신약개발부터 M&A까지…빅파마 AI 전쟁, 이제는 실행력 경쟁

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신약개발부터 M&A까지…빅파마 AI 전쟁, 이제는 실행력 경쟁

글로벌 제약업계는 AI를 단순 비용 절감이 아닌 신약 개발 경쟁력 확보를 위한 핵심 인프라로 인식하며 투자 확대에 나서고 있습니다.

아스트라제네카는 AI를 신약 후보물질 탐색 시간 단축, 환자 선별, 개발 기간 단축 등에 적용하며 성과를 내고 있으며, GSK와 BMS도 AI를 연구개발 및 사업개발 전략에 적극 활용하고 있습니다.

빅파마들은 빅테크와의 협력을 통해 AI 생태계를 확장하며 신약 개발 생산성과 혁신 속도를 높여 환자에게 더 빠르게 도달하려는 노력을 강화하고 있습니다.

글로벌 제약사 인공지능. AI 생성 이미지

1분기 실적발표 시즌을 거치며 글로벌 제약업계의 인공지능(AI) 전략이 새로운 전환점을 맞고 있다. 과거에는 미래 성장동력 수준에 머물렀던 AI 활용이 이제는 실제 연구개발(R&D) 속도 개선과 임상 효율화, 사업개발 전략 강화 등 구체적 성과로 연결되기 시작했다는 평가다.

주요 빅파마 경영진 역시 AI를 단순 비용 절감 수단이 아닌 신약개발 경쟁력을 좌우할 핵심 인프라로 규정하며 투자 확대 의지를 드러냈다.

가장 적극적인 움직임을 보인 곳 중 하나는 아스트라제네카다. 회사는 최근 실적 자료를 통해 오픈소스 생성형 AI 프레임워크 ‘리인벤트(Reinvent)’를 활용해 잠재 신약 후보물질 탐색 시간을 기존 대비 절반 수준으로 단축했다고 밝혔다. 파스칼 소리오 CEO는 “개념 단계에서 리드 분자로 이어지는 전환 속도를 근본적으로 바꾸고 있다”며 AI 기반 연구 체계의 변화를 강조했다.

아스트라제네카는 AI를 임상 영역에도 확대 적용하고 있다. 회사가 활용 중인 정량 연속 점수화(QCS) 플랫폼은 환자 조직의 디지털 이미지를 분석해 종양 표적 발현 정도를 정량화하고, 치료 반응 가능성이 높은 환자를 선별하는 기술이다. 현재 TROP2 표적 항체약물접합체(ADC) ‘다트로웨이(Datroway)’의 3상 비소세포폐암 연구에 적용돼 환자군 정교화에 활용되고 있다.

생산 및 개발 영역에서도 AI 활용은 빠르게 확대되는 분위기다. 아스트라제네카는 AI 기반 개발 에이전트를 통해 화학·제조·품질(CMC) 개발 기간을 장기적으로 절반 수준까지 줄이겠다는 목표를 제시했다. 소리오 CEO는 “AI는 발견, 개발, 상업화, 의료서비스 제공에 이르기까지 가치사슬 전반에 이미 내재화됐다”며 “이는 미래 비전이 아니라 현재 측정 가능한 영향을 내고 있는 기술”이라고 말했다.

GSK 역시 AI를 연구개발 전략의 핵심 축으로 삼고 있다. 루크 미엘스 CEO는 실적 컨퍼런스콜에서 “AI 활용의 최우선 목표는 혁신”이라고 강조하며, 단순한 비용 절감보다 초기 번역연구 단계의 경쟁력 확보에 역량을 집중하고 있다고 설명했다. 특히 AI를 사업개발(BD)과 인수합병(M&A) 전략에도 접목해 후보물질의 잠재 적응증 확대 가능성과 미개척 시장 가치를 사전에 발굴하겠다는 구상도 내놨다.

브리스톨 마이어스 스퀴브(BMS)는 AI 기반 분자 설계와 표적 발굴을 통해 초기 연구 속도를 높이고, 후기 개발 단계에서는 경쟁력 높은 후보만 선별하는 방향으로 전략을 고도화하고 있다. 크리스 보너 CEO는 AI 도구 확대와 실험실 자동화를 통해 임상 운영 효율성과 품질 관리 수준을 동시에 끌어올리고 있다며, 개발 사이클타임이 수년 전과 비교해 약 30% 감소할 것으로 기대한다고 밝혔다.

AI 생태계 확대를 위한 빅테크 협업도 활발하다. 노보 노디스크는 최근 오픈AI와 손잡고 신약발굴부터 상업 운영까지 AI를 글로벌 조직 전반에 통합하겠다고 발표했다. 머크는 최대 10억 달러 규모 투자를 통해 구글 클라우드의 에이전틱 AI 플랫폼을 연구개발과 제조, 상업 조직 전반에 도입하기로 했다.

머크는 이와 함께 템퍼스 AI와의 협력을 통한 바이오마커 발굴, 메이오 클리닉의 영상·임상노트·분자 데이터 활용 계획도 공개했다. 로버트 데이비스 CEO는 “AI는 생산성을 높이는 동시에 파이프라인 혁신 속도를 끌어올려 궁극적으로 환자에게 더 빠르게 도달할 가능성을 높일 것”이라고 말했다.

업계에서는 올해 실적 시즌을 기점으로 글로벌 빅파마의 AI 전략이 ‘가능성 제시’ 단계를 넘어 실제 성과 경쟁 국면에 진입했다는 분석이 나온다. 특히 신약 후보 발굴, 환자 선별, 임상 운영, 제조, 사업개발까지 AI 적용 범위가 빠르게 넓어지면서 향후 제약 산업의 경쟁 구도 자체를 바꿀 수 있다는 전망도 제기된다.

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