신약 개발의 미래, AI가 임상 성공률을 높일 수 있을까

AI 기술이 신약 개발의 초기 단계, 특히 약물 분자 설계와 표적 발굴 분야에서 혁신을 일으키고 있다.

단백질 구조 예측과 화학 공간 탐색 영역에서 AI는 개발 시간과 비용을 의미 있게 단축했으나, 임상시험 단계에서의 성공률 개선은 여전히 제한적이며 이는 생물학적 복잡성의 불가예측성 때문이다.

AI 모델이 생성한 예측이 실제 임상 결과와 얼마나 상관관계를 가지는지 검증하는 것과 블랙박스 모델의 투명성 확보가 업계의 핵심 난제로 남아있다.

한국의 삼성바이오로직스, SK바이오팜 등 바이오 기업들이 AI 신약 개발 플랫폼에 투자를 확대하고 있는데, 임상 성공률이 업계 평균(10~15%) 수준에 머물고 있어 AI 기반 파이프라인 고도화가 경쟁력 확보의 시급한 과제다.

향후 AI가 신약 개발을 혁신하려면 단순한 속도 개선을 넘어 생물학적 검증 데이터와의 통합, 규제당국의 신뢰 구축, 실제 임상 성공률 향상 증명이 필수적인 발전 경로가 될 것이다.