신약 개발에서 AI의 활용 사례: 시간과 비용을 줄이는 혁신의 열쇠
신약 개발은 의학과 생명과학, 화학, 그리고 데이터 과학이 집약된 복잡한 영역입니다. 그러나 그만큼 그 과정은 길고 어렵습니다. 하나의 신약이 시장에 나오기까지는 평균 10~15년이 걸리며, 그 비용은 수조 원을 넘어서는 경우도 많습니다.
더욱이 이 긴 여정에서 성공하는 약물은 전체 후보 중 10%도 되지 않습니다. 이러한 시간적, 재정적 부담을 줄이고 성공 확률을 높이기 위한 도구로 AI(인공지능)가 적극 활용되고 있습니다. 저는 전공자로서 이 흐름을 공부하고 관련 실습에 참여하면서, 신약 개발의 패러다임이 어떻게 전환되고 있는지를 실감하게 되었습니다.
AI의 개입 시점: 타깃 발굴에서 전략적 방향 제시까지
신약 개발은 크게 4단계로 구분할 수 있습니다: 질병 타깃 발굴, 후보물질 도출, 전임상 및 임상시험, 그리고 시판 허가입니다. 이 중에서도 AI는 타깃 발굴과 후보물질 도출 단계에서 가장 먼저 활약을 시작합니다. 과거에는 후보 단백질이나 유전자를 하나씩 실험적으로 검증해야 했기 때문에, 초기 탐색에만 수년이 걸렸습니다. 그러나 지금은 AI가 대규모 유전체, 단백질 상호작용 데이터, 학술 논문, 환자 데이터베이스 등을 분석하여 질병과 밀접한 연관이 있는 타깃 후보를 도출할 수 있게 되었습니다.
예를 들어, 특정 암 환자의 유전형 데이터에서 변이 패턴을 추출하고, 이를 바탕으로 어떤 단백질이 발현 이상을 일으키는지를 예측하는 연구에 AI가 활용됩니다. 저도 한 실습 과제에서 머신러닝 알고리즘을 통해 알츠하이머병과 연관된 유전자 변이를 분석하고, 그중에서 기능적 연관성이 높은 타깃을 추천하는 모델을 구현한 바 있습니다. 이 과정에서 AI가 단순히 데이터를 빠르게 분석하는 것을 넘어서, 의사결정의 방향까지 제안할 수 있는 도구임을 체감했습니다.
후보물질 탐색과 독성 예측: 비용 효율의 핵심
후보물질을 찾는 과정은 전통적으로 수만 개의 화합물을 일일이 실험실에서 시험해야 했기 때문에, 비용과 시간이 가장 많이 소모되는 구간이었습니다. AI는 화합물의 화학 구조를 벡터로 수치화하고, 분자 특성 및 구조-활성 관계(SAR)를 학습함으로써 약효 가능성이 높은 후보물질을 미리 예측해줍니다. 이렇게 선별된 물질은 실험 전에 가상의 시뮬레이션을 거쳐 필터링되기 때문에, 불필요한 실험을 줄일 수 있습니다.
더 나아가 AI는 약물의 독성과 부작용을 사전에 예측하는 데도 활용됩니다.
이는 신약 개발의 실패를 줄이는 데 결정적인 역할을 합니다. 약효가 뛰어난 물질이라도 간 독성이나 심장 독성 등의 치명적인 부작용이 있다면 개발이 중단됩니다. AI는 과거의 독성 데이터, 화합물의 구조, 전임상 결과 등을 통합 분석하여, 어떤 물질이 인체 내에서 어떤 반응을 일으킬지 예측할 수 있습니다.
최근에는 Generative AI(생성형 AI)를 이용해 완전히 새로운 분자를 설계하는 방식도 주목받고 있습니다. GAN(생성적 적대 신경망), VAE(변분 오토인코더) 등을 활용해 전례 없는 화학 구조의 신약 후보를 자동으로 디자인하는 연구도 활발히 이루어지고 있으며, 이는 기존 약물 설계 방식을 완전히 혁신할 가능성을 열어줍니다.
임상시험 최적화: 효율성과 안전성 확보
임상시험은 신약 개발 과정에서 가장 큰 비용이 들어가는 단계입니다. 수백 명에서 수천 명의 피험자가 참여하고, 수년간의 관찰과 분석이 필요하기 때문이죠. 그러나 AI는 이 과정의 다양한 문제점을 해결할 수 있는 열쇠가 됩니다. 가장 대표적인 것이 임상 대상자 선별입니다.
EHR(전자의무기록)과 유전체 데이터, 생활습관 정보 등을 AI가 분석해 특정 약물에 반응할 가능성이 높은 환자군을 선별함으로써, 임상시험의 효율성을 높일 수 있습니다. 실제로 AI 기반 임상시험 설계를 통해 환자 모집 속도를 절반 가까이 줄인 제약사 사례도 있습니다. 이뿐만 아니라, AI는 실시간 모니터링 데이터를 분석하여 이상 반응을 조기에 탐지하고, 연구자가 임상 프로토콜을 유연하게 조정할 수 있도록 도와줍니다.
또한 AI는 임상 데이터를 자동으로 분석해 유의미한 결과를 빠르게 도출하고, 잠재적 실패 원인을 조기에 경고함으로써 전체 임상 성공률을 높이는 데 기여합니다. 더불어 가상환자 시뮬레이션(Virtual Patient Modeling)을 통해 특정 환자군을 대상으로 임상시험을 예측하고 설계하는 연구도 확산되고 있습니다.
나의 생각
AI는 단순한 계산 도구를 넘어서, 신약 개발이라는 매우 복잡하고 실패율 높은 분야에 새로운 전략과 효율을 제공하는 강력한 보조자입니다. 특히 저는 AI가 인간 연구자들이 놓치기 쉬운 변수 간의 연관성과 패턴을 잡아내는 능력을 통해, 더 창의적이고 효과적인 연구가 가능해진다고 느꼈습니다.
그러나 기술의 발전이 곧바로 성공을 의미하지는 않습니다. AI 모델이 학습하는 데이터의 편향성, 해석 가능성 부족, 규제적 기준 부족 등의 문제는 여전히 존재합니다. AI가 추천하는 후보물질이나 타깃이 실제로 인체 내에서 어떤 작용을 할지 예측하는 데에는 한계가 있습니다. 따라서 AI는 어디까지나 사람을 보조하는 역할이어야 하며, 최종 판단은 여전히 인간 연구자의 몫입니다.
앞으로 저는 이러한 균형을 잘 이해하고 설계할 수 있는 연구자가 되고 싶습니다. 기술과 생물학, 임상과 윤리를 넘나드는 융합적 사고가 필요한 이 분야에서, AI가 만들어가는 신약 개발의 미래를 함께 열어가는 주체가 되는 것. 그것이 제 전공자로서의 목표이자, 도전하고 싶은 다음 단계입니다.