10년 이상이 소요되고 실패 확률이 높았던 신약 개발 과정이 인공지능(AI) 기술을 통해 획기적 전환기를 맞이하고 있다.

AI신약연구원 표준희 원장은 11월 24일 한국제약바이오협회관에서 열린 ‘KPBMA 커뮤니케이션 포럼’에서  AI 신약 개발 자율화 시스템 구축 비전을 공개했다. AI를 단순한 도구를 넘어 연구를 주도하는 '자율적 과학자' 역할을 하는 도구로 활용, 제약·바이오 산업 R&D 효율성을 극대화하고 글로벌 경쟁력을 확보한다는  청사진이다.

표 원장은 "신약 개발에 10년에서 15년이 걸리고 실패 확률도 높지만, AI 기술을 활용하면 개발 기간을 2~3년 단축할 수 있다"고 강조했다.

이 시간 단축은 단순히 개발 속도만 높이는 것이 아니라, 의약품의 특허 보호 기간까지 늘려 기업 수익성과 시장 경쟁력을 극대화하는 결정적인 차이를 만들어 낼 수 있다는 예측이다.

AI, 신약 개발 모든 단계 혁신

물질 발굴부터 임상 최적화까지,  AI 는 더 이상 단순한 보조 도구가 아니다. 후보 물질 발굴부터 최종 허가까지 신약 개발의 모든 과정에 깊숙이 관여하며 효율을 높이고 있다.

AI는 수많은 화합물 중에서 잠재력이 높은 물질을 선별(스크리닝)하고, 독성을 최소화하며 원하는 약효를 갖도록 최적화 할 수 있다. 특히, 여러 약물을 조합하는 병용 요법 설계에도 활용돼 치료 효과를 극대화하는 조합을 찾아낸다.

임상시험 스마트화도 구축할 수 있다. 어떤 환자가 약물에 가장 잘 반응할지 예측해 임상 대상자를 정밀하게 선별하기 때문이다.

또, 가상 환자군을 설계해 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 약물의 효능과 부작용을 미리 예측해 봄으로써, 실제 임상시험의 실패 확률과 비용을 줄여준다.

실제, 글로벌 AI 신약 기업들은 이미 AI를 활용해 불과 1년 남짓 기간 만에 섬유증 치료 후보 물질을 발굴하는 등, 과거 수십 년이 걸리던 과정을 압도적인 속도로 단축시키는 성과를 보여주고 있다.

미래 비전...AI, 스스로 연구하는 ‘자율적 과학자’

표 원장이 제시한 미래 AI 신약 개발의 핵심은 AI를 단순한 도구에서 스스로 생각하고 행동하는 주체로 발전시키는 것이다. 

이와 관련, 표 원장은  미래에는 단일 AI가 아닌, 각기 다른 전문 분야를 가진 여러 AI(에이전트)가 협력하는 '멀티 에이전트 시스템'이 중심이 된다고 제시했다. 이들은 마치 연구원들처럼 서로 정보를 교환하고 검증하며 하나의 목표를 향해 나아간다. 연구자가 목표를 전달하면, AI 시스템이 문헌 조사부터 물질 설계, 독성 예측까지 모든 과정을 자율적으로 수행하고 최종 방안을 제시하게 된다.

현재 AI신약연구원은 AI가 연구를 설계하고 로봇이 실행하는 'AI 자율 실험실' 인프라를 구축하고 있다. 이는 단순한 '자동화'를 넘어선 '자율화' 시스템이다. 이 시스템은 AI (두뇌)가 최적 조건을 설계하고 로봇 (손/발)이 합성하며, 자동 분석 시스템이 결과를 측정한 뒤 AI가 이 데이터를 학습하여 다음 실험을 스스로 개선하는 순환 과정을 반복한다. 이 과정을 통해 최적의 합성 조건과 물질 구조를 지능적으로 찾아낼 수 있다.

미래 산업 생태계 구축과 인재...양성클라우드 기반 협력 시스템과 실무형 전문 인력 육성

AI신약연구원은 이 자율 실험실을 클라우드 기반의 네트워크로 연결해 여러 기업과 기관이 협력하는 분산형 연구 시스템으로 확장할 계획이다. 기업들은 이 플랫폼을 통해 공동 연구를 수행하고, AI 학습에 필수적인 고품질의 데이터를 지속적으로 확보해 산업 협력 강화를 이룰 수 있다.

또, 기기 간 상호 운용성, 데이터 품질 관리 등의 기술적 난제도 공동 해결해 나간다.

표 원장은 “ 첨단 시스템을 활용한 실무 중심의 교육 프로그램을 운영하여, 산업 현장에서 즉시 투입 가능한 AI 신약 개발 전문 인력을 적극적으로 양성할 예정”이라며 “AI 자율화 실험 인프라를 통해 제약 바이오 산업 경쟁력을 강화하고, 글로벌 첨단 연구 협력 초석을 마련하겠다”고 말했다.