AI와 의료 데이터로 신약 개발 가속화, 한국의 전략은?

 

🤖 AI와 의료 데이터로 신약 개발 가속화, 한국의 전략은?

전 세계 제약산업의 패러다임이 빠르게 변화하고 있습니다.

기존에는 수년이 걸리던 신약 개발이, 이제는 AI(인공지능)과 의료 빅데이터를 통해 1/3 이상 단축되고 있습니다.

이 흐름에 맞춰 대한민국도 신약개발 전략을 디지털 중심으로 재편하며, 글로벌 바이오 시장의 핵심 플레이어로 도약을 준비하고 있습니다.

📌 1. AI가 바꾸는 신약개발의 미래

AI는 후보 약물 탐색, 독성 예측, 임상시험 설계 등 신약개발 전 과정에 혁신을 일으키고 있습니다.

특히 딥러닝 기반 분자 구조 예측 기술은 연구 효율을 높이고, 실패 확률을 낮추는 데 큰 기여를 하고 있습니다.

• 💡 후보물질 스크리닝 자동화
• 📊 임상 빅데이터 분석으로 부작용 예측
• ⏱️ 신약개발 기간 평균 3~5년 단축 효과

🚀 2. 한국의 전략: K-바이오 + 디지털 전환

한국은 AI 신약개발 플랫폼 구축을 정부 주도로 본격화하고 있습니다.

K-Bio 산업의 강점인 병원 인프라, 유전체 데이터, 우수 인재를 기반으로 세계 수준의 디지털 바이오 생태계를 구축 중입니다.

• 🏥 5대 빅데이터 병원 컨소시엄 운영
• 🧬 국가 바이오 데이터 댐 구축
• 🧪 AI 기반 비임상/임상 통합 플랫폼 추진

한국 정부가 주도하는 AI 신약개발 플랫폼 구축은 ‘K-바이오’ 산업이 보유한 병원·의료 인프라, 유전체 데이터, 우수 인재 등 강점을 결합해 디지털 바이오 생태계를 고도화하는 데 목적이 있습니다. 이를 구체적으로 살펴보면 다음과 같습니다.

1. 5대 빅데이터 병원 컨소시엄 운영
   • 국내 주요 상급종합병원을 중심으로 의료 빅데이터를 축적·분석하는 컨소시엄이 구성되어, 진료·연구 현장에서 생성되는 의료 데이터를 활용해 신약개발에 필요한 임상 및 환자 정보를 체계적으로 수집·관리합니다.
   • 예를 들어, 서울아산병원, 삼성서울병원, 서울대병원, 연세대세브란스병원, 고려대병원 등(사례)에서 임상시험·환자 데이터, 유전체 정보 등을 빅데이터화하여, AI 신약개발을 위한 데이터 인프라를 마련하고 있습니다.
   • 이 빅데이터 병원 컨소시엄을 통해 도출되는 임상·환자 정보가 신약개발의 초기 타깃 발굴과 후보물질 선정 등에 직접 활용됨으로써, 임상시험 성공률과 개발 속도 향상을 동시에 기대할 수 있습니다.
2. 국가 바이오 데이터 댐 구축
   • 정부 주도로 의료·바이오 분야의 대규모 데이터 댐(Data Dam)을 구축하여, 환자·유전체·임상 시험 정보를 집약적으로 보관하고 표준화합니다.
   • 이 데이터 댐에는 병원에서 생성되는 EMR(Electronic Medical Record), 유전체 검사 결과, 임상 시험 기록, 공공·민간 연구기관의 R&D 성과물 등이 통합되어 축적됩니다.
   • 방대한 데이터를 수집·연계함으로써 AI가 활용할 수 있는 ‘고품질, 대규모’ 데이터 세트를 형성하게 되고, 이를 통해 보다 정교한 질병 예측, 타깃 발굴, 개인 맞춤형 신약개발 등이 가능해집니다.
   • 나아가 개인정보 보호와 보안도 엄격히 관리하여, 민감 정보의 안전한 유통과 활용 체계를 마련하고 있습니다.
3. AI 기반 비임상/임상 통합 플랫폼 추진
   • 전임상(비임상) 단계부터 임상시험까지 이어지는 연구 과정 전반을 하나의 플랫폼에서 관리·분석할 수 있도록 디지털화가 진행되고 있습니다.
   • 전임상 단계에서는 후보물질 발굴, 효능·독성 예측, 약물 재창출(Drug Repositioning) 등 다양한 연구에 AI 기술이 적용됩니다. 예를 들어, 단백질 구조 분석 및 약물-타깃 예측 모델 등을 통해 연구 속도와 정확도를 높이고 있습니다.
   • 임상 단계에서는 실제 환자 정보를 활용한 AI 분석을 통해, 임상시험 설계·모집·평가 과정을 효율화합니다. 빅데이터 병원 컨소시엄에서 실시간으로 유입되는 환자·임상 기록이 플랫폼에 공유되면서, 환자 선별부터 이상반응 모니터링, 효과 판정까지 전 주기를 통합적으로 관리할 수 있습니다.
   • 이를 통해 신약개발 프로세스가 디지털 전환되고, 연구개발(R&D) 비용과 시간을 대폭 단축하는 동시에 글로벌 표준 수준의 연구 품질·신뢰도 확보도 가능해집니다.

