OpenAI·Claude·Gemini·DeepSeek, 신약 후보 발굴 성능 비교
신약 개발 과정에서 생성형 AI의 역할이 커지면서 OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek 등 주요 모델들의 약물 후보 물질 발굴 능력을 비교 평가하는 연구들이 등장하고 있다.
각 AI 모델은 화학 정보 처리, 단백질 구조 예측, 독성 판단 등 신약 개발의 핵심 단계에서 서로 다른 성능을 보여주고 있으며, 이는 개발 회사의 학습 데이터와 모델 구조의 차이에서 비롯된다.
제약 기업들은 이제 단순히 하나의 AI를 선택하는 것이 아니라 각 모델의 강점을 조합해 활용하는 멀티 에이전트 접근법으로 전환하고 있으며, 이는 신약 개발 시간과 비용 단축에 직결된다.
한국의 제약·바이오 업계는 AI 활용 신약 개발에서 글로벌 선도 기업에 비해 기술 격차가 있는 상황이므로, 국산 또는 최적 조합의 AI 모델 도입을 통해 신약 파이프라인 확보 속도를 높이는 것이 경쟁력 확보의 핵심이다.
향후 바이오 신약 개발은 특정 AI 모델의 우수성보다 상황별 최적 조합 활용 능력이 경쟁 요소가 될 것이며, 국내 제약사들의 선제적 AI 도입 전략이 차별화된 신약 파이프라인 구축의 결정 요소가 될 전망이다.
주요 생성형 AI 모델들이 신약 개발 단계에서 얼마나 효과적인지를 평가하는 연구가 주목받고 있다. OpenAI, Anthropic의 Claude, Google의 Gemini, 중국의 DeepSeek 등 각 모델이 약물 후보 물질 발굴과 분석에서 보이는 성능 차이를 분석하는 것이 제약·바이오 업계의 핵심 관심사가 되고 있다.
AI 모델별로 화학 정보 이해도, 단백질 구조 예측 연계성, 독성 예측 정확도 등에서 편차가 나타나고 있으며, 이는 향후 신약 개발 의존도와 국가별 기술 경쟁력으로 직결된다.