AI 신약개발 투자 열기 속 커지는 회의론…빅파마가 짚은 한계는

지난해 전 세계 AI 신약개발 투자 12兆…2년 새 두 배 ↑
FDA 승인받은 AI 설계 신약 無…임상 3상 단계 후보물질 단 2개
빅파마 CEO들 “AI는 신약개발 보조 수단…인체 반응 예측엔 한계”

인공지능(AI)이 신약 개발 기간과 비용을 줄이고 질병 대부분을 치료할 수 있다는 장밋빛 전망과 달리 글로벌 제약업계에서는 AI의 한계를 지적하는 목소리가 커지고 있다. AI가 신약 후보물질을 설계할 수는 있지만, 약물이 인체에 들어갔을 때 세포와 장기에 어떤 영향을 미칠지 예측하고 이를 실제 치료제로 개발하는 데는 한계가 있다는 지적이다.

AI 신약개발은 2018년 구글 딥마인드가 단백질 3차원 구조를 예측하는 AI ‘알파폴드’를 선보이면서 주목받기 시작했다. 수년이 걸리던 단백질 구조 분석을 단축할 수 있다는 기대가 커졌고, 2024년 알파폴드3가 DNA와 RNA 등 다양한 생체 분자 간 상호작용까지 예측하면서 신약 개발 활용 범위도 넓어졌다.

기술 발전에 투자도 늘었다. 글로벌 컨설팅업체 맥킨지에 따르면 벤처캐피털(VC)과 사모펀드(PE)는 2025년 전 세계 AI 신약 개발 분야에 84억달러(한화 12조원)를 투자했다. 2년 전 약 40억달러와 비교하면 두 배 이상 늘어난 규모다.

지난 12일(현지 시각) 미국 샌프란시스코에서 열린 JP모건 헬스케어 콘퍼런스에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 데이브 릭스 일라이릴리 CEO가 대담에 앞서 악수를 하고 있다./엔비디아

그러나 막대한 투자와 기술 발전에도 AI가 실제 신약 개발 성과로 이어지기까지는 넘어야 할 장벽이 많다는 게 글로벌 제약업계의 시각이다.

8일(현지 시각) 월스트리트저널(WSJ)을 비롯한 외신에 따르면 글로벌 제약사 최고경영자(CEO)들은 AI가 신약 개발을 바꿀 가능성은 인정하면서도, 인간 생물학의 복잡성을 고려하면 실제 치료제 개발까지는 한계가 있다고 지적했다.

실제 지금까지 AI가 설계한 신약 가운데 미국 식품의약국(FDA)의 승인을 받은 사례는 없다. 현재 임상 단계가 가장 앞선 후보물질은 중국 마인드랭크의 비만·제2형 당뇨병 치료제 ‘MDR-001’과 미국 인실리코 메디슨의 특발성 폐섬유증 치료제 ‘렌토서팁’이다. 두 후보물질은 각각 올해 2월과 7월 임상 3상에 진입했다. 통상 임상 3상에만 3년 이상 걸리는 만큼 상용화까지는 상당한 시간이 필요하다.

글로벌 대형 제약사(빅파마) CEO들이 지적하는 가장 큰 한계는 인간 생물학의 복잡성이다. AI는 방대한 데이터를 학습해 새로운 분자 구조를 설계할 수 있지만, 해당 물질이 인체에 투여됐을 때 어떤 반응을 일으킬지까지 정확하게 예측하기는 어렵다.

제프 리든 미국 버텍스 파마슈티컬스 회장은 “AI 기업 50여곳을 활용해 1만개 후보물질 데이터를 분석했지만, 실제 작동하는 신약을 만들어내지는 못했다”며 “AI가 단독으로 신약을 개발하는 것은 불가능하다고 본다”고 말했다.

