(DAVID)와 JW중외제약의 제이웨이브(JWave)가 두각을 드러내고 있다.

  • 본 리포트는 AI 신약개발에 대한 심층적인 분석을 제공하고, 대웅제약과 JW중외제약의 플랫폼을 비교하여 각 회사의 강점과 전략적 접근 방식을 탐색한다. 이를 통해 독자들은 현대 제약업계에서의 AI 통합의 의미와 그것이 가져올 변화에 대해 질문할 기회를 가지게 될 것이다. 각 플랫폼의 기능과 개발 중인 신약 후보를 살펴보면서, 한국이 글로벌 AI 신약개발 시장에서 어떤 역할을 할 것인지에 대한 명확한 청사진을 제시하고자 한다.

3. 8억 화합물 DB의 힘: 대웅제약 ‘다비드’ 플랫폼 해부

  • 2025년을 맞이하여, 대웅제약은 인공지능 기반의 신약 개발이라는 새로운 패러다임에서 독자적인 위치를 확립하였다. 그 중심에는 무려 8억 종의 화합물 데이터베이스인 ‘다비드(DAVID)’가 자리잡고 있다. 이는 단순한 데이터 모음이 아닌, 대웅제약의 신약후보 발굴의 힘을 담고 있는 기초 자원으로, 김종환 대표의 의도대로 글로벌 빅파마와의 경쟁에서 큰 무기가 될 것이다.

  • 3-1. AIVS: AI 기반 가상 스크리닝의 3D 모델링 비밀

  • ‘AIVS(AI based Virtual Screening)’는 대웅제약이 개발한 혁신적 도구로, AI를 활용하여 표적 단백질에 대한 활성물질을 신속하게 발굴하는 모델이다. 3D 모델링 기법을 적용하여 복잡한 화합물 구조를 효과적으로 해석하고, 화합물의 특성이 지닌 다양한 변수들을 고려함으로써 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있다. 이 기술은 기존의 방식으로는 수개월이 걸렸던 물질 탐색 과정을 단 2개월로 단축시키는 성과를 이뤘으며, 비만과 당뇨에 대한 복합적 접근을 통해 여러 표적에 동시에 작용하는 새로운 활성을 발견했다.

  • AIVS의 성공적인 작동은 대웅제약이 40여 년 간 축적해온 화합물 데이터에 기반한 것으로, 데이터의 전처리 과정에서 불필요한 정보를 제거하고, AI가 활용할 수 있도록 최적화된 형태로 가공된다. 이는 대웅제약이 경쟁력 있는 신약 후보를 발굴하는 데 있어 필수적인 과정이다. 이러한 기술의 발전은 과거의 데이터 모델의 제한을 극복하고, AI가 효과적으로 학습할 수 있는 기반을 제공함으로써 연구자들이 새로운 인사이트를 얻을 수 있게 도와준다.

  • 3-2. DAISY: 전주기 ADMET 예측 포털의 구조와 기능

  • ‘DAISY(Daewoong AI System)’는 대웅제약의 AI 신약 개발 시스템의 핵심으로, ADMET(Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity) 예측을 포함한 전주기 신약 개발을 지원하는 포털이다. 연구자들은 DAISY를 통해 신약 후보 물질을 발굴하고, 그 약물성을 분석할 수 있으며, 이를 통해 신속하게 임상 연구로 나아갈 수 있는 길을 열어준다.

  • DAISY는 최초의 데이터베이스와 AIVS 시스템이 결합되어 구축됨으로써, 신약 개발의 초기 단계에서부터 임상 단계에 이르기까지의 모든 과정을 지원할 수 있다. 이 시스템의 구현은 대웅제약이 향후 전임상, 임상, 시판 등 신약 개발 전주기에서 AI 활용을 확대하겠다는 계획의 일환으로 볼 수 있다. DAISY의 구조는 사용자 친화적으로 설계되어 연구자들이 직관적으로 데이터를 접근하고 분석할 수 있도록 돕는다.

  • 3-3. 글로벌·국내 파트너십이 가져온 연구 가속화

  • 대웅제약의 연구는 단순히 내부 데이터베이스와 AI 시스템에 의존하지 않고, 적극적인 글로벌 및 국내 파트너십을 통해 더해지고 있다. 이러한 협력은 AI 기술의 적용 범위를 넓히고, 최신 연구 성과를 빠르게 반영할 수 있도록 하며, 특히 신약 개발의 성공 가능성을 높이는 데 기여한다. 예를 들어, K-멜로디와 같은 정부 주도의 프로젝트와의 연계를 통해 대웅제약은 자원을 최적화하고, 네트워크를 확장시킬 수 있는 기회를 얻었다.

