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[연예뉴스]임상 영향력 확대된 ‘인공지능’… K-바이오, AI 신약 개발 어디까지 왔나

온카뱅크관리자

2026-02-17 07:32:52

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> AI 활용 신약 탐색 작업 가속화 초기 단계부터 임상 적합성 판별 후보물질 발굴 넘어 상업화 나와야 
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 제약바이오 산업 영역에서 후보물질 발굴과 최적화 단계에 머물던 인공지능(AI)이 최근 임상시험 설계, 환자 선별, 바이오마커 분석 등 임상 전반으로 영향력을 넓히며 신약개발 패러다임 자체를 바꾸고 있다.
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 최근 임상시험 현장에서 AI를 활용한 분야가 점차 늘어나면서 신약개발 패러다임 자체를 바꾸고 있다. / 챗GPT
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 아직 '국내 1호 AI 신약'이라는 상징적 성과는 나오지 않았지만 다수 기업들이 임상 진입과 기술이전, 공동연구를 현실화하며 K-바이오의 AI 신약개발은 분명 다음 국면으로 이동하고 있다는 평가가 나온다.
 관련 업계에 따르면 국내 바이오텍부터 전통제약사까지 AI를 활용한 신약 개발에 속도를 내고 있다. 업계 전반에서 나타나는 공통된 변화는 AI의 활용 목적이 '속도'에서 '성공 확률'로 이동하고 있다는 점이다.
 과거에는 방대한 화합물과 타깃 데이터를 빠르게 탐색하는 도구로 AI가 활용됐다면, 이제는 임상 실패 확률을 낮추고 환자 반응을 정밀하게 예측하는 의사결정 인프라로 진화하고 있다. 특히 임상 단계에서의 실패 비용이 급격히 증가하는 상황에서, AI를 통해 초기 단계부터 임상 적합성을 높이려는 전략이 확산되고 있다.
 우선 적극적으로 움직이고 있는 기업군은 AI를 자체 플랫폼으로 내재화하거나, 특정 임상 단계에 AI를 깊숙이 결합한 사례들이다. 항체약물접합체(ADC) 분야에서 두각을 나타내온 에임드바이오는 최근 AI 기반 디지털 병리·바이오마커 분석 기업 에이비스와 공동연구 및 전략적 지분 투자를 단행했다.
 에임드바이오는 ADC 개발 과정에서 생성되는 병리 이미지를 AI로 정량 분석해 환자군을 세분화하고, 임상 성공 가능성이 높은 바이오마커 중심의 임상 전략을 구축한다는 구상이다. 이미 독일 베링거인겔하임, 미국 바이오헤이븐(Biohaven) 등 글로벌 제약사에 ADC 파이프라인을 기술이전한 경험을 보유한 만큼, AI 기반 병리 분석이 향후 추가 기술이전 성과로 이어질 수 있을지 주목된다.
 AI 플랫폼을 직접 임상 단계까지 끌고 간 기업은 파로스아이바이오다. 파로스아이바이오는 자체 AI 신약개발 플랫폼 '케미버스(Chemiverse)'를 활용해 발굴한 항암 신약 후보물질 'PHI-501'로 국내 임상 1상 첫 환자 투약을 시작했다. 이 임상은 BRAF·KRAS·NRAS 돌연변이를 보유한 진행성 고형암 환자를 대상으로 다기관에서 진행되며, 2028년까지 안전성과 내약성을 평가하는 것이 목표다.
