노보 노디스크, 앤스로픽 '클로드'로 신약 R&D 체계 전면 개편

노보 노디스크가 신약 파이프라인 확대를 위해 생성형 AI 기업 앤스로픽과 손을 잡았다. 이번 협력은 단일 후보물질을 함께 만드는 방식이 아니라, 연구주제 선정부터 생물학적 기전 추론, 내부 소프트웨어 개발까지 R&D 전반에 AI를 심는 데 초점을 둔다. 양사는 앤스로픽의 과학 특화 플랫폼 '클로드 사이언스'를 도입해 노보 노디스크 연구진이 정한 과제를 함께 풀어가기로 했으며, 우선 일부 부서에 시범 적용한 뒤 성과가 확인되면 적용 영역을 넓힐 계획이다. 클로드 사이언스는 논문과 실험 데이터를 분석해 연구자가 세운 가설을 검토하고 후속 실험 방향을 제안하는 역할을 맡으며, 기존 AI 신약개발이 화합물 구조 설계나 후보 선별에 머물렀던 것과 달리 연구 질문 자체를 설정하는 단계까지 개입한다. 다만 최종 판단은 인간 연구자가 하며, AI가 제시한 가설도 실험과 임상시험으로 재확인해야 한다는 원칙은 유지된다. 협력 범위에는 반복적인 코딩과 데이터 처리를 자동화하는 내부용 소프트웨어 개발도 포함돼, AI 활용이 외부 분석 도구 차원을 넘어 회사 시스템에 통합되는 형태로 설계됐다. 노보 노디스크 마이크 두스트다르 CEO는 이번 협력을 AI 중심 헬스케어 기업으로의 전환 전략 일환이라고 밝혔고, 앤스로픽 다리오 아모데이 CEO도 연구 기간 단축 가능성을 언급했다. 그러나 대상 질환·표적, 계약 규모, 협력 기간은 공개되지 않았으며 데이터 보안과 지식재산권 처리 방식 등 세부 운영 체계도 아직 드러나지 않았다. 업계에서는 이번 협력이 실제 후보물질 발굴이나 임상 성공률 개선으로 이어지는지가 향후 검증 과제로 남아 있다고 보고 있다.

노보 노디스크, 앤스로픽 AI 플랫폼 '클로드 사이언스'를 신약 R&D 전반에 도입하는 계약 체결
특정 후보물질 공동개발이 아닌 연구과제 설정·생물학적 추론·소프트웨어 개발 등 R&D 체계 전반 적용
일부 연구 업무에 우선 시범 적용 후 성과 확인되면 적용 범위 확대 예정
대상 질환·표적, 계약금, 협력 기간 등 세부 조건은 비공개
AI 제안은 실험·임상시험을 통한 검증이 필요하며 최종 판단은 인간 연구자가 담당

BioPulse 해설

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신약 발굴(drug discovery): 질병 표적에 작용할 수 있는 후보물질을 탐색·선별하는 초기 연구 단계를 가리킨다.
생성형 AI: 텍스트·이미지 등 새로운 결과물을 스스로 만들어내는 인공지능 모델을 뜻한다.
전산과학(computational science): 컴퓨터 시뮬레이션과 데이터 분석으로 실험을 보완하거나 대체하는 연구 방법론이다.

제약사들은 후보물질 탐색과 임상 설계에 드는 시간과 비용을 줄이기 위해 오래전부터 컴퓨터 모델링과 데이터 분석 기술을 연구개발에 접목해왔다. 최근에는 생성형 AI 모델을 활용해 논문·특허 등 방대한 문헌을 해석하거나 연구 가설을 세우고, 실험 설계·소프트웨어 개발까지 지원받는 방식으로 활용 범위가 넓어지는 추세다. 이런 협력은 특정 신약 하나를 함께 개발하는 계약과 달리, 연구조직 전반의 업무 방식과 생산성을 개선하려는 목적을 갖는 경우가 많다.

Why it mattersAI 기술이 신약 개발의 특정 단계를 넘어 연구 조직 운영 방식 자체에 관여하는 흐름은 제약·바이오 업계의 연구개발 방법론 변화를 보여주는 사례로 논의된다.

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