AI가 바꾸는 신약 개발의 풍경
한국 제약·바이오업계에 인공지능(AI) 열풍이 불고 있습니다. 신약 후보물질 발굴부터 임상 설계, 심지어 디지털 치료제 개발까지 AI가 침투하면서 연구개발(R&D) 방식 자체가 바뀌고 있죠. 정부는 지난 18일 ‘AI 바이오 국가전략’을 발표하며 AI를 활용한 신약 개발 가속화에 나섰습니다. 이제 AI 없이는 바이오 혁신을 이야기할 수 없는 시대가 온 겁니다.
정부, AI 바이오 전략으로 민간 지원 강화
정부는 AI와 바이오의 융합을 통해 글로벌 경쟁력을 확보하겠다는 목표를 세웠습니다. 신약개발, 뇌·역노화, 의료기기, 바이오제조, 농식품 등 5대 분야에 AI 모델을 구축하고, ‘국가 AI 바이오 연구소’를 설립해 공공 주도의 인프라를 제공할 계획입니다. 특히 폐쇄망 클라우드 구축과 데이터 활용 규제 특례 적용으로 민감한 데이터를 안전하게 활용할 수 있는 환경을 만들겠다고 했죠.
하지만 업계에서는 구체적인 가이드라인이 부족하다는 지적이 나옵니다. AI가 도출한 결과물의 신뢰성을 평가할 기준이 없고, IND(신약임상시험계획) 제출 시 AI 기반 자료의 검증 체계가 미비하다는 점이 우려거리죠. **“공공 인프라가 좋아도 실제 연구에 적용할 수 있는 표준이 없으면 그림의 떡”**이라는 업계 관계자의 말처럼, 정부의 디테일한 실행 방안이 시급한 상황입니다.
기업들, AI 인재 확보에 혈안
AI 기술을 실제 R&D에 접목하려면 AI와 바이오를 모두 아는 ‘바이링구얼’ 인재가 필요합니다. 그래서 제약사들은 AI 개발자 채용에 적극 나서고 있습니다. SK바이오팜, GC녹십자 등 주요 기업들은 AI 전문가를 모시고 디지털 전환을 가속화하고 있죠. GC녹십자는 AI를 활용해 mRNA 신약 개발 속도를 높이고, 생산 공정 최적화까지 진행 중입니다. **“AI는 이제 연구자의 필수 도구”**라며 기업들은 인재 확보에 사활을 걸고 있습니다.
또한 AI를 도입한 기업들은 기존에 수년 걸리던 후보물질 발굴 기간을 몇 개월로 단축하고, 임상 성공률을 80% 이상으로 끌어올릴 수 있다는 성과를 내고 있습니다. AI가 데이터 속 숨은 패턴을 찾아내고, 시뮬레이션을 통해 최적의 물질을 설계하기 때문이죠.
남은 과제: 인재 양성과 제도 정비
AI 바이오 분야의 성장을 위해서는 장기적인 인재 양성 체계와 명확한 규제 프레임워크가 필요합니다. 의·약·생명과학 교육과정에 AI와 데이터 과학을 필수화하고, 대학원에 특화 트랙을 마련해야 한다는 목소리가 높습니다. 또한 AI 모델의 개발부터 검증, 운영까지 포괄하는 GMLP(Good Machine Learning Practice) 기준을 마련해 신뢰성을 확보해야 합니다.
앞으로 정부와 기업, 학계가 손잡고 AI 바이오 생태계를 키워나간다면 한국도 글로벌 AI 바이오 허브로 도약할 수 있을 겁니다. AI가 가져올 신약 개발 혁명은 이미 시작됐고, 우리는 그 한가운데 서 있습니다.