약물의 안전성을 예측하기 어렵다는 점도 한계로 꼽힌다. 신약 개발 중·후기 임상시험에서 발생하는 실패의 약 4분의 1은 안전성 문제에서 비롯된다. 약물이 당초 의도한 표적이 아닌 다른 신체 부위나 생물학적 경로에 작용하는 ‘표적 외 작용(off-target)’이 대표적이다. 이 경우 예상하지 못한 부작용이 발생할 수 있지만, 현재 AI 모델로는 이런 반응을 정확하게 예측하기 어렵다는 지적이다.

파스칼 소리오 영국 아스트라제네카 CEO는 AI의 역할을 과대평가해서는 안 된다고 지적했다. 그는 “질병은 복잡하고 생물학도 복잡하다”며 “AI가 암을 치료할 것이라고 말하는 것은 다소 지나친 도약일 수 있다”고 말했다.

1000건이 넘는 신약 후보물질 특허를 보유한 조지 얀코풀로스 미국 리제네론 최고과학책임자(CSO)도 “AI가 우리에게 무엇을 해야 할지 알려주고, 신약 개발 기간을 15년에서 5년으로 기적처럼 단축해 주지는 않을 것”이라고 지적했다.

알파폴드가 해독한 여러 단백질의 3D 구조. 다양한 단백질 구조를 통해 생명 현상에 관여하는 단백질의 기능이 구현된다. /구글 딥마인드

그렇다고 제약업계가 AI의 활용 가능성을 부정하는 것은 아니다. 글로벌 제약사들은 AI 기업과의 협력을 확대하고 있다. 아스트라제네카는 최근 미국 AI 바이오기업 인시트로와 심장질환·체중 감량 치료제 발굴 계약을 체결했다. 임상시험 환자 모집 절차를 간소화하기 위해 소프트웨어 대기업인 오라클과도 협력하고 있다.

미국 일라이 릴리와 엔비디아는 지난 1월 신약 발굴과 로봇공학 분야에서 AI 활용을 연구하기 위해 향후 5년간 최대 10억달러(약 1조4500억원)를 투자한다고 밝혔다. 미국 브리스톨마이어스스큅(BMS), 덴마크 노보 노디스크, 프랑스 사노피도 챗GPT 개발사 오픈AI와 클로드 개발사 앤스로픽 등과 협력하고 있다.

국내에서도 AI를 활용한 신약 후보물질 발굴과 설계가 진행되고 있다. 서울대 화학부 석차옥 교수가 2020년 설립한 단백질 설계 전문기업 갤럭스는 자체 플랫폼 ‘갤럭스 디자인(GaluxDesign)’으로 신약 후보물질을 설계한다. 지난해 12월 독일 베링거인겔하임과 AI 기반 단백질 설계 공동연구 계약을 맺었고, 국내 셀트리온, 동아에스티, GC녹십자 등과도 신약 공동연구를 진행하고 있다.

신테카바이오는 AI 신약 개발 플랫폼 ‘딥매처(DeepMatcher)’로 후보물질을 발굴하고 있다. 온코크로스는 유전자 발현 데이터를 분석하는 AI 플랫폼 ‘랩터AI(RAPTOR AI)’를 신약 개발에 적용하고 있다. 다만 국내 기업들의 후보물질도 아직 전임상 단계에 머물러 있어 실제 임상시험에서 효능과 안전성을 입증하기까지는 시간이 필요하다.

국내 AI 신약개발 업계 관계자는 “AI가 신약개발을 주도할 수 있는지에 대한 빅파마 CEO들의 지적에 동의한다”면서도 “AI는 신약개발 초기 연구 단계에서 우수한 후보물질을 설계하고 발굴하는 데 걸리는 시간을 줄이고 개발 효율을 높이는 보조 수단”이라고 말했다.

이 관계자는 “본임상에서도 약효가 나타날 가능성이 높은 환자군과 부작용 위험이 큰 환자군을 미리 구분해 임상시험 성공률을 높이는 데 도움을 줄 수 있다”며 “AI가 기존 신약개발 방식을 완전히 대체하는 것은 아니지만, 적절히 활용하면 전통적인 방식보다 시간과 비용을 줄일 수 있는 만큼 활용 범위가 더 넓어질 것”이라고 말했다.

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