제약 산업에 인공지능(AI)의 물결이 거세게 몰아치고 있습니다. 한때는 공상 과학처럼 여겨졌던 AI 신약 개발이 이제는 현실이 되어, 신약 후보 물질 발굴부터 임상시험에 이르기까지 전 과정에서 게임체인저로 떠오르고 있습니다. 전 세계 연구소와 제약사들은 방대한 데이터를 분석해 숨은 패턴을 찾아내고, 인간이 상상하지 못했던 새로운 분자 구조를 AI로 디자인하며, 복잡한 생물학적 문제를 해결하기 위해 AI 기술을 적극 활용하고 있습니다. 그 결과 기존에는 수년씩 걸리던 신약 개발 시간이 획기적으로 단축되고, 실패 확률이 높은 후보물질을 조기에 걸러낼 수 있게 되었죠. 이글에서는 딥러닝, 생성형 AI, AlphaFold 등 다양한 AI 기술이 신약 개발에 적용되는 글로벌 동향과 사례를 살펴보겠습니다. 가능한 한 알기 쉽게 AI 신약 개발의 현재와 미래를 함께 알아보겠습니다.

1. 왜 제약산업에 AI가 필요한가?: 느리고 비싼 신약 개발의 현실

신약 하나를 개발하려면 막대한 시간과 비용이 듭니다. 평균적으로 신약 후보 물질을 발견하여 승인받기까지 10년 이상의 연구 기간과 수십억 달러에 달하는 비용이 소요됩니다. 그럼에도 불구하고 이렇게 투자한 후보물질의 90% 이상은 임상시험 단계에서 실패하고 맙니다. 실패 원인의 상당 부분은 약효 부족이나 안전성 문제입니다. 예를 들어, 효과가 뛰어나 보였던 약물도 인체에서 독성을 나타내거나 부작용이 심하면 개발을 중단해야 하지요. 제약사 입장에서는 엄청난 손실과 기회비용이 발생하는 셈입니다.