K-바이오 AI 신약, 무엇이 바뀌고 무엇은 아직 아닌가

국내 제약·바이오 기업들이 AI를 신약 후보물질 발굴에 적극 도입하고 있다. 다만 '개발 기간 단축'과 '임상 성공'은 서로 다른 이야기라는 점을 짚어둘 필요가 있다.

핵심은 명확하다. AI는 후보물질 탐색 단계에서 시간을 줄여주는 도구다. 수만 개 화합물 구조를 시뮬레이션하고 질병 타깃을 예측하는 초기 스크리닝 과정이 여기에 해당한다.

위험도로 보면 이 단계는 '낮음'이다. 실제 물질이 아닌 데이터 기반 예측이므로, 잘못돼도 실험실 밖으로 나가기 전에 걸러진다.

문제는 그 다음이다. 전임상·임상 단계로 넘어가면 AI가 관여할 수 있는 부분은 급격히 줄어든다. 독성, 인체 반응, 장기 안전성은 여전히 실제 시험으로만 검증된다. 이 구간의 위험도는 '중간'으로 봐야 한다 — AI 예측이 실제 성공률을 얼마나 높이는지는 아직 축적된 데이터가 부족하다.

따라서 '개발 기간 단축'이라는 표현을 볼 때는 어느 단계를 말하는지 구분해서 읽어야 한다. 초기 탐색 단축과 전체 신약 개발 기간 단축은 다른 무게의 주장이다.

검색자에게 실용적으로 필요한 것은 이 구분이다. 기업 발표에서 'AI로 개발 기간 단축'이라는 문구를 보면, 그것이 후보물질 발굴 단계인지 임상 단계인지 확인하는 것이 첫 번째 점검 포인트다.