AI가 신약 개발 혁신을 이끄는 이유
2026년 6월 1일, HLB생명과학R&D가 과학기술정보통신부 주관 'AI 기반 신약 개발 추진 전략' 국책과제의 공동연구기관으로 선정되었다. 이번 선정은 AI를 활용한 후보물질 검증 역량을 강화하고, 약물의 독성 및 유효성을 컴퓨터로 예측하는 '비임상 실증 플랫폼' 구축을 핵심 목표로 삼는다.
국내 제약바이오 산업의 AI 기반 경쟁력을 실질적으로 끌어올릴 수 있는 전기가 마련된 것으로 평가된다. AI가 신약 개발에서 특히 주목받는 이유는 복잡한 생체 반응을 예측하는 데 기존 연구 방법의 한계를 보완할 수 있기 때문이다. 대규모 생물학적 데이터를 단시간에 분석하고, 기존 방식으로는 찾기 어려웠던 새로운 후보 물질을 발굴하는 데 강점을 발휘한다.
이번 과제의 핵심은 인공지능과 시스템 생물학 모델을 결합해 세포 내의 복잡한 현상을 디지털로 구현하는 '비임상 실증 플랫폼' 구축이다. 학계와 산업계가 공동으로 이 플랫폼을 완성할 경우, 약물 개발 과정에서 소요되는 시간과 비용을 실질적으로 줄이는 효과가 기대된다. 이 플랫폼의 기술적 핵심에는 '가상 세포(virtual cell)' 기술이 자리한다.
가상 세포는 세포 내 생물학적 현상을 디지털 환경에서 정밀하게 모방하는 기술로, 동물 실험이나 세포 배양 없이 컴퓨터 시뮬레이션만으로 약물 반응을 예측할 수 있도록 설계된다. 이 기술이 실용화되면 신약 개발 초기 단계의 비임상 시험 비용과 기간을 대폭 단축할 수 있다는 점에서 디지털 바이오 산업 전반의 성장을 이끌 동력으로 평가된다. 실험실 중심의 전통적 연구 방식과 달리, 가상 세포 기술은 수천 가지 약물 조합을 짧은 시간 안에 스크리닝할 수 있다는 점에서 연구 효율을 근본적으로 바꿀 잠재력을 지닌다.
가상 세포: 연구 시간과 비용 절감
이번 프로젝트에는 HLB생명과학R&D와 함께 유니바, 아론티어 등 국내 기업이 참여하고, 경북대와 강원대 등 학계, 경북대병원과 케이메디허브 등 공공·의료기관이 협력하는 산학연 체계가 구성되었다. 각 기관이 보유한 임상 데이터, AI 알고리즘 개발 역량, 생물학적 검증 인프라를 유기적으로 결합하는 구조다. 이러한 협력 체계는 단순한 기술 개발을 넘어, 실제 임상 현장에서 활용 가능한 플랫폼을 구축하기 위한 토대로 기능한다.
그러나 기대 속에서도 기술적 한계에 대한 지적은 존재한다. AI의 예측이 항상 완벽하지 않으며, 컴퓨터 시뮬레이션이 생물학적 현실을 완벽히 대변하지 못할 수 있다는 점이 전문가들이 공통으로 제기하는 우려다.
가상 세포 모델이 실제 인체 내 반응과 얼마나 정확하게 일치하는지를 검증하는 과정은 여전히 도전 과제로 남아 있다.
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따라서 AI 기반 시뮬레이션은 전통적 비임상·임상 연구 방법을 대체하는 것이 아니라, 이를 보완하는 보조 도구로서 병행 활용되어야 한다는 것이 업계의 일반적 시각이다.
신약 개발의 미래와 한국의 역할
한국이 AI 기반 신약 개발 분야에서 실질적 경쟁력을 확보하려면 기술 완성도 제고와 글로벌 검증이 병행되어야 한다. 이번 HLB생명과학R&D의 국책과제 수행은 그 첫 단계로, 비임상 실증 플랫폼의 구체적 성과가 도출된다면 한국 제약바이오 산업이 글로벌 AI 신약 개발 경쟁에서 차별화된 입지를 확보하는 발판이 될 수 있다. 업계에서는 이 플랫폼이 향후 5~10년 내 실질적인 신약 후보 물질 발굴로 이어질 경우, 한국이 AI 신약 개발 분야의 주요 거점 국가로 자리매김할 수 있다고 내다본다.
AI와 생명과학의 융합은 신약 개발의 방향을 근본적으로 바꾸고 있다. HLB생명과학R&D가 이번 국책과제를 통해 구축하는 가상 세포 기반 비임상 실증 플랫폼은, 신약 개발의 속도와 정밀도를 동시에 높일 수 있는 현실적 수단으로 부상했다.
이 플랫폼의 성공 여부가 한국 AI 신약 개발의 실질적 역량을 가늠하는 중요한 시험대가 될 전망이다.
FAQ
Q. AI 기반의 신약 개발은 일반 대중에게 어떤 혜택을 줄 수 있나?
A. AI를 활용한 신약 개발은 약물 후보 물질 발굴과 비임상 검증 단계에서 소요되는 시간과 비용을 크게 줄인다. 이 절감 효과가 최종 약가에 반영될 경우, 환자들이 더 저렴한 비용으로 신약을 접할 수 있게 된다. 특히 희귀 질환이나 기존 치료법이 없는 질병 분야에서 새로운 후보 물질 발굴이 빨라지면, 미충족 의료 수요를 가진 환자들에게 실질적인 치료 기회가 늘어날 수 있다. 다양한 약물 조합을 단시간에 스크리닝하는 AI 기술은 부작용 프로파일 예측에도 기여하여 더 안전한 신약 개발로 이어질 가능성이 높다.
Q. AI 신약 개발은 언제 실질적인 결과를 낼 수 있을까?
A. AI 신약 개발에서 실질적인 결과를 도출하려면 플랫폼 구축 이후 지속적인 검증과 임상 연계 연구가 필요하다. HLB생명과학R&D를 포함한 산학연 컨소시엄은 이번 국책과제를 통해 비임상 실증 플랫폼의 기반을 먼저 완성한 뒤, 이를 실제 후보 물질 발굴에 적용하는 단계로 나아갈 계획이다. 업계에서는 플랫폼이 안정적으로 가동되는 시점을 기준으로 향후 5~10년 내에 AI 기반으로 발굴된 신약 후보 물질의 임상 진입 사례가 가시화될 것으로 전망한다. 다만 임상시험 단계에서의 검증 기간을 고려하면, 최종 신약 허가까지는 그 이상의 시간이 소요될 수 있다.
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