생성 AI는 긴 시간, 높은 비용, 낮은 성공률로 특징지어지는 약물 개발 분야에서 변혁적인 장기적 힘으로 부상하고 있다.
2025년 6월 1일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면, 브로커리지 회사 제프리스(Jefferies)는 약물 개발 평균 주기가 8~10년이 걸리고 성공률이 10% 미만이며 약물 하나당 비용이 10억 달러 이상이라고 설명했다. AI는 위험성을 50% 이상 줄여 시간표를 단축하고 성공 가능성을 높이며 개발 비용을 낮출 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
제프리스의 분석가들은 “생성 AI는 매우 느리고 위험한 약물 발견 과정을 가속화하여 연구실에서 임상까지의 시간을 단축하고 성공률을 높일 것이다”라고 수요일 노트에 밝혔다. 이 같은 추세는 주요 제약사, 임상 시험 계약 연구 기관 및 신생 바이오텍에서 다양한 개발 단계에 AI를 통합시키고 있다는 점에서 산업 전반에 걸쳐 뚜렷하게 나타나고 있다.
초기 표적 식별부터 화합물 스크리닝 및 독성 예측에 이르기까지 AI 플랫폼은 파이프라인을 재구성하고 있다. 예를 들어, 슈뢰딩거(Schrodinger)는 대규모 가상 스크리닝을 가능하게 하고 전임상 기간을 상당히 단축시키는 하이브리드 물리학 및 머신 러닝 접근법을 사용하고 있다.
한편, 리큐션 제약사(Recursion Pharmaceuticals Inc)에서는 AI 기반 플랫폼과 슈퍼컴퓨팅 인프라를 통해 주당 200만 건 이상의 실험을 진행하고 있으며, 생물학을 디지털화하여 약물 설계 및 테스트를 더욱 원활하게 하고 있다.
분석가들은
