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AI 기반 신약 개발의 원리와 최신 동향

AI 신약

◈ 목차

• 1.서론

• 2.AI 기술의 신약 개발 단계별 적용 원리와 최신 동향

• 3.주요 AI 설계 신약의 임상 진전 분석

• 4.향후 전망 과제

• 5.결론

◈본문

1. 서론

신약 개발 과정의 비효율성은 제약 산업이 직면한 가장 심각한 구조적 문제로 지적되어 왔다. 평균 10-15년의 개발 기간, 10-30억 달러에 달하는 개발 비용, 그리고 10% 미만의 임상 성공률은 혁신적 치료제 개발의 주요 장벽으로 작용하고 있다. 이러한 맥락에서 인공지능(AI) 기술의 도입은 신약 개발 패러다임의 근본적 전환을 가능케 하는 핵심 동력으로 부상하였다.

2025년 현재, AI 기술은 표적 발굴에서 임상시험 설계에 이르는 신약 개발 전 주기에 걸쳐 통합되어 있으며, 특히 생성형 AI, 구조 예측 알고리즘, 멀티모달 학습 등의 최신 기술이 실질적인 성과를 창출하고 있다 (그림 1). 현재 전임상 파이프라인의 약 45-50%가 AI를 활용하여 도출되었으며, 임상 단계에 진입한 AI 기반 신약 후보물질은 100개를 초과하였다. 더욱 주목할 점은 Insilico Medicine의 Rentosertib, Relay Therapeutics의 RLY-2608 등 AI가 설계한 신약 후보물질들이 임상에서 유의미한 효능을 입증하기 시작했다는 것이다.

글로벌 제약 기업들의 AI 기술에 대한 투자 규모 역시 이러한 패러다임 전환을 반영한다. AstraZeneca의 CSPC 제약과의 53억 달러 규모 협약, Sanofi의 Helixon 자회사와의 17억 달러 규모 이중항체 도입 계약, Pfizer의 XtalPi와의 확대 협력 등은 AI 기술이 신약 개발의 핵심 인프라로 자리잡았음을 시사한다.