AI 신약 개발 도입 한국 제약사 5곳 | 2026년 후보물질 발굴 기간·비용 줄이는 현장

새로운 약 하나를 세상에 내놓는 데 평균 10년 넘는 시간과 1조 원 이상의 비용이 든다는 말은 제약 업계에서 오래된 상식입니다. 그런데 2026년 들어 국내 제약사들이 이 공식을 조금씩 바꾸고 있습니다. 사람이 일일이 실험하던 후보물질 탐색 단계에 인공지능을 붙이면서, 수년이 걸리던 작업을 수개월로 당기는 사례가 늘고 있기 때문입니다. 오늘은 한국 제약사들이 AI를 어떻게 신약 개발에 쓰고 있는지 정리해 보겠습니다.

신약 개발이 그토록 오래 걸리는 이유

신약 개발은 크게 후보물질 발굴, 전임상, 임상 1~3상, 허가의 단계를 거칩니다. 이 가운데 후보물질 발굴 단계에서만 수십만 개의 화합물을 추리고 검증하는 과정이 반복됩니다. 사람이 실험실에서 하나하나 합성하고 효능을 보던 방식으로는 시간이 오래 걸릴 수밖에 없습니다.

AI는 바로 이 지점에 들어옵니다. 단백질 구조와 화합물의 상호작용을 데이터로 학습한 모델이 유망한 후보를 먼저 가려내면, 연구자는 가능성이 높은 물질에만 집중할 수 있습니다.

국내 제약사들의 AI 도입 흐름

국내에서는 전통 제약사와 AI 신약 전문 기업이 손을 잡는 형태가 자리를 잡고 있습니다. 2026년 현재 눈에 띄는 흐름은 다음과 같습니다.

• 대형 제약사들이 자체 연구소 안에 AI 신약 전담 조직을 두고, 항암·대사질환 분야 후보물질 탐색에 모델을 적용하고 있습니다.
• 신테카바이오, 스탠다임 같은 AI 신약 전문 기업이 제약사에 플랫폼을 공급하며 공동 연구를 진행합니다.
• 오픈소스 단백질 구조 예측 모델을 자사 데이터로 미세 조정해, 특정 질환 타깃에 특화한 사내 도구를 만드는 사례가 늘고 있습니다.
• 합성 가능성과 독성을 사전에 예측해, 실험으로 넘어가기 전에 후보를 걸러내는 단계가 일반화되고 있습니다.
• 해외 빅파마와의 기술 수출 계약에서 AI 발굴 후보물질이 협상 대상에 오르는 경우도 나타나고 있습니다.

실제로 얼마나 빨라지나

업계에서 공통적으로 이야기하는 효과는 후보물질 발굴 기간 단축입니다. 사람이 후보를 추리는 데 수년이 걸리던 작업을 AI 예측으로 수개월 단위까지 줄였다는 사례가 보고됩니다. 또 합성과 검증에 들어가는 시약·인건비도 줄어, 초기 연구비 부담이 가벼워졌다는 평가가 나옵니다. 다만 이 효과는 어디까지나 초기 단계에 한정된다는 점은 분명히 해 둘 필요가 있습니다.

아직 남은 한계

AI가 유망하다고 고른 후보가 전임상과 임상에서 그대로 성공하는 것은 아닙니다. 사람 몸에서 일어나는 반응은 여전히 실제 실험으로만 확인할 수 있고, 임상 단계의 시간과 비용은 AI로도 크게 줄이기 어렵습니다. 학습에 쓸 양질의 데이터가 부족한 희귀질환 분야에서는 예측 정확도가 떨어지는 한계도 있습니다. 결국 AI는 연구자의 판단을 돕는 도구이지, 사람을 대체하는 기술은 아니라는 것이 현장의 평가입니다.

그럼에도 후보물질 발굴이라는 가장 긴 병목 구간을 줄였다는 점은 의미가 큽니다. 앞으로 임상 데이터 분석과 환자 모집 단계까지 AI가 확장된다면, 신약 개발의 전체 그림이 한 번 더 바뀔 수 있습니다. 신약 개발 소식을 볼 때 'AI로 발굴한 후보물질'이라는 표현이 어떤 의미인지 알아 두면 뉴스를 한층 깊게 읽을 수 있을 것입니다.