오늘날 첨단 산업 분야 대부분은 인공지능(AI)과 뗄 수 없는 사이다.

 제약·바이오도 마찬가지다.

 4일 한국화학연구원(KRICT)이 발간한 'AI를 활용한 신약 개발의 현황과 미래' 보고서에 따르면 AI 신약 개발 시장은 작년 약 18억달러(2조5천억원)에서 2029년에는 약 68억달러 규모(9조6천억원)로 4배 가까이 성장할 전망이다.

 약물 발견은 표적 식별 및 선택, 표적 검증, 유효 물질 식별 및 우선순위 설정, 선도물질 식별·생성, 선도물질 최적화, 후보물질 선택 및 검증 등 단계로 구분된다.

 이 가운데 선도물질 식별·생성 단계에 AI를 활용하면 신약 개발 실패율을 낮추는 데 큰 도움이 될 것으로 보고서는 내다봤다.

 보고서는 "이 단계는 2023년 기준 AI를 활용한 약물 발견 시장의 약 30%를 차지한다"며 "2029년까지 연평균 30.8%의 높은 성장률을 보일 것"이라고 기대했다.

 이와 더불어 AI는 질병 이해, 약물 재창출, 신규 약물 설계, 약물 최적화, 안전성 및 독성 평가 등 분야에도 활용될 수 있다.

 이 중 신규 약물 설계 분야에서 AI를 활용하