■ 제약기업 AI 산약개발 현황
신약 개발도 AI가 앞장 선다.
19일 관련업계에 따르면 제약사들의 신약 개발이 기존 기초 연구-실험-약물을 창출하던 방식에서 AI를 활용, 기간을 대폭적으로 줄이고 있다.
19일 관련 업계에 따르면 제약사들은 자체 AI 플랫폼을 활용, 항암-비만-대사질환 등 전략 질환군에 최적화된 신약 후보물질을 설계-발굴에 나서고 있다.
수년전 까지만 해도 제약사들은 AI를 기초 조사를 하는데 그쳤다.
그러나 최근엔 로봇 자동화 기술을 결합, 후보물질 설계부터 합성, 평가까지 연결하는 자율 연구 체계 구축에 경쟁적으로 나서고 있다.
제약사들은 AI로 생물·화학 데이터를 분석해 유망 물질을 선별, 자동화 실험실이 이를 검증하는 연구 환경은 신약개발 속도와 성공 확률을 동시에 높이기에 나서고 있다.
LG화학·JW중외 '자율 연구 실험실'
대형 재벌 그룹인 LG화학은 최근 영국 AI 신약개발 기업 랩지니어스 테라퓨틱스와 다중항체 항암신약 후보물질 발굴을 위한 공동연구 계약을 체결했다.
랩지니어스는 머신러닝과 고속 대량 실험 기술을 결합한 자체 플랫폼 'EVA'를 보유운영 하고 있다.
AI가 수많은 항체를 설계, 자동화된 실험실이 검증, 결과 데이터를 다시 AI가 학습하는 방식이다.
LG화학은 이를 통해 항체 후보물질 발굴 기간을 기존 대비 절반으로 단축하고 전임상 진입 시점을 앞당기에 나서고 있다.
특히 미충족 수요가 높은 항암 분야에서 효능은 높이고 독성은 낮춘 차세대 다중항체 발굴에 집중하고 있다.
JW중외제약은 AI와 로봇 기반 합성 자동화 시스템을 결합한 자율 연구실 구축에 나섰다.
이달 보건복지부의 구조기반 AI 신약개발 지원 사업 주관기관으로 선정돼 향후 3년간 항암 신약 후보물질 발굴 연구를 진행한다.
자체 AI 플랫폼 '제이웨이브(JWave)'가 핵심 이다. 4만여 개 화합물 데이터와 500여 종의 세포주·오가노이드 데이터를 기반으로 AI가 후보물질을 설계하면 로봇이 자동 합성을 수행한다. 이후 결과를 다시 AI가 학습해 최적의 화합물을 찾아내고 있는 것 이다.
GC녹십자·SK바팜 'AI 에이전트'
GC녹십자의 경우는 지난달 생성형 AI와 AI 에이전트 기술을 활용한 신약개발 전 주기 플랫폼 구축에 참여하고 있다. 과학기술정보통신부의 'AI-Medicine 신약개발 전 주기 멀티 에이전트 AI 플랫폼 구축 사업' 핵심 연구기관으로 선정돤 연관 선상이다.
여러 AI 에이전트와 협업, 표적 발굴부터 전임상 후보물질 도출까지 수행하는 체계 구축이 목표다. 녹암연구소는 AI가 도출한 후보물질을 실제 실험으로 검증-최적화하는 것 이다.
SK바이오팜은 AI 활용을 후보물질 발굴을 넘어 연구개발 전반으로 확대하고 있다.
자체 AI 플랫폼을 기반으로 예측 모델과 데이터 분석을 체계적으로 고도화하고 있다. 연구기획-후보물질 설계·분석-개발 전략 수립 등 신약개발 전 과정에 AI를 활용하고 있다.
한미약품·유한양행 '주력 신약 AI 활용 다각화' 나서
한미약품은 자체 AI·구조모델링 플랫폼인 HARP를 활용, 대사질환 및 비만 치료제 개발에 집중하고 있다. 미국당뇨병학회(ADA 2026)에서 공개한 차세대 비만치료제 후보물질 HM500197도 HARP 플랫폼을 통해 도출됐다.
한미약품에 따르면 AI 활용, 체중 감량과 근육량 증가를 동시에 구현하는 차별화된 비만 치료 전략을 추진하고 있다.
유한양행은 AI 기반 치료반응 예측 플랫폼을 보유한 온코마스터, 휴레이포지티브와 항암 신약 공동연구를 진행하고 있다.
AI를 활용해 신규 바이오마커를 발굴, 적합 환자군을 선별하는 정밀의료 전략이 핵심으로, 단순 후보물질 발굴을 넘어 임상 성공 가능성을 높이는 방향으로 AI를 확대 사용하고 있다.
이 밖에도 대웅제약은 AI 기반 활성물질 탐색과 선도물질 확보 체계를 24시간 운영, 연구 효율성을 높이고 있다. AI 기반 디지털 헬스케어 사업도 확대하며 연구개발과 의료서비스를 연결하는 사업 모델 구축에 나서고 있다.
제약사들은 그동안 연구자 중심으로 수많은 화합물을 반복 실험하며 신약 후보물질을 발굴에 나섰다. 그러나 최근 들어 AI가 방대한 생물·화학 데이터를 분석해 유망 후보군을 선별, 자동화 실험실이 검증하는 연구 체계가 빠르게 확산되고 있다.
AI로는 항암제-비만-대사질환 치료제 등 각 사별 연구 데이터가 축적된 분야에서 AI를 활용해 차별화된 후보물질 설계와 확보 경쟁도 본격화되는 분위기다.
약업계 연구진들은 "AI는 더 이상 신약개발을 지원하는 보조 도구가 아닌, 초기 물질 발굴의 핵심 인프라가 되고 있다"면서 "기업마다-제약사 마다 강점을 가진 질환 영역과 축적된 임상·비임상 데이터를 AI에 학습시켜 차기 후보물질을 선제적으로 확보하려는 움직임이 늘고 있다"고 진단했다.
