안녕하세요. 이충흔 전문가입니다.
신약개발은 막대한 비용과 오랜 시간이 소요되는 고위험 사업입니다. 전통적인 방식은 제약사 내부 연구진이 수만 개의 화합물을 일일이 직접 합성하고 실험하며 후보물질을 찾아내는 시행착오형 구조였습니다. 개발 보안을 철저히 유지하며 자체 역량으로만 진행하다 보니 독성이나 부작용을 임상시험 단계에 이르러서야 뒤늦게 발견하는 경우가 많아 실패 비용이 컸습니다. 반면 새로운 방식은 인공지능을 활용해 단백질 구조와 논문 데이터를 분석하여 최적의 약물 분자를 가상으로 설계하고, 대학이나 연구소 등 외부 기관과 인프라를 공유하는 개방형 혁신을 추구합니다. 이를 통해 초기 탐색 기간을 획기적으로 줄이고 시행착오를 최소화할 수 있습니다.
미래의 신약개발에서는 인공지능 기술과 개방형 협력을 유기적으로 결합하는 융합 전략이 가장 효과적일 것입니다. 컴퓨터 상의 가상 예측이 아무리 정확해도 인체의 복잡한 면역 반응을 완벽히 구현할 수는 없으므로, 인공지능이 제안한 후보물질을 로봇 자동화 인프라를 통해 신속하게 합성하고 검증하는 체계가 필요합니다. 또한 환자의 유전체 정보로 가상 환자 모델을 구축해 임상 성공률을 높이고, 기업 간 데이터를 안전하게 공유하는 연합학습 생태계를 구축해야 합니다. 결국 독자적인 개발 고집에서 벗어나 첨단 기술로 효율을 높이고 글로벌 네트워크로 위험을 분산하는 기업이 미래 신약개발을 선도하게 될 것입니다.