“이제는 연구소 밖으로”…AI, 제약사를 삼키다

규제 대응, 문서 자동화, 품질관리 등 실무 전반 확대

[사진=AI 이용해 생성]

제약바이오 산업에서 인공지능(AI)의 쓰임새가 연구개발(R&D)을 넘어 전사적 차원에서 확장되고 있다. 기존에는 AI가 신약개발 초기 단계에 활용돼 시간과 비용을 줄이는 데 초점이 맞춰졌다면 이제는 규제 대응, 운영 효율화 등 기업 전체에 적용하려는 움직임이 본격화하고 있다.

글로벌 컨설팅 업체 EY(니스트앤드영)는 최근 발표한 보고서를 통해 "생명과학 분야 CIO를 대상으로 한 조사에 따르면 이들 중 90%가 외부 협력을 통해 AI를 도입하고 있다고 응답했다"며 "AI 플랫폼을 직접 인수하는 사례는 아직 드물지만, 업계는 2020년 이후 약 6000억달러(약 820조원) 규모의 제휴 투자에 나섰다"고 밝혔다.

보고서는 현재 제약바이오 업계의 AI 활용이 주로 연구개발(R&D) 분야에 집중돼 있다고 진단했다. EY는 "제약바이오 기업들은 AI 예산 중 R&D에 투자하는 비중이 타 산업군보다 평균 5%포인트 이상 높다"고 분석했다. 하지만 규제가 많은 제약바이오 산업 특성상 문서화와 문헌 검토 같은 작업을 자동화한다면 비용을 절감하고 운영 효율성을 높일 수 있다고 봤다. 반복적이고 노동 집약적인 작업을 대체함으로써 생산성과 정확성을 개선할 수 있다는 설명이다.

EY는 "백오피스부터 연구개발, 제조·공급, 상업화에 이르기까지 바이오기업들은 비용을 통제하고 변동성이 큰 경영환경에 대응하기 위해 적절한 AI 파트너를 찾고 더 넓은 협력 생태계를 구축해야 한다"고 강조했다.

실제 국내 기업들도 연구소 안에 머물던 AI를 실무 전반으로 확장하려는 시도가 확산되고 있다. 규제 대응, 문서 자동화, 품질관리, 생산공정 최적화 등 활용 범위도 점차 확대되고 있다.

삼성바이오로직스는 삼성SDS와 함께 구축한 생성형 AI를 지난해 하반기부터 전사적으로 운영하고 있다. 특히 규제기관 실사나 고객사 감사에 대비해 방대한 양의 SOP(표준작업지침서)를 대화하듯 검색하고 요약할 수 있는 기능을 도입해, 규제 대응의 속도와 정확도를 높였다. 또한 최근 가동을 시작한 제5공장에는 머신러닝 기반의 AI 모니터링 시스템을 적용해 생산공정의 미세한 변화를 실시간으로 감지하고 품질 리스크를 사전 예측·관리하도록 했다.

정보 수집과 분석 중심의 사무 업무 자동화 시도도 나타나고 있다. SK바이오팜은 최근 AI기업 피닉스랩과 업무협약을 맺고 맞춤형 솔루션을 공동개발하기로 했다. 이를 통해 문헌 검색, 데이터 분석, 문서 작성 등의 업무를 자동화하겠다는 계획이다. 앞서 SK바이오팜은 자체 AI플랫폼 '허블'을 활용해 질병 유발 유전자 및 단백질 분석, 후보물질 발굴 등 신약개발에 있어 AI를 적극 활용해 왔다. 이번 협업은 AI 활용을 신약개발에서 전사로 확대한 사례로 주목된다.

정부 과제와 연계해 공정 단계에서 AI를 도입하려는 사례도 있다. 경동제약은 최근 산업부 주관 2025년 바이오산업기술개발사업(2차)에 선정돼 AI 기반 의약품 불순물 및 독성 예측·품질관리 플랫폼을 개발에 착수했다. 이 프로젝트는 의약품 공정 중 발생 가능한 불순물과 독성 데이터를 수집·분석해 데이터베이스를 구축하고, AI 알고리즘을 적용한 예측 시스템으로 공정 단계에서 실시간 품질 모니터링과 리스크 관리를 가능하게 하는 것이 목표다.

업계 한 관계자는 "AI가 장기적으로는 신약개발의 패러다임을 바꿀 수 있겠지만, 당장 체감되는 건 논문 검색처럼 실무적인 영역"이라며 "전사적으로 AI를 활용하려는 움직임은 앞으로도 더욱 확대될 것이고 새로운 활용 방안에 대한 고민도 이어질 것"이라고 말했다.

천옥현 기자 (okhi@kormedi.com)