  • 이러한 파트너십은 대웅제약이 AI 기반 신약 개발에서 더 빠른 연구 성과를 달성하도록 도와주고, 최종적으로는 글로벌 시장에서의 입지를 강화하는 데에도 기여하고 있다. 이는 결국 대웅제약이 빠른 시간 안에 새로운 신약 후보 물질을 발굴하고 시장에 내놓을 수 있는 가능성을 높이는 요인으로 작용하고 있다. AI와 협력하여 생성된 데이터와 기술은 더 많은 연구자들이 새로운 방법으로 문제를 해결하고, 더욱 효율적인 연구 방향으로 나아가는 데 필수적이다.

4. 통합 플랫폼의 진화: JW중외제약 ‘JWave’의 전주기 R&D

  • JW중외제약의 혁신 플랫폼, ‘JWave’는 신약 개발의 전주기를 아우르는 통합 접근 방식을 통해 제약 산업에 새로운 변화를 가져오고 있다. AI 기술과 데이터 사이언스를 활용하여 기존의 신약 개발 방식을 혁신적으로 재편하는 JWave는, 단순히 신약 후보 물질을 탐색하는 데 그치지 않고, 적응증 연구와 효능 검증, 심지어 최적화 단계까지 연결해주는 기능을 갖추고 있다. 이러한 통합적 접근은 제약사에게 필요한 민첩성과 효율성을 제공하며, 특히 현재의 AI 신약 개발 경쟁이 치열해지는 상황에서 중대한 이점을 확보할 수 있게 한다.

  • 4-1. 주얼리 vs 클로버: 각각의 특화 영역과 통합 시너지

  • JW중외제약은 JWave 플랫폼의 기초가 된 두 개의 기존 플랫폼, ‘주얼리’와 ‘클로버’를 통합하여 시장의 요구에 맞춘 혁신적인 R&D 환경을 구축했다. ‘주얼리’는 주로 Wnt 신호전달경로 활성화를 통한 모발 재생 및 탈모 치료에 집중한 플랫폼으로서, 비타깃 물질의 발굴 및 검증에 강점을 지니고 있다. 반면, ‘클로버’는 각종 질환에 관련된 단백질의 유효성을 검증하는 데 초점을 맞춘다. 두 플랫폼의 장점을 결합하여 JWave는 효율적인 데이터 활용과 AI 모델 적용의 극대화를 이끌어내며, 질병 유발 단백질에 작용하는 유효 약물 탐색을 획기적으로 개선한다.

  • 4-2. 오가노이드·500여 세포주 기반 유효성 검증 프로세스

  • JW중외제약의 JWave는 500여 종의 세포주와 오가노이드를 기반으로 한 유효성 검증 프로세스를 통해 신약 후보 물질의 발굴을 더욱 효과적으로 진행하고 있다. 이 플랫폼의 도입 덕분에 연구자들은 질병 특이적 환경을 模 재현하고, 특정 약물의 효능을 평가하는 데 필요한 생리적 맥락을 제공받을 수 있다. 예를 들어, 특정 신경계 질환 모델로써 기능하는 오가노이드는 약물의 반응성을 분석하는데 필수적인 자료를 제공하며, 실험 과정에서 발생할 수 있는 변수를 최소화하는 데 기여한다.

  • 4-3. 공공 클라우드 전환이 R&D 타임라인에 미치는 영향

  • JW중외제약은 JWave를 공공 클라우드 환경으로 전환할 계획을 가지고 있으며, 이는 R&D 타임라인에 혁신적인 변화를 가져올 것이다. 클라우드 전환은 대용량 데이터의 효율적 관리와 분석 속도를 상승시킬 뿐 아니라, 외부 연구 기관과의 협업을 원활히 하는 데 필요한 기반이 된다. 이로 인해 신약 개발 과정의 시간 절감이 가능해지며, 혁신적인 데이터 분석과 AI 모델 학습이 더욱 빠르게 이뤄질 것으로 기대된다. 즉, JW는 신약 개발의 모든 단계에서 클라우드 기반 솔루션을 활용하여 과정을 단축하고 협업의 시너지를 극대화하면서 시장에 더욱 신속하게 접근할 수 있는 여력을 갖추게 될 것이다.

5. 비교 분석: ‘볼륨 대 통합’ 전략의 장단점

  • AI를 활용한 신약 개발은 그 속도와 효율성에서 혁신적 변화를 이끌고 있다. 이러한 변화의 중심에는 두 가지 주요 전략, 즉 '데이터 볼륨'과 '워크플로우 통합'이 있다. 이 두 접근 방식은 각기 다른 장점과 단점을 지니며, 제약업계의 경쟁 구도를 형성하고 있다. 과연 어떤 전략이 더 효과적인지를 비교하고, 이를 통해 제약사들이 자원을 최적화하고 파트너십을 설계할 수 있는 경로를 제시할 것이다.

