인공지능은 방대한 생명과학 데이터를 빠르게 분석하고, 후보 물질을 선별하며, 임상시험의 성공 가능성을 예측하는 등 신약 개발의 전 과정을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 특히 약물 설계, 독성 예측, 임상시험 설계 자동화 등에 활용되며, 전통적으로 수년이 걸리던 개발 기간과 막대한 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 가능성을 보여주고 있습니다. 이 글에서는 AI 기반 신약 개발의 개념, 실제 적용 사례, 기술적 한계와 함께 직접 경험에서 느낀 기대와 현실을 분석합니다.
AI와의 신약계발
불과 10년 전만 해도 새로운 약 하나를 시장에 출시하기까지는 평균 10~15년의 시간이 필요했고, 수조 원대의 비용이 투입된다는 것이 상식처럼 여겨졌습니다. 그만큼 신약 개발은 시간, 자본, 인력이라는 삼중 부담을 안고 있는 고위험 산업이었습니다. 그런데 최근, 그 구조에 균열을 내는 기술이 등장했습니다. 바로 인공지능입니다. 제가 인공지능과 신약 개발의 관계를 처음 알게 된 건 몇 년 전 바이오 헬스 관련 포럼에서였습니다. 한 AI 스타트업 대표가 우리는 화합물을 사람이 아닌 알고리즘으로 설계합니다라고 말했을 때, 큰 충격을 받았던 기억이 납니다. 처음엔 반신반의했지만, 이후 실제로 AI가 기존 개발 방식을 대체하는 사례가 늘어나며, 이 기술이 단순한 보조가 아니라 개발 전반을 주도할 수 있는 혁신의 중심이 되고 있음을 느끼게 되었습니다. AI는 수백만 개의 화합물 중 치료 효과가 있을 가능성이 높은 후보를 빠르게 선별해 줍니다. 뿐만 아니라, 독성 여부, 약물 상호작용, 유전체 기반 타깃 분석까지도 예측하며, 신약 개발의 리스크를 획기적으로 낮춰줍니다. 제가 관심을 가졌던 부분은 특히 임상시험의 효율성 개선이었습니다. 인공지능이 환자군을 정밀하게 분류해 실패 확률을 줄일 수 있다는 이야기를 들었을 때, 수많은 실패를 감수해야 했던 기존 제약 산업의 모습과는 전혀 다른 미래가 그려졌습니다. 이 글에서는 AI가 신약 개발에 어떻게 활용되고 있는지, 어떤 기술이 실제로 도입되고 있으며, 어떤 사례에서 성과를 냈는지 살펴보겠습니다. 그리고 제가 직접 경험하거나 관찰했던 AI 기반 의약 기술을 통해, 그 가능성과 함께 우리가 고민해야 할 현실적 과제도 함께 짚어보고자 합니다.
개발의 단계
AI는 신약 개발의 여러 단계에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 각각의 단계는 기존에는 수년이 걸렸지만, AI의 개입으로 몇 개월 혹은 몇 주 안에도 의미 있는 결과를 도출할 수 있게 되었습니다. 첫번째 단계에서는 AI 기반 약물 후보를 설계합니다 전통적으로 약물은 대규모 실험과 반복 분석을 통해 도출되어 왔습니다. 그러나 AI는 빅데이터를 기반으로 수백만 개의 분자 구조를 스스로 분석하고, 그중 가장 유망한 구조를 제안합니다. 예컨대 DeepMind의 AlphaFold는 단백질의 3D 구조를 예측해 신약 타깃 설정을 획기적으로 앞당겼으며, 이는 암 치료제, 희귀 질환 약물 개발 등에 활용되고 있습니다. 두번째 단계에서는 부작용 및 독성을 예측합니다 신약 개발에서 가장 큰 걸림돌 중 하나는 예상치 못한 부작용입니다. AI는 환자의 유전체 정보, 과거 약물 반응 데이터를 분석해 부작용 발생 가능성을 예측하고, 고위험 화합물을 사전에 제거할 수 있습니다. 저는 이 기술이 적용된 플랫폼을 체험한 적이 있었는데, 간단한 환자 프로파일을 입력하면, 특정 약물에 대한 반응 위험도를 수치화해 보여주는 방식이 인상 깊었습니다. 특히 다약제 복용이 흔한 고령층에게 매우 유용할 수 있다고 느꼈습니다. 세버번째단계에서는 임상시험 환자군 예측 및 설계 임상시험은 막대한 비용과 시간이 소요되며, 실패율도 높습니다. AI는 전자건강기록, 유전자 분석, 생활습관 데이터를 기반으로 어떤 환자군이 치료 반응이 클지를 예측하고, 최적의 대상자를 선정해 임상 효율을 높입니다. 실제로 미국의 BERG Health는 AI 분석을 통해 특정 유방암 환자군에서 치료 반응이 높다는 사실을 밝혀, 맞춤 임상을 진행해 성공을 거두었습니다. 이 외에도, AI는 신약의 시장성과 경제성을 예측하는 데도 활용되고 있으며, 기존 약물의 재창출에도 폭넓게 사용되고 있습니다. 코로나19 팬데믹 당시 기존 치료제 중 렘데시비르를 후보로 빠르게 도출해 낸 것도 AI 기반 분석 덕분이었습니다. 하지만 모든 것이 순조로운 것만은 아닙니다. 데이터의 질과 편향 문제, AI의 블랙박스 문제, 결과 해석의 불투명성 등은 여전히 신약 개발에서 AI를 신뢰할 수 있는 도구로 만들기 위한 과제로 남아 있습니다.
사람과의 조화
AI는 신약 개발의 시간, 비용, 인력이라는 삼중 부담을 줄여줄 수 있는 가장 강력한 도구입니다. 기존에는 수천억 원과 수십 년의 시간이 필요했던 단계를 몇 개월 안에 끝낼 수 있다는 사실은, 단지 경제성의 문제가 아니라 환자 생명과 직결된 희망의 가능성이라고 생각합니다. 하지만 저 역시 여러 전문가의 이야기를 들으며 느낀 점은, AI가 모든 걸 대체할 수는 없다는 사실입니다. AI는 데이터로부터 학습하지만, 그 데이터가 어떻게 수집되고, 얼마나 다양성을 갖추고 있으며, 누가 해석하느냐에 따라 결과가 전혀 달라질 수 있기 때문입니다. 즉, AI는 여전히 사람과 함께 움직여야 하는 기술입니다. 또한 윤리적 고민도 함께해야 합니다. 누가 이 데이터를 소유하는가, 실패한 예측에 대한 책임은 누구에게 있는가, AI가 추천한 약물을 의료진이 무조건 따를 수 있는가 등은 아직도 명확한 기준이 없는 상태입니다. 저는 개인적으로 신약 개발이 AI와 함께 발전하되, 반드시 사람 중심의 의사결정과 협력 구조를 유지해야 한다고 생각합니다. 결론적으로, 인공지능은 단순한 기술적 도구를 넘어 의약 개발의 동반자로서 이미 그 역할을 하고 있습니다. 하지만 그 동반자가 인간의 생명과 건강을 다룬다는 점에서, 더욱 엄격한 기준과 철저한 검증, 윤리적 판단이 필요합니다. 그리고 이 모든 과정을 통해 AI가 의료의 미래를 따뜻하고 신뢰할 수 있는 방식으로 이끌 수 있기를 기대해 봅니다.
