AI 신약개발

AI 신약개발은 인공지능과 머신러닝을 활용해 신약 후보물질 탐색, 단백질 구조 예측, 임상 성공 가능성 예측 등 신약개발의 전 과정을 가속화하는 기술이다. 기존에는 수년이 걸리던 후보물질 발굴 과정을 데이터 기반 예측 모델로 대체함으로써 시간과 비용을 크게 줄일 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 특히 AlphaFold와 같은 단백질 구조 예측 모델의 등장으로 신약 표적 단백질의 3차원 구조를 빠르게 파악할 수 있게 되면서 산업 전반의 관심이 높아지고 있다.

국내 제약·바이오 업계에서도 AI 활용 범위가 신약개발뿐 아니라 업무 전반의 혁신으로 확장되고 있으며^¹, 정부는 필수의료 및 신약개발 분야를 혁신 대상으로 지정해 AI 기본의료 전략을 확정한 바 있다^². 정부 차원에서는 AI 신약개발 플랫폼과 대규모 바이오 빅데이터 구축을 함께 추진하고 있어^⁴, 데이터 인프라와 AI 모델이 결합된 개발 환경이 조성되는 흐름이다^³.

국내 기업 사례로는 실험실 창업기업이 AI 기반 신약개발 기업으로 전환하는 움직임이 나타나고 있고^⁵, 일부 바이오 기업은 AI 신약개발 관련 국책과제에 잇따라 선정되며 기술력을 인정받고 있다^⁶. 이러한 흐름은 학계와 산업계 모두에서 AI 신약개발 인력 수요를 늘리는 방향으로 이어질 가능성이 크다.