  • 5-1. ‘데이터 볼륨’ 전략의 장점

  • 대웅제약의 ‘다비드(DAVID)’ 플랫폼은 8억 화합물이라는 막대한 데이터베이스를 기반으로 하여 후보물질 발굴 속도를 크게 단축시키고 있다. 이 시스템은 AI 모델을 통해 엄청난 양의 화합물 데이터를 신속하게 스크리닝할 수 있어, 단연코 방대한 데이터 볼륨을 활용한 경쟁력을 증명하고 있다. 예를 들어, 비만 치료제 후보 물질 발굴에 있어 평균 2개월이라는 짧은 기간을 기록하며, 여러 타깃에 대해 동시에 작업이 가능해지는 이점을 창출하고 있다. 이러한 데이터 중심 전략의 가장 큰 장점은 대량의 데이터를 통해 더욱 정확한 예측과 발견을 가능하게 한다는 점이다. 수많은 화합물로부터 유의미한 패턴을 찾아내는 과정은 데이터 분석의 힘에 의존하며, 이는 신약개발의 성공률을 높이고, 불필요한 실험을 줄여 비용을 절감하는 효과를 가져온다. 또한, 사용자 피드백을 반영하여 데이터베이스를 지속적으로 업데이트할 수 있어 장기적으로 지속가능한 발전도 기대할 수 있다.

  • 5-2. ‘통합 워크플로우’ 전략의 장점

  • JW중외제약의 ‘제이웨이브(JWave)’ 플랫폼은 주얼리와 클로버의 통합된 R&D 워크플로우를 통해, 모든 과정이 원활하게 조화되도록 노력하고 있다. 이 통합 플랫폼의 강력한 이점은 다양한 AI 모델과 데이터 분석 기능을 하나의 포털에서 활용할 수 있다는 것이다. JW중외제약의 경우, 탈모 치료제와 STAT3 항암제와 같은 여러 프로젝트에서 20여 가지 AI 모델을 적용, 각 과정의 시너지를 극대화하고 있다. 워크플로우 통합 전략은 정보의 흐름을 원활하게 하고, 각 팀 간의 협업을 촉진하여 연구 개발 과정을 단축시키는 효과를 가져온다. 예를 들어, 오가노이드 및 500여 세포주 기반의 유효성 검증 프로세스는 정보 공유와 피드백 루프를 통해 신속한 의사결정을 지원하며, 외부 파트너와의 협력도 보다 효율적으로 만들어준다. 무엇보다 데이터의 통합과 분석이 한 체계 내에서 가능해져, 반복적인 작업을 최소화하고 연구의 품질을 끌어올리는 결과를 가져온다.

  • 5-3. ‘볼륨’ vs ‘통합’: 장단점 비교

  • ‘볼륨 대 통합’ 전략의 비교에서 나타나는 점은 두 접근법이 자원 할당의 방법론이 다르다는 것이다. 데이터 볼륨 전략은 대량의 정보를 강조하여 신속한 후보물질 발굴에 초점을 맞추고 있지만, 통합 워크플로우는 정보의 체계적 관리와 협업 촉진에 중점을 둔다. 예를 들어, 대웅제약은 빠른 데이터 스크리닝을 통해 단기간에 후보 물질을 발굴하였으나, JW중외제약은 통합된 플랫폼을 통해 연구의 질과 효율성을 높이고 있다. 이러한 전략적 차이는 자원 관리 및 파트너십 설계에도 영향을 미친다. 데이터 중심의 접근법은 대량의 데이터 처리와 변화를 요구하는 반면, 통합 중심의 접근법은 보다 동적인 협력 네트워크를 필요로 한다. 궁극적으로 두 전략은 서로를 보완하며 제약 산업의 발전을 이끌어 낼 것이다. 각 제약사는 자사의 고유한 환경과 목표에 맞춰 이러한 전략을 적절히 조화시켜 경쟁력을 강화해야 할 것이다.

6. 생태계와 미래: 정부 프로젝트·글로벌 협력의 역할

  • AI 신약개발 분야에서의 정부의 역할은 그 어느 때보다 중요하다. 특히 한국은 지속 가능한 생명과학 생태계를 조성하기 위해 글로벌 협력을 증진시키고 데이터 기반의 정책을 적극적으로 시행하고 있다. 이러한 변화는 단순히 기술의 발전에만 국한되지 않으며, 협업과 파트너십의 방식도 혁신하는 중이다. 2025년 현재, 정부와 민간 부문 간의 협력은 AI 신약개발의 혁신을 가속화하는 필수적인 요소로 자리 잡고 있다.

