신약 개발과 AI: 약물 발굴의 새로운 패러다임

– 컴퓨터가 약을 디자인하는 시대

바이오 신약 개발 회사에 몸담고 있는 N년차 박사가 들려주는 신약 개발 이야기 24.

 

신약 개발에 AI가 들어왔다고?

불과 몇 년 전까지만 해도 신약개발은 생물학자와 화학자의 직관에 의존한 고난이도의 작업이었다.
하지만 이제는 AI가 단백질 구조를 예측하고, 화합물을 설계하며, 임상 성공 확률까지 계산하는 시대다.

AI는 신약 개발의 모든 단계에 점점 깊숙이 침투하고 있다.
단순한 데이터 분석을 넘어서, ‘의사결정 파트너’로 진화하고 있다.

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AI가 신약 개발에 적용되는 단계

단계	AI 적용 내용
타깃 발굴	유전자/단백질 데이터에서 질병 관련성 추론
후보물질 도출	수천만 개 화합물 중 유망 물질 가상 스크리닝
구조 예측	단백질-약물 결합 모델링 (ex. AlphaFold)
독성/대사 예측	ADMET 예측으로 실패율 감소
임상 디자인	환자 집단 선정, 지표 설정에 AI 적용
성공 예측	임상 결과 패턴 학습 후 성공 확률 추정

 

💡 예시: 딥러닝 모델이 만든 분자 구조를 실제로 합성해 임상 1상까지 간 사례도 있다.

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AI 신약 개발의 대표 사례

1. Exscientia (UK)

• 최초로 AI가 설계한 약물이 임상시험에 진입한 기업
• 정신질환 및 암 치료제 다수 개발 중
• 디자인부터 IND까지 평균 12개월 내외 → 기존 대비 4배 이상 단축

2. Insilico Medicine (홍콩/미국)

• Fibrosis 치료제 AI 기반으로 발굴해 IND 승인
• 약물 탐색부터 후보 확정까지 전 과정 AI 통합

3. Atomwise

• 딥러닝을 활용한 화합물 가상 스크리닝
• 기존 스크리닝 방식보다 속도 100배, 비용 90% 절감

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AI의 강점은 ‘속도’와 ‘스케일’

• 전통적 방식은 후보 물질 도출에 수 년이 걸림
• AI는 수천만~수억 개의 화합물을 하루 만에 분석 가능
• 실험을 최소화해 비용과 시간을 동시에 절감

📌 AI 모델은 데이터가 많을수록 정교해지므로,
국가나 기업 단위의 데이터 통합 인프라도 중요해지고 있음.

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그럼에도 아직 한계는 존재한다

AI 신약 개발은 전통적 방식에 비해 아직 다음과 같은 도전 과제를 안고 있다:

• 데이터 편향: 훈련 데이터가 부정확하거나 편향될 경우 결과도 왜곡됨
• 해석 가능성 부족: AI가 도출한 예측이 왜 나왔는지 설명이 어려움
• 규제 미비: AI가 설계한 약물에 대한 명확한 규제 가이드라인 부족
• ‘실험 기반 검증’은 여전히 필수

따라서 AI는 ‘도구’이지 ‘전부’는 아니다.
AI + 실험 + 임상이 유기적으로 연결되어야 진짜 신약 개발이 가능하다.

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AI는 약을 디자인할 수 있을까?

정답은 ‘가능하다’, 다만 ‘완전 자동화는 아직 아니다’.

AI는 이미 **화합물 생성(De Novo Design)**을 시작했으며,
심지어 **단백질의 3차 구조 예측(AlphaFold)**은 기존 구조생물학을 혁신했다.

이런 흐름이 이어지면 가까운 미래에는
“AI가 설계하고, 사람이 합성하며, 임상은 디지털 트윈으로 검증”하는 구조도 가능해질 것이다.

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결론

AI는 신약 개발의 속도, 정밀도, 비용 효율성을 혁신적으로 높이는 도구다.
그렇다고 인간의 역할이 사라지는 건 아니다. 오히려 AI를 활용할 줄 아는 과학자의 시대가 왔다.

신약 개발은 이제 단순히 실험실의 싸움이 아니라,
데이터와 알고리즘, 생물학과 수학이 융합된 지능형 산업으로 진화하고 있다