이처럼 한국은 병원 인프라 및 의료 데이터와 결합한 AI 신약개발 플랫폼 전략을 빠르게 추진함으로써, 글로벌 경쟁이 치열한 바이오·제약 분야에서 자국 기술·산업 경쟁력을 높이고 있습니다. 앞으로 5대 빅데이터 병원 컨소시엄의 데이터 축적과 국가 바이오 데이터 댐의 활용이 본격화되고, AI 기반 비임상/임상 통합 플랫폼이 자리 잡게 되면, K-바이오 생태계는 더욱 선진화된 ‘디지털 바이오 허브’로 성장할 것으로 기대됩니다.

🔍 3. 기술 수출과 글로벌 협력 확대

최근(2023~2024년) 국내 AI 신약개발 기업이 글로벌 빅파마들과 활발히 협력·기술이전 계약을 체결하며, K-신약의 경쟁력을 세계적으로 인정받는 사례가 늘어나고 있습니다. 아래는 업계에서 주목받고 있는 대표적인 예시들입니다.

1. 스탠다임(Standigm) – 글로벌 제약사 머크(Merck KGaA) 공동 연구
   • 스탠다임은 딥러닝 기반 약물 설계 플랫폼을 바탕으로, 머크와 함께 혁신 신약 후보물질을 발굴하는 공동 연구개발(R&D) 계약을 체결했습니다.
   • 초기 단계부터 AI를 활용해 단백질-화합물 상호작용을 빠르게 분석하고 우수한 후보물질을 선별함으로써, 전임상 시험에 소요되는 시간을 단축하고 연구비용을 절감하는 성과를 기대하고 있습니다.
   • 이는 국내 AI 신약개발 기업이 글로벌 제약사의 유망 파이프라인 연구에 핵심 역할을 담당하게 되었다는 점에서 크게 주목받았습니다.
2. 파로스아이바이오(Pharos iBio) – 다국적 빅파마와의 협력 및 기술이전
   • 파로스아이바이오는 자체 개발한 AI 분석 플랫폼을 통해 희귀질환 및 난치성 질환에 대한 신규 타깃을 발굴해 왔으며, 최근 다국적 빅파마(예: AstraZeneca, Pfizer 등)와 공동 연구 및 기술이전 계약을 체결했다고 알려졌습니다.
   • 합성신약과 바이오의약품 분야 모두에서 초고속 후보물질 스크리닝을 가능하게 함으로써, 글로벌 파트너사의 신규 파이프라인을 발굴하는 데 크게 기여하고 있습니다.
3. 디어젠(Deargen) – 글로벌 제약사와의 신약 후보물질 발굴 협업
   • 디어젠은 AI 기반 단백질-약물 상호작용 예측 모델로 잘 알려져 있으며, 2023년 이후 글로벌 제약사와의 파일럿 연구에서 유의미한 후보물질을 도출하며 기술이전 논의를 본격화했습니다.
   • 코로나19 치료제 후보 발굴로 한 차례 주목받은 뒤, 암∙면역∙희귀질환 등 다양한 분야에 기술을 확장해 실제 글로벌 임상 프로젝트로 이어가는 사례가 증가하고 있습니다.

이러한 사례들은 단순한 연구 협력을 넘어, 한국의 AI 신약개발 기술력이 세계적인 수준으로 올라섰음을 의미하는 지표라고 할 수 있습니다. 특히 글로벌 빅파마들이 한국 기업과의 파트너십을 통해 파이프라인을 강화하고, 한국 AI 신약 기업들은 글로벌 임상·허가 프로세스에서 노하우를 전수받아 시장에 빠르게 진출할 수 있다는 ‘윈윈(win-win)’ 구조가 형성되고 있습니다.

결과적으로, 이런 협업은 K-신약의 글로벌 경쟁력을 입증할 뿐 아니라, 국내 기업들이 축적해온 AI·바이오 기술을 국제 무대에서 적극 활용할 수 있는 발판을 마련해 주고 있습니다. 앞으로도 기술이전 및 공동 연구 계약 규모가 더욱 확대되면서, 신약개발 생태계 전반이 세계 시장을 무대로 한 성장 동력을 확보해 나갈 것으로 기대됩니다.

 

 

💡 4. 앞으로의 과제는?

AI 기반 신약개발은 여전히 도전 과제가 많습니다.

▲의료 데이터의 표준화

▲임상 데이터 공유

▲규제 완화 등이 필수적입니다. 정부는 2025년까지 국가 디지털 바이오 로드맵을 기반으로 제도 정비와 민간 투자 확대를 병행할 계획입니다.

✅ 5. 결론: 기술이 신약의 미래를 연다

AI와 의료 데이터는 더 이상 보조 기술이 아닙니다.

이제는 신약 개발의 핵심 엔진으로, 대한민국이 이 흐름을 선도하고 있습니다. 

디지털 바이오 강국으로 나아가는 여정에서, 기술과 정책, 산업이 삼각 축으로 움직이고 있습니다.