[메디파나뉴스 = 최인환 기자] AI와 빅데이터가 신약개발의 전 주기를 혁신하는 도구로 자리 잡고 있다. 디지털 트윈과 가상임상시험 등 AI 기반 기술이 정밀의료를 고도화하는 동시에, 시간과 비용을 줄이며 글로벌 제약사들의 R&D 전략을 근본적으로 변화시키고 있다는 분석이다.
27일 서울 코엑스에서 열린 'CPHI/Hi Korea 2025' 컨퍼런스에서 박효진 글로벌데이터 이사는 'AI·빅데이터를 활용한 글로벌 신약개발 동향'을 주제로 발표에 나서, 신약개발에 있어 AI의 실질적 활용 영역과 과제를 다각도로 조망했다.
박 이사는 AI 기술을 '입력된 데이터를 기반으로 자율적인 의사결정을 내리는 소프트웨어 시스템'이라고 정의하면서 "현재 대부분의 AI는 특정 작업에 특화된 위크(Weak) AI 단계지만, 환경을 인지하고 실시간으로 변화에 적응하는 스트롱(Strong) AI를 향한 기술 개발이 가속화되고 있다"고 설명했다.
특히 신약개발 분야에서 AI는 ▲표적 식별(Target Identification) ▲전임상·임상시험 설계 ▲허가 및 규제 대응 등에서 핵심 역할을 하고 있으며, 기존의 인력 중심 고비용 구조를 빠르게 전환시키고 있다고 강조했다.
AI의 실질적 활용 분야로 박 이사는 '버추얼 클리니컬 트라이얼'과 '디지털 트윈'을 핵심 사례로 제시했다. 그는 "환자의 유전체 정보와 질병 프로파일을 기반으로 한 디지털 환자 아바타를 통해, 치료 반응을 예측하고 임상 결과를 가상으로 시뮬레이션할 수 있는 기술이 빠르게 확산되고 있다"고 설명했다.
이 기술은 기존의 정밀 항암제 개발, 맞춤형 치료전략 수립에 활용되며, AI와 빅데이터의 통합으로 '개인 맞춤형 임상 디자인' 시대를 여는 기반이 되고 있다.
또한 아마존웹서비스(AWS)와 엑시엔시아가 공동 개발한 생성형 AI 기반 신약개발 플랫폼을 사례로 소개하며 "실시간으로 환자 데이터를 수집·분석하고, 신약 후보물질 탐색까지 이어지는 통합 파이프라인이 현실화되고 있다"고 설명했다.
글로벌데이터 분석에 따르면, 현재 세계 빅데이터 기반 신약개발 시장은 약 11억달러 규모이며, 중국·미국·일본에 이어 한국이 4위에 올라 있다. 박 이사는 "인구 규모를 고려하면 한국과 스위스는 매우 높은 데이터 활용 효율성을 기록하고 있다"며 "스탠다임, 온코크로스 등 국내 기업들이 글로벌 파트너사들로부터 관심을 받고 있다"고 강조했다.
또한 AI 기반 타깃 발굴 플랫폼을 보유한 에보텍(Evotec), 인실리코메디슨(Insilico Medicine), 베네볼런트AI(BenevolentAI) 등 선두 기업과의 비교에서도 "국내 기술력이 뒤처지지 않는다"고 언급했다.
글로벌 제약사들의 AI 기술 도입도 빠르게 확산 중이다. 박 이사는 "BMS, 일라이릴리, 노보노디스크, 바이엘 등 글로벌 빅파마들이 AI 스타트업과 협력해 타깃 발굴, 임상 디자인, 허가전략 수립을 진행 중"이라며 "단순 인수가 아닌 파트너십 형태의 계약이 증가하고 있다"고 설명했다.
대표적으로 제네틱 인텔리전스와 다수의 글로벌 제약사가 체결한 파트너십은 최대 14억달러에 달하며, 이외에도 CNS, 희귀질환, 감염병 등 난치 질환 분야에서 AI 기반 파이프라인이 집중되고 있다는 설명이다.
한편, AI와 빅데이터의 기술적 과제로는 ▲데이터 하모나이제이션(표준화) ▲시스템 보안 문제가 꼽혔다.
박 이사는 "병원마다 데이터 형식이 달라, 수집된 정보를 AI가 자동 처리하기 어렵다"며 "빅데이터가 뇌라면 AI는 사고체계지만, 그 연결을 위한 공통 포맷 정리가 선결 과제"라고 지적했다.
또한 "클라우드 기반 시스템 장애 시 전체 업무가 마비될 수 있다"며 미국 크라우드스트라이크(CrowdStrike) 보안사고 사례를 예로 들며 시스템 안정성과 백업 체계 구축이 시급하다고 덧붙였다.
박 이사는 "AI는 단순 기술이 아닌, 신약개발의 근본적 접근방식을 바꾸는 전환 도구"라고 강조하며, 특히 자금난에 처한 바이오벤처들이 AI 기반 플랫폼과의 파트너십을 통해 타깃 발굴·임상 효율화를 이룰 수 있다고 제안했다.
또한, "이제는 AI가 약물기전 규명(MoA), 바이오마커 분석, RWD 기반 허가자료 구성 등 전방위로 개입하고 있다"며 "특히 인허가 전문가가 부족한 국내 상황에서, AI가 규제 대응 자동화 도구로도 활용될 수 있다"고 전망했다.