제약바이오 산업에서 인공지능(AI)이 단순한 보조 기술을 넘어 신약 개발 전 과정의 성패를 좌우하는 핵심 변수로 자리 잡은 것으로 나타났다. 후보물질 설계부터 임상시험, 제조 공정에 이르기까지 전주기에 걸쳐 AI 도입이 확산되면서 산업 구조 자체가 빠르게 재편되고 있는 흐름이다.
19일 생물학연구정보센터(BRIC)가 발표한 'BRIC View 2026' 보고서에 따르면 AI 신약개발 기술은 신약 개발 기간을 평균 40~60% 단축하고, 비용을 최대 70%까지 절감하는 효과를 내고 있는 것으로 분석됐다.
이 같은 흐름 속에서 AI 신약개발 시장 역시 빠르게 확대되고 있다. 글로벌 생성형 AI 기반 신약개발 시장은 2024년 약 2억5000만 달러 규모에서 2034년에는 28억 달러 수준까지 성장할 것으로 전망됐다.
◈AI 신약개발, 임상시험 혁신 이끌다…데이터 인텔리전스 부상
신약 개발 과정 가운데 가장 많은 비용이 투입되는 임상시험 단계에서는 데이터 기반 분석 역량이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 특히 ‘데이터 인텔리전스’는 방대한 임상 데이터를 자동으로 분석하고 활용해 의사결정의 정밀도를 높이는 방식으로 주목받고 있다.
임상 데이터 플랫폼 기업 메디데이터는 3만8000건 이상의 임상시험 데이터와 1200만 명 이상의 환자 데이터를 기반으로 AI 분석 인프라를 구축해 임상 예측 가능성을 높이고 있다.
한국바이오의약품협회 보고서에 따르면 메디데이터의 AI 솔루션은 실제 임상 데이터를 활용해 임상적 유효성을 사전에 예측하는 대리 평가변수를 도출하는 데 성공했으며, 이를 통해 신약 개발 기간을 약 1년 단축하고 비용을 약 115억 원 절감한 사례가 확인됐다.
글로벌 제약사 길리어드는 AI 기반 임상 최적화 기술을 도입해 환자 모집과 유지율 문제를 개선했다. AI를 활용해 임상시험 설계를 정밀하게 조정함으로써 불필요한 절차를 줄이고 환자 부담을 낮춘 결과, 임상 효율성이 크게 향상된 것으로 나타났다.
◈후보물질 설계까지 단축…AI 신약개발 속도 경쟁 본격화
AI 신약개발 기술은 임상 이전 단계인 후보물질 설계에서도 기존 방식을 뛰어넘는 속도를 보여주고 있다. 홍콩의 인실리코 메디슨은 자체 AI 플랫폼을 활용해 단 46일 만에 폐섬유증 치료제 후보물질을 설계하는 데 성공했다.
해당 기업은 타깃 발굴부터 임상 1상 완료까지 전체 과정을 약 30개월 만에 마치며 기존 개발 방식 대비 획기적인 기간 단축 사례를 제시했다.
이 같은 기술력은 상업적 성과로도 이어졌다. 인실리코 메디슨은 지난 3월 글로벌 제약사 일라이 릴리와 약 4조 원 규모의 공동 연구 계약을 체결하며 AI 신약개발 경쟁력을 입증했다.
◈제조 공정까지 확장…AI·디지털 전환으로 품질 안정화
AI 신약개발의 영향력은 제조 영역에서도 확대되고 있다. 바이오의약품은 공정의 미세한 변화에도 품질이 크게 좌우되기 때문에 정밀한 제어와 공정 일관성이 필수적이다.
글로벌 제약사 로슈는 이러한 문제를 해결하기 위해 전 세계 생산 라인에 ‘디지털 트윈’ 시스템을 도입했다. 디지털 트윈은 실제 공정을 가상 환경에 구현해 공정 변동성을 사전에 예측하고 품질을 균일하게 유지하는 기술이다.
최근에는 엔비디아와 협력해 AI 기반 하이브리드 클라우드 환경을 구축하고, 생산 공정을 사전에 시뮬레이션함으로써 설비 운영 이전 단계에서부터 효율성과 안정성을 동시에 확보하고 있는 것으로 알려졌다.
◈ AI 신약개발, 제약바이오 산업 경쟁력 좌우하는 핵심 요소
이처럼 AI 신약개발 기술은 특정 공정을 보조하는 수준을 넘어 연구개발 전반을 관통하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다는 평가가 나온다.
업계에서는 임상 데이터 활용, 후보물질 설계 속도, 제조 공정 최적화 등 전 영역에서 AI 도입 수준이 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 되고 있다는 분석이 이어지고 있다.
제약업계 관계자는 "AI는 신약개발의 일부를 보완하는 기술이 아니라 전 과정을 연결하는 핵심 기반으로 진화했다"며 "향후 AI 기술 내재화 수준이 신약 개발 성공률뿐 아니라 기업의 시장 지배력을 결정짓는 중요한 기준이 될 것"이라고 밝혔다.