한국 제약바이오, AI 신약설계 확산에도 데이터 구축이 도입 관건으로 부상

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Andreas Kristo

23.10.2026

한국 제약바이오, AI 신약설계 확산에도 데이터 구축이 도입 관건으로 부상 — AI 신약개발 관건은 데이터

국내 제약바이오 업계에서 AI 신약개발에 대한 관심이 커지고 있지만 실제 활용을 뒷받침할 연구 데이터와 인프라는 아직 충분하지 않은 것으로 나타난다. 연구 기록의 디지털화와 데이터 통합, 설계와 실험을 잇는 운영 역량이 향후 신약개발 경쟁력을 가를 핵심 과제로 제시된다.

하이라이트

한국바이오의약품협회 조사에서 11개 중 5개사는 AI 신약설계에 관심 있으나 실제 활용하지 못하고, 4개사는 활용 가능한 데이터 자체가 부족하다고 답했다.
국내 제약바이오기업들은 AI 도입 장애 요인으로 데이터·인프라 부족, 전문 인력 미흡, 규제 미정립을 꼽으며 공공 지원 및 실무형 인력 양성 필요성을 강조했다.
Dassault Systèmes BIOVIA는 생성형 AI 적용을 단백질·항체 등 바이오의약품으로 확대하고 자동화된 분자 설계 및 실험 연계 워크플로를 공개했다.

세미나에서 드러난 디지털 전환 과제

Hitnews에 따르면 22일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '2026 바이오비아·한국바이오의약품협회 공동 세미나'에서는 국내 제약바이오 산업의 디지털 전환 현황과 AI 신약설계 기술의 발전 방향이 함께 논의된다. 최정민 한국바이오의약품협회 이사는 국내 기업들의 AI 도입 현황을 소개하며 연구 데이터의 디지털화와 통합이 선행돼야 한다고 강조한다.

협회가 지난 5월 회원사를 대상으로 진행한 설문에서는 AI 활용에 대한 관심과 실제 도입 수준 사이의 간극이 확인된다. 응답한 11개 기업 가운데 AI를 활용하지 않지만 관심이 있다는 기업은 5곳, 활용 가능한 데이터가 거의 없다고 답한 기업은 4곳으로 집계된다.

최 이사는 국내 연구개발의 디지털 전환을 기록의 디지털화, 데이터 통합 플랫폼 구축, AI 시뮬레이션 설계, AI 에이전트 협업의 4단계로 구분한다. 그는 초기 1, 2단계 없이 곧바로 고도화 단계로 넘어갈 수 없고, 반대로 기초 정비에만 머물러서도 디지털 전환의 효과를 보기 어렵다고 설명한다.

기업들이 AI 도입을 검토하는 분야도 데이터 분석·시각화, GMP 문서 작성 자동화, 제조공정 최적화 등 실무 중심으로 나타난다. 데이터와 인프라, 전문 인력, 규제 대응이 주요 장애 요인으로 꼽히는 만큼, 업계는 공공 지원사업과 산업 현장의 연계, 실무형 교육, 전문 인력 양성의 필요성을 함께 제기한다.

정교한 분자 설계와 실험 연계 필요성

레자 사데기 Dassault Systèmes BIOVIA 최고전략책임자(CSO)는 AlphaFold를 비롯한 AI 기술이 단백질 구조 예측의 정확도를 높이고 있지만 실제 신약개발에는 추가 검증이 필요하다고 설명한다. 그는 약물과 표적 단백질 사이 결합 특성을 이해하기 위한 에너지 특성 분석이 중요하며, 구조를 아는 것만으로 약물의 결합력이나 지속 시간을 바로 판단할 수는 없다고 짚는다.

단백질은 돌연변이에 따라 구조가 달라질 수 있어, 특정 시점의 구조 예측만으로는 충분하지 않다는 점도 제시된다. 항체와 단백질 치료제 개발에서는 표적 결합력 외에도 응집, 점도, 용해도, 안정성 등 다양한 물성을 함께 살펴야 하며, 이를 위해 AI 기반 예측과 물리 모델링을 병행하는 접근이 필요하다는 설명이다.

BIOVIA는 이런 흐름에 맞춰 생성형 AI 적용 범위를 기존 저분자화합물에서 단백질과 항체 등 바이오의약품으로 넓히고 있다. 사데기 CSO는 OpenFold와 RFdiffusion 등을 소개하며 구조 예측을 넘어 새로운 단백질 골격 설계와 아미노산 서열 연결까지 가능한 접근을 제시한다.

회사는 최근 표적 단백질의 결합 위치 선택부터 새로운 단백질 골격 생성, 서열 최적화, 3차원 구조 예측까지 잇는 자동화 워크플로도 공개한다. 사데기 CSO는 더 적지만 더 정교한 실험을 수행하고, 각 실험 결과를 다음 설계 주기를 개선하는 지식으로 전환하는 것이 중요하다고 말한다.

우리 매체는 앞서 KT가 고객 행동 예측과 실행까지 연결하는 AI 에이전트 고도화를 통해 AX 플랫폼 기업으로의 확장을 추진하고 있다고 전했다. 마이케이티 앱을 AI 중심으로 개편한 뒤 이용 지표가 개선됐고, 기업 시장에서는 여러 AI 모델을 자동으로 매칭·연결하는 ‘토큰팩토리’를 내세워 B2B 수요와 개발자 접점을 넓히는 전략을 소개했다.

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