신약 개발의 미래: 인공지능(AI)과 디지털 기술의 융합

– 효율성과 성공률을 동시에 높이는 차세대 전략

바이오 신약 개발 회사에 몸담고 있는 N년차 박사가 들려주는 신약 개발 이야기 28.

 

1. 왜 디지털 전환이 필요한가?

전통적인 신약 개발은 평균 10~15년, 수천억 원 이상의 비용이 소요되는 고위험-고비용 산업이다.
특히 임상 실패율이 90% 이상에 달할 만큼 불확실성이 크다.
이러한 상황에서 AI, 빅데이터, 디지털 트윈, 클라우드 등의 기술이
시간 단축, 비용 절감, 성공률 제고를 동시에 가능하게 하며
제약·바이오 산업의 필수 인프라로 자리 잡고 있다.

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2. AI가 바꾸는 신약개발의 각 단계

🔬 타겟 발굴 (Target Identification)

• 수십억 개의 유전체 및 전사체 데이터를 분석하여 질병 원인 유전자 또는 약물 표적 단백질을 예측
• *예시: 베릴AI(BenevolentAI)*는 AI로 ALS 유전자 타겟을 도출

🧪 리드 화합물 탐색 (Lead Compound Discovery)

• 기존엔 고속 스크리닝(HTS)으로 수십만 개 후보를 실험해야 했지만,
  이제는 AI가 후보군을 먼저 선별하여 화합물 디자인과 최적화까지 가능
• Exscientia, Atomwise 등은 이 기술로 임상 진입 시간을 단축

🧬 전임상·임상 단계 최적화

• 디지털 트윈 동물 모델, 가상 환자군 시뮬레이션으로 임상시험 설계의 정확도를 향상
• 부작용 예측, 용량-반응 모델링도 AI가 수행
• Pfizer는 mRNA 백신 개발 시 AI 기반 시뮬레이션을 적용

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3. 데이터 중심의 신약 개발: 빅데이터와 클라우드

• 제약사는 이제 생물학, 화학, 임상 데이터를 클라우드에 통합 저장
• 다양한 기관과의 협업 속도도 증가
• AWS, Google Cloud 등은 제약사 전용 분석 플랫폼 제공 중

노바티스는 “Nerve Live” 플랫폼으로
실시간 임상 데이터 분석, 환자 리크루팅 가속화 성공

 

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4. 디지털 기술이 바꾸는 환자 중심 개발

• 환자 착용형 기기(Wearables)로 실시간 바이오마커 수집
• 앱 기반 설문, 증상 보고 → 환자 참여형 임상 설계(DCT) 확산
• 예: 스마트워치를 이용한 파킨슨병 추적 시스템 구축

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5. 앞으로의 방향: 신약 개발의 스마트화

기술 요소	적용 영역	기대 효과
AI 알고리즘	타겟 발굴, 분자 디자인	시간 단축, 후보 정확도 향상
디지털 트윈	전임상/임상 시뮬레이션	실패 예측, 적정 용량 분석
클라우드 플랫폼	데이터 공유, 분석 자동화	협업 강화, 분석 속도 향상
웨어러블 기기	환자 관찰 및 증상 모니터링	실시간 데이터 수집, 환자 참여 증가

 

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6. 정리

AI와 디지털 기술은 이제 단순한 보조 수단이 아니라,신약 개발의 핵심 전략으로 진화하고 있다.
미래의 신약은 “과학 + 데이터 + 알고리즘”의 결합으로 탄생하며,
우리는 그 변화를 실시간으로 목격하고 있는 셈이다.