 회사는 여기에 그치지 않고, 적응증 확장 모듈 '딥리콤(DeepRECOM)'을 활용해 난치성 대장암, 악성 흑색종, 비소세포폐암 등으로 개발 범위를 넓히고 있다. AI가 단순한 후보물질 발굴 도구를 넘어, 적응증 확장 전략까지 담당하는 구조를 만든 셈이다.
 면역·알레르기 분야에서는 지아이이노베이션의 행보가 눈에 띈다. 지아이이노베이션은 AI를 활용해 차세대 알레르기 치료제 파이프라인을 설계하고, 기존 치료제 대비 결합 효율을 개선한 이중융합 단백질 구조에 대한 특허를 출원했다. 이는 글로벌 블록버스터로 자리 잡은 듀피젠트(Dupixent)를 겨냥한 전략으로, IL-4·IL-13 신호 경로를 동시에 조절하는 복합 타깃 접근이 특징이다.
 회사는 약 3년 전부터 AI 기반 구조 설계와 기능 검증을 반복해왔으며, 2024년에는 AI 솔루션 기업 아이디바인과 협력해 항암 파이프라인의 임상 개발 전략 수립과 신규 타깃 발굴에도 AI를 접목했다.
 전통 제약사 역시 AI를 단순한 외부 기술이 아닌, 내부 연구개발(R&amp;D) 플랫폼으로 흡수하려는 움직임을 보이고 있다. 유한양행은 자체 AI 신약개발 플랫폼 '유니버스(Yu-NIVUS)'를 통해 분자 설계부터 선별, 분석까지 통합한 AI 기반 의사결정 체계를 구축하고 있다.
 이 플랫폼은 약물의 물성 예측, 단백질 결합 구조 예측, 최적 약물 구조 생성 등을 지원하며, 향후 유한양행의 초기 신약 발굴 전략 전반에 활용될 예정이다. 이는 AI를 특정 파이프라인에 한정하지 않고, 회사 전체 R&amp;D 프로세스에 내재화하려는 시도로 해석된다.
 이 같은 국내 움직임은 글로벌 빅파마와 IT 기업 간 협력 흐름과도 맞닿아 있다. 올해 초 JP모건 헬스케어 콘퍼런스에서 엔비디아(NVIDIA)와 일라이 릴리(Eli Lilly)가 미국 샌프란시스코에 'AI 공동 혁신연구소'를 설립하겠다고 밝힌 사례는 상징적이다.
 양사는 향후 5년간 최대 10억달러를 투입해 후보물질 발굴부터 제조 공정까지 AI를 전면 도입한다는 계획을 제시했다. 이는 AI가 더 이상 '보조 기술'이 아니라, 신약개발 가치사슬 전체를 재편하는 핵심 인프라로 인식되고 있음을 보여준다.
 국내에서도 대기업과 바이오텍, 학계와 병원을 잇는 협력 생태계가 확장되고 있다. 한국제약바이오협회를 중심으로 한 AI 신약융합연구원은 산·학·연 협력을 통해 데이터 공유와 모델 고도화를 추진하고 있으며, 이는 개별 기업이 감당하기 어려운 임상 데이터 부족 문제를 보완하는 역할을 하고 있다.
 시장 전망 역시 가파른 성장세를 예고하고 있다. 한국보건산업진흥원 통계를 살표보면 글로벌 AI 신약개발 시장은 2023년 약 9억달러 규모에서 연평균 40% 이상의 성장률을 기록하며 2028년에는 약 49억달러에 이를 것으로 추산된다.
 다만 성장률만큼이나 중요한 것은 '성과의 질'이다. 업계에서는 AI를 활용해 발굴된 후보물질이 실제 임상에서 의미 있는 효능과 안전성을 입증하고, 기술이전이나 상업화로 이어지는 사례가 늘어나야 비로소 AI 신약개발의 진정한 전환점이 될 수 있다고 보고 있다.
 업계 관계자는 "임상 1상 진입과 기술이전, 공동연구라는 가시적 성과는 분명 늘고 있지만, 블록버스터 신약으로 이어질지는 검증의 시간을 필요로 한다"며 "다만 분명한 점은 AI가 신약개발의 주변부가 아니라 임상 전략의 중심으로 이동하고 있다는 사실이다"고 말했다.
 김동명 기자
 simalo@chosunbiz.com
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