인공지능(AI)이 신약 개발의 비효율성을 극복하고 기간 단축 및 성공률을 향상시키는 핵심 열쇠로 떠오르고 있다. 기존 10년 이상 걸리던 과정을 획기적으로 줄일 잠재력을 가진 AI는 이제 글로벌 제약 경쟁에서 '게임 체인저'로 인식된다.

AI 신약 개발이 필요한 가장 큰 이유는 기존 신약 개발 방식의 비효율성을 극복해, 환자들에게 더 빠르고 저렴하게 혁신 치료제를 제공하기 위해서다.

AI 도입 이전의 전통적인 신약 개발 방식은 막대한 비용 부담, 긴 개발 기간, 낮은 성공률 등과 같은 구조적인 문제점을 안고 있다.

신약 하나를 개발하는 데 드는 비용은 평균 약 1조 원에서 2조 원에 달한다. 이 비용은 연구개발(R&D) 실패율이 높아질수록 더욱 증가한다. 개발에 투입된 막대한 비용은 최종적으로 약품 가격에 반영되어 환자와 의료 시스템의 부담으로 이어진다.

신약 후보 물질 발굴부터 최종 시판 승인까지 평균적으로 10년에서 15년이 소요된다. 이에 따라 팬데믹과 같은 상황이나 빠르게 진행되는 질병에 즉각적으로 대응하기 어렵다.

수만 개 후보 물질 중 최종적으로 신약으로 승인받는 물질은 극소수다. 임상시험 단계까지 진입한 후보 물질도 최종 성공률은 10% 미만으로 매우 낮다.

특히 임상 2상과 3상 단계에서 효능 부족이나 안전성 문제로 실패하는 경우가 많아 시간과 자원의 낭비가 심각하다.

AI가 이런  문제점들을 해결함으로써 신약 개발을 '효율화', '가속화'하고 있다.

실제 온코크로스는 AI를 활용한 신약 물질 탐색과 적응증 확장을 주요 사업으로 삼고 있다. 근감소증 치료제 'OC514', 동화약품과 공동 개발 중인 항암제 'ODP2301', 췌장암 치료제 'OC212e' 등 파이프라인이 있다.

최근 유니스트, 순천향대 천안병원 암센터와 공동 연구를 통해 간암 조기 진단 기술도 개발하며 사업을 확장했다.

업계는 국내 AI 신약 개발 산업이 지금까지 '기술 도입 및 플랫폼 구축' 단계에 머물렀다면, 이젠 정책 지원과 인프라 혁신을 통해 상업화 성과를 창출하는 단계로 진화할 것으로 기대하고 있다.

최근 정부도 국내 AI 신약 개발 역량을 국가 차원에서 끌어올리기 위한 대규모 국책 연구 사업인 'K-AI 신약개발 전임상·임상 모델개발 사업(R&D)'을 본격화하며 한국형 AI 신약 개발 생태계 조성에 박차를 가하고 있다.

보건복지부가 주도하고 한국보건산업진흥원이 추진하는 이 사업은 4년 3개월간 약 371억 원의 정부지원금이 투입되는 대형 프로젝트다. 기존에 물질 발굴 단계에 집중되어 있던 AI 활용 범위를 전임상과 임상 단계까지 확장하고, 개발 전주기를 AI로 연계하는 것을 목표로 한다.

이 R&D 사업은 국내 제약·바이오 기업들이 AI 기술을 활용해 글로벌 수준의 혁신 신약을 개발할 수 있는 강력한 인프라를 제공할 것으로 기대된다.

특히, 데이터 반출의 어려움 없이 공동 연구가 가능한 연합학습 기반 플랫폼은 AI 신약 개발의 가장 큰 난제 중 하나였던 '데이터 확보' 문제를 해소하고, 국내 산·학·연·병 협력을 극대화하는 핵심 동력이 될 것이라는 분석이다. 

특히 궁극적으로는 임상시험계획(IND) 승인 실증 사례 달성 등 구체적인 성과를 통해 AI 신약 개발의 실효성을 검증하고 한국 바이오 산업의 경쟁력을 한 단계 끌어올릴 것으로 예상된다.

표준희 한국제약바이오협회 AI신약연구원장은 " K-AI 신약 개발 전임상·임상 모델 개발 과제는 전임상·임상 데이터를 연결하는 국내 최초의 AI 기반 임상시험 설계·지원 플랫폼 개발을 목표로, 신약 개발의 시간·비용·위험을 모두 줄이는 혁신적 전환점이 될 것"이라고 말했다.