AI 신약개발 패널토론 "AI 도입만으론 부족...병목은 생물학"

AI 신약개발 도구가 빠르게 늘고 있지만, 분자 탐색 속도 향상만으로는 신약개발의 실질적 진전으로 이어지지 않는다는 지적이 BIX 2026 패널토론에서 제기됐다. 30일 서울 코엑스에서 열린 'We All Have AI, Now What?' 세션에는 김한돌 베리에이션 AI 대표가 좌장을 맡고 로랑 틸레몽 밀라 AI&Health 총괄, 우상욱 팜캐드 대표, 왕쥬 인실리코 메디신 글로벌 사업개발 총괄, 박태용 갤럭스 대표가 참여했다. 틸레몽 총괄은 AI 연구자와 생물학자가 같은 데이터를 보고도 서로 다른 의미를 읽어내는 간극이 존재하며, 생물학적 문제를 AI가 다룰 수 있는 형태로 변환하는 역할이 필요하다고 설명했다. 박태용 대표는 분자 설계 AI의 성과와 생물학적 가설의 타당성을 구분해 평가해야 한다고 주장하며, 여러 AI가 단계별로 사용된 경우 실패 원인을 특정 기술에만 돌리기 어렵다고 말했다. 왕쥬 총괄은 인실리코 메디신이 표적 발굴과 분자 설계 과정을 논문 등으로 공개해 기술의 가치를 입증해온 사례를 소개했다. 패널들은 일부 기업이 전임상 단계 이전에 IND 승인이 임박했다고 주장하는 등 AI의 가능성을 과장하는 경우가 있다고 지적했으며, 병원 현장에서는 예산 제약으로 혁신 기술 투자가 시범사업 이후 지속되지 못하는 사례도 언급됐다. 박태용 대표는 생물학 자체가 여전히 블랙박스에 가깝다는 점을 근본적 한계로 짚으며, 생물학적 시스템에 대한 이해를 심화하는 것이 신약개발 혁신의 선행 과제라고 강조했다.

BIX 2026 패널토론서 AI 신약개발의 다음 단계 부재 문제 제기
AI 연구자와 생물학자 간 데이터 해석 관점 차이가 협업의 간극으로 지적됨
박태용 갤럭스 대표, 분자 설계 AI 성과와 생물학적 가설 타당성은 별도 평가해야 한다고 주장
인실리코 메디신, 표적 발굴·분자 설계 과정 논문 공개로 기술 가치 입증 시도
일부 병원, 시범사업 종료 후 예산 부족으로 AI 기술 도입 중단된 사례 언급

BioPulse 해설

원문에 없는 배경 설명입니다 · AI 작성 · 기사의 사실관계가 아닙니다

AI 신약 개발: 인공지능 알고리즘으로 신약 후보물질을 탐색·설계·최적화하는 연구개발 방식
모달리티: 저분자, 항체, 세포치료제 등 약물이 작용하는 형태나 기술적 플랫폼의 종류
분자 설계: 원하는 약효와 안전성을 갖도록 화합물의 구조를 컴퓨터로 예측하고 구성하는 과정

신약 개발은 후보물질 발굴부터 임상, 허가까지 여러 단계를 거치며 각 단계마다 비용과 실패 위험이 크다. AI는 초기 후보물질 탐색 속도를 높이는 데 활용되고 있지만, 실제 약으로 완성되기까지는 독성 평가, 제형화, 생산 공정, 임상시험 설계 등 비임상·임상 전 과정의 전문성이 필요하다. 이에 따라 업계에서는 AI 도구 도입 자체보다 이를 신약 개발 전체 파이프라인에 어떻게 통합하고 실행할 조직·인력 역량을 갖추는지가 더 중요한 과제로 논의된다.

Why it matters기술 도입 속도보다 이를 실제 제품화로 연결하는 역량과 조직 체계가 신약 개발의 성패를 가르는 핵심 변수로 꼽힌다.

원문을 확인하세요

BioPulse는 원문을 저장하거나 전재하지 않습니다. 위 글은 공개된 보도를 요약한 것이며, 수치·일정·인용은 요약 과정에서 빠지거나 달라질 수 있습니다. 판단이 필요한 사안은 반드시 원문에서 확인하세요.

히트뉴스 원문 보기

원문 보도의 저작권은 히트뉴스에 있습니다.