  • 6-1. K-멜로디: 정부 주도의 AI 신약개발 프로젝트

  • K-멜로디 프로젝트는 한국 정부의 비전과 목표에 부합하는 대표적인 AI 신약개발의 사례이다. 이 프로젝트는 공공기관과 민간 기업이 협력하여 신약 개발 과정을 혁신하고 있으며, AI 기술을 활용하여 데이터 분석 및 후보 물질 발굴을 가속시키고 있다. K-멜로디는 단순히 기술 개발을 넘어서, 제약 산업의 생태계를 전반적으로 강화하는 전략을 추구한다. 예를 들어, 프로젝트에 참여하는 여러 기업들이 근본적으로 서로의 데이터를 공유하고, 공동 연구를 통해 시너지를 내는 구조가 특징적이다.

  • 이러한 협력은 시간이 지남에 따라 더욱 확대되고 있으며, AI 기반의 데이터 분석 및 예측 모델이 신약 개발의 초기 단계에 활용되고 있다. 특히, 대규모 임상 데이터를 통합하고 분석하는 방식을 통해, 연구자들은 보다 빨리 안전하고 효과적인 치료제를 개발할 수 있는 기반을 마련하고 있다.

  • 6-2. 글로벌 협력의 중요성: 한국과 해외의 협업 사례

  • 한국의 AI 신약개발 생태계는 국제적 협력의 중요성을 인식하고 다양한 글로벌 파트너십을 구축하고 있다. 이는 국내 시장만으로는 해결할 수 없는 복잡한 생명과학의 문제를 해결하기 위한 전략적 접근이다. 예를 들어, 미국의 유명 제약사와의 양자 협력 프로젝트는 AI 기술을 기반으로 후보 물질을 동시에 평가하고, 개발 프로세스를 최적화하는 데 기여하고 있다.

  • 이러한 글로벌 협력이 효과적인 이유는 각국의 과학자들이 보유한 독특한 데이터와 자원, 전문가들의 지식이 합쳐질 때 시너지 효과가 발생하기 때문이다. 특히, 코로나19 백신 개발에 있어서 여러 국가가 협력하여 시간을 단축했듯이, AI 신약개발에서도 이러한 모델은 매우 유효하다. 데이터 공유 및 공동 연구는 성공적인 신약 개발의 기회를 높이고, 경제적 효율성을 극대화할 수 있는 열쇠가 된다.

  • 6-3. 정책적 지원: 투자의 방향성과 지속 가능한 성장

  • 정부는 AI 신약개발 생태계를 지원하기 위해 다양한 투자와 정책을 마련하고 있다. 특히, 연구개발(R&D) 분야에 대한 재정적 지원과 세제 혜택은 기업들이 혁신적인 기술 개발에 몰두할 수 있는 환경을 조성한다. 이러한 정책은 또한 공공과 민간 부문 간의 경계를 허물고, 여러 이해관계자가 함께 협력할 수 있는 장을 만들어준다.

  • 또한, AI와 생명과학의 융합에 대한 연구는 수많은 학술 기본과 제도를 통해 증진되고 있으며, 이를 통해 차세대 인재 양성에도 기여하고 있다. 이를 통해 한국은 글로벌 생명과학 시장에서 경쟁력을 강화하고, 지속 가능한 생태계를 조성할 수 있는 기반을 다지고 있다.

7. 결론

  • 본 리포트에서의 분석 결과, 대웅제약은 8억 종의 화합물 데이터베이스를 기반으로 한 빠른 물질 발굴로, JW중외제약은 통합된 R&D 워크플로우를 통해 효율성을 강조하며 각각 AI 신약개발의 선두 주자로 자리해 있다. '볼륨 대 통합'이라는 두 가지 전략이 각각의 강점과 기회를 통해 시너지를 발생시키고 있으며, 궁극적으로는 국내 AI 신약개발 생태계의 발전에 기여하고 있다.

  • 향후 AI 기반 신약개발은 다양한 플랫폼의 연계와 임상 단계 진입 확대를 통해 더 많은 성과를 발생시킬 것으로 예상된다. 글로벌 시장 경쟁에서 한국의 제약사는 협업을 통한 혁신을 지속적으로 추구해야 하며, 이를 통해 보다 효율적이고 안전한 의약품 개발을 실현해야 할 것이다. 결국, '다비드'와 '제이웨이브'는 경쟁을 통해 서로를 보완하며, 한국 제약산업의 미래를 형성하는 중요한 역할을 할 것이다.

출처 문서