"속도도 성공률도 바꿨다"…AI가 뒤흔든 신약개발 패러다임

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"속도도 성공률도 바꿨다"…AI가 뒤흔든 신약개발 패러다임

AI는 신약 개발의 속도와 성공 확률을 높이며 제약사들의 전략을 '내부 활용'에서 '협력 기반 확장'으로 변화시키고 있습니다.

글로벌 제약사들은 스타트업, 학계, 바이오텍과의 오픈이노베이션을 통해 연구개발 전 주기를 재설계하고 있으며, AI는 이미 후보물질 개발 기간 단축, 성공률 향상, 임상 지연 해결 등 압도적인 성과를 보여주고 있습니다.

AI는 연구 수행 주체로 진화하며 '사고의 속도'로 신약 개발을 가속화하고 있으며, 파트너십은 생존 전략으로 데이터 공동 생성 등 협력 모델을 다변화하고 있습니다.

28일 서울 코엑스에서 열린 바이오코리아에서 ‘AI 기반 오픈이노베이션을 통한 신약개발 가속화’ 세션이 진행됐다. 사진 김이슬 기자

인공지능(AI)이 신약개발의 속도와 성공 확률을 동시에 끌어올리는 핵심 기술로 자리 잡으면서 글로벌 제약사들의 전략도 ‘내부 활용’에서 ‘협력 기반 확장’으로 빠르게 이동하고 있다.

데이터와 기술을 개별 기업이 독점하는 방식에서 벗어나 스타트업과 학계, 바이오텍과의 오픈이노베이션을 통해 연구개발 전주기를 재설계하는 흐름이 뚜렷해지고 있다.

28일 서울 코엑스에서 열린 바이오코리아 ‘AI 기반 오픈이노베이션을 통한 신약개발 가속화’ 세션에서는 아스트라제네카, 일라이 릴리, 암젠, 애브비 등 글로벌 선도 기업들의 핵심 인사들이 참여해 AI가 실질적으로 신약 개발 현장을 어떻게 바꾸고 있는지 상세히 공개했다.

AZ, “AI는 사이언스 픽션 아닌 우리가 나아갈 방향”

아스트라제네카의 닉 패시(Nick Passey) 디지털·IT 인터내셔널 총괄은 AI가 신약개발의 ‘방식’을 근본적으로 바꾸고 있다고 강조했다. 그는 “AI로 최적화된 제조 공정은 실시간으로 학습하며 지속적인 시뮬레이션을 통해 진화하고 있다”며 “규제 역시 단순한 심사 단계를 넘어 데이터 기반의 유기적 소통 과정으로 전환되고 있다”고 설명했다.

이어 “이것은 단순히 개발 주기를 단축하는 것이 아니라 그 자체를 새롭게 정의하는 변화”라며 “문제는 도달 가능성이 아니라 어떻게 책임 있게 선도하느냐에 있다”고 덧붙였다.

실제로 아스트라제네카는 한국의 루닛과 협력해 브라질에서 폐암 진단 프로젝트를 성공시킨 바 있으며, 향후 ‘코리아 이노베이션 허브’ 출범을 통해 국내 기업과의 협력을 전방위적으로 확대할 계획이다.

일라이 릴리, "AI가 연구 수행 주체로 진화... '사고의 속도'로 신약 개발"

일라이 릴리의 푸쉬카르 가네카(Pushkar Ghanekar) 프론티어 AI 시니어 디렉터는 AI가 단순히 시키는 일을 하는 소프트웨어를 넘어 ‘연구를 수행하는 주체’로 진화하고 있다고 설명했다.

그는 여러 AI 에이전트가 서로 소통하며 작업을 수행하는 멀티 에이전트 시스템인 ‘커넬 릴리’를 통해 오케스트레이션 단계에 진입했음을 선언했다. 가네카 디렉터는 특히 데이터가 사일로(Silo) 형태로 흩어져 있는 파편화 문제를 지적하며 “이를 연결해 생각의 속도로 가설을 세우고 오퍼레이션하기 위해서는 에이전트 간의 협력이 필수적”이라고 강조했다.

현재 릴리는 이 시스템을 통해 과거 사람이 수동으로 작업할 때 5~10일 걸리던 일을 단 수 시간 내에 해결하고 있으며, 업무 방식 자체를 바꾸는 차세대 연구 생태계를 구축 중이다.

암젠, "성공률 2배 높이고 임상 지연 해결...2030년까지 2년 추가 단축"

암젠의 아이 칭 림(Ai Ching Lim) 부사장은 AI가 신약 개발 전 과정에서 이미 압도적인 성과를 만들어내고 있다고 밝혔다.

그는 “AI를 통해 후보물질 개발 기간을 절반으로 줄이고 성공률은 두 배 수준으로 끌어올렸다”며 유전체, 임상 데이터 등을 AI로 통합 분석해 질병 이해부터 타깃 발굴까지 유기적으로 이어지는 구조를 구축했다고 설명했다.

특히 임상 시험 단계에서의 성과가 두드러진다. 림 부사장은 “전체 임상의 약 85%가 환자 모집 지연을 겪는다는 점에 주목해 AI 기반 분석 모델 ‘아토믹’을 도입했다”며 “이를 통해 환자 등록 속도를 최대 2.4배까지 높일 수 있었다”고 말했다. 또한 반복 실험을 획기적으로 줄여 2030년까지 임상 기간을 추가로 2년 더 단축하겠다는 구체적인 목표를 제시했다.

28일 서울 코엑스에서 열린 바이오코리아에서 ‘AI 기반 오픈이노베이션을 통한 신약개발 가속화’ 세션이 진행됐다. 사진 김이슬 기자

애브비, "파트너십은 생존 전략... 데이터 공동 생성 등 협력 모델 다변화"

애브비의 강명선 디렉터는 AI 경쟁의 본질을 ‘협력 구조’에서 찾았다. 그는 “외부 세계의 혁신 속도가 너무 빠르기 때문에 한 제약사가 모든 것을 독자적으로 내재화하는 것은 불가능하다”며 “이제 외부 파트너십은 선택이 아닌 필수적인 생존 전략”이라고 단언했다.

강 디렉터는 최근 트렌드로 데이터 공동 생성, 기술·자산 결합 라이선싱 등 다변화된 협력 구조를 제시하며, AI의 영향력이 디스커버리를 넘어 임상 설계 최적화와 문서 자동화 등 상업화 전 단계로 확장되고 있음을 강조했다.

그는 “성공적인 AI 전략을 위해 데이터 인프라 현대화, 인력 역량 강화, 그리고 외부 혁신을 효과적으로 활용하는 파트너십이 균형 있게 맞물려야 한다”고 말했다.

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