AI가 신약 개발의 판도를 바꾸고 있다. 2026년 들어 AI로 설계한 신약 후보물질이 임상시험에 본격 진입하면서, AI 신약 개발이 이론 단계를 넘어 실전 영역으로 들어섰다. 전통적으로 10년 이상 걸리던 신약 개발 과정이 AI 덕분에 획기적으로 단축되고 있다는 평가가 나온다.
세계경제포럼(WEF)에 따르면 AI는 약물 표적 발굴, 분자 설계, 임상시험 최적화 등 신약 개발 전 과정에 걸쳐 활용되고 있다(World Economic Forum, 2026-01-15). 특히 단백질 구조 예측과 분자 동역학 시뮬레이션 분야에서 AI의 정확도가 크게 향상되면서, 후보물질 도출 기간이 기존 대비 절반 이하로 줄어든 사례가 속출하고 있다. Insilico Medicine, Recursion Pharmaceuticals 같은 AI 신약 전문 기업은 자체 플랫폼으로 발굴한 후보물질을 임상 2상까지 진행 중이다. 대형 제약사들도 자체 AI 플랫폼을 구축하거나 스타트업과 협업하는 방식으로 파이프라인을 확대하고 있다.
Drug Target Review(2026-02-01)는 2026년을 ‘AI가 신약 개발에서 선택이 아닌 필수가 되는 해’로 규정했다. 실제로 FDA에 제출되는 신약 신청서 중 AI 활용 비율이 빠르게 증가하고 있으며, 규제 기관도 AI 기반 데이터의 신뢰성 평가 기준을 마련하는 추세다. PubMed Central에 게재된 연구에서도 AI가 신약 개발 타임라인을 단축하고 비용을 절감하는 데 실질적 효과를 보이고 있음이 확인된다(PubMed Central, 2025-12-20). 임상 실패율 감소 역시 주목할 부분이다. AI가 사전에 독성과 부작용을 예측함으로써, 임상 단계에서의 탈락률을 낮추는 효과가 보고되고 있다.
AI 신약 개발 플랫폼의 기업화도 가속되고 있다. 단순 기술 제공을 넘어 자체 파이프라인을 보유한 플랫폼 기업이 늘어나면서, 전통 제약사와의 경계가 흐려지고 있다. 앞으로 AI 신약이 실제 승인을 받는 사례가 나올수록, 이 분야에 대한 투자와 관심은 더욱 커질 전망이다. 다만 데이터 품질, 규제 프레임워크, 윤리적 문제 등 해결해야 할 과제도 남아 있어, 기술과 제도가 균형 있게 발전해야 한다는 점은 기억할 필요가 있다.
FAQ
Q: AI 신약 개발이 기존 방식보다 얼마나 빠른가?
A: 후보물질 발굴 단계에서 기존 4~5년 걸리던 과정을 1~2년으로 단축할 수 있다는 보고가 있다. 다만 임상시험 자체의 기간은 여전히 상당 부분 유지된다.
Q: AI로 개발한 신약이 이미 승인된 사례가 있는가?
A: 2026년 현재 AI 설계 신약이 임상 2~3상에 진입한 사례는 있지만, 최종 승인까지 완료된 약물은 아직 제한적이다. 향후 수년 내 승인 사례가 나올 것으로 예상된다.
Q: AI 신약 개발의 가장 큰 과제는 무엇인가?
A: 학습 데이터의 품질과 편향 문제, AI 모델의 해석 가능성, 그리고 규제 기관의 AI 기반 데이터 수용 기준 마련이 주요 과제로 꼽힌다.