생성 AI, 약물 개발 혁신의 장기적 파장
제약 산업은 통상적으로 8~10년에 달하는 개발 주기와 10억 달러 이상의 비용, 그리고 10% 미만의 성공률이라는 높은 진입장벽에 직면해 왔다. 그러나 최근 제프리스(Jefferies) 등의 보고서를 통해 생성 AI(Generative AI)가 위험을 절반 이상 낮추고 개발 기간을 대폭 단축하며 비용 효율성을 대폭 개선할 수 있다는 분석이 제시되었다. 이 글에서는 생성 AI가 약물 개발에 미치는 장기적 영향과 산업·투자·규제 측면의 변화를 심층적으로 조망한다.
1. 서론: 제약 개발의 전통적 한계와 AI의 등장
1.1 전통적 약물 개발의 도전
제프리스에 따르면, 평균 병용(Pharma‐Biotech) 약물 한 종을 최종 승인까지 이끄는 데 들어가는 시간은 8~10년, 비용은 10억 달러 이상, 성공 확률은 10% 미만이다. 표준적인 개발 단계는 기초 연구 → 전임상(in vitro·in vivo) 시험 → 임상 1~3상 → 허가 심사로 이어지며, 각 단계마다 높은 실패율을 보였다.
1.2 생성 AI의 원리와 제약 적용 배경
생성 AI는 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 및 심층 신경망을 통해 새로운 화합물 구조 예측, 단백질 상호작용 분석, 독성 예측, 임상 데이터를 종합해 후보 물질을 선정하는 데 활용된다. 특히 기계 학습 기반 가상 스크리닝(Virtual Screening)은 수백만 개 화합물을 불과 수십 개로 압축해 연구 효율을 혁신적으로 끌어올린다.
2. 생성 AI 도입 전·후 지표 비교
| 지표 | 전통적 개발 | AI 적용 개발 |
|---|---|---|
| 평균 개발 기간 | 8~10년 | 4~5년 (약 50% 단축) |
| 평균 개발 비용 | 10억 달러 | 4~6억 달러 (40~60% 절감) |
| 임상 성공률 | 10% 미만 | 약 20% (2배 향상) |
| R&D 단계별 위험 | 높음 | 절반 이하 |
위 가정치는 Jefferies 보고서와 업계 전문가 인터뷰를 종합한 결과로, 일부 선도 기업에서는 실제로 30~40% 비용 절감 및 개발 기간의 40% 단축을 확인했다.
3. 생성 AI의 장기적 산업 영향
3.1 연구·개발 패러다임의 전환
과거 연구자들은 문헌 조사, 수동 실험, 제한적 컴퓨팅에 의존해 후보 물질을 발굴했다. 그러나 생성 AI는 고속 대규모 가상 스크리닝과 물질 설계(De novo design)를 통해 전통 R&D의 병목 구간을 해소했다. 그 결과:
- 초기 표적 식별 단계에서 수개월 소요 → 수주 내 완료
- 전임상 단계 시험 물질 수십 종 → 몇 종으로 압축
- 독성 예측 정확도 향상으로 불필요한 동물실험 절감
3.2 산업 구조 재편과 경쟁 구도
AI 기술 역량이 곧 경쟁력으로 직결된다. 전통적 연구 중심 제약사는 자체 AI 플랫폼을 확보하거나 AI 전문 기업과 제휴를 확대 중이다. 신생 바이오텍은 일부 AI 기반 서비스(CRO·CDMO) 의존을 통해 소규모 조직으로도 글로벌 임상을 추진할 수 있게 되었다. 향후 몇 년은 다음과 같은 전략적 재편이 가속화될 전망이다.
- 대형 제약사·빅테크 간 M&A 및 전략적 제휴 강화
- AI 스타트업의 바이오 벤처 투자 유치 경쟁 심화
- 임상시험 중개(CRO)와 생산(Contract Development and Manufacturing Organization, CDMO)의 AI 서비스 확대
3.3 규제·윤리 이슈의 진화
FDA·EMA 등 글로벌 규제 당국은 AI 기반 약물 설계 결과물에 대한 검증 프로세스를 마련 중이다. 주요 이슈는 다음과 같다.
- AI 모델의 투명성(Explainability) 확보
- 데이터 편향(Bias) 및 데이터 프라이버시(Privacy) 규제 준수
- AI 활용 연구 결과의 재현성(Reproducibility) 보장
장기적으로는 국제 규제 조화(Harmonization)와 공통 가이드라인이 제정될 가능성이 높아, 기업의 컴플라이언스(Compliance) 비용과 시간도 초기 도입 단계에서는 증가할 것으로 보인다.
4. 투자 관점 시사점
4.1 주요 수혜 기업·섹터
- AI 플랫폼 제공 기업: NVIDIA, Google DeepMind, Biogen-AI 공동 개발사
- 바이오 AI 스타트업: Recursion Pharmaceuticals, Insilico Medicine, Schrodinger
- CRO/CDMO: IQVIA, Labcorp, WuXi AppTec 등 AI 기반 서비스 확장
4.2 장기 투자 전략
생성 AI 활용 약물 개발은 단기적 성과만으로 판단하기에는 이른 면이 있다. 10년 이상의 관점에서 다음과 같은 투자 원칙을 권고한다.
- 분산 투자: AI 플랫폼, 제약사, CDMO 섹터 비중 조정
- 초기 기술 확보 기업 주목: 자체 AI R&D에 과감히 투자하는 대형 제약사
- 규제 리스크 관리: 글로벌 가이드라인 수용 능력 평가
- 파트너십 확대 여부: 빅테크와의 협업 또는 벤처 투자 현황 분석
5. 결론 및 전망
생성 AI는 이미 제약 산업의 연구·개발 전 과정을 재구조화하고 있다. 장기적으로는 개발 주기의 절반 단축과 비용의 40~60% 절감을 통해 신규 치료제 시장 진입 장벽이 낮아질 전망이다. 이는 환자 접근성을 제고하는 한편, 산업 내 경쟁과 혁신 속도를 가속화할 것이다.
투자자는 AI 역량, 규제 적응력, 파트너십 전략을 종합적으로 고려해 포트폴리오를 설계해야 하며, 단기 변동성보다 중장기적 가치 창출에 초점을 맞춰야 한다. 규제 당국의 가이드라인 제정, AI 알고리즘의 검증·재현성 확보 등이 과제이나, 이를 성공적으로 극복한 기업은 향후 수십 년간 지속가능한 경쟁 우위를 확보할 것이다.
※ 본 칼럼은 제프리스 등 글로벌 리포트와 업계 데이터, 학계 논문을 종합해 작성했으며, 미래 예측은 다양한 시나리오를 고려한 분석 결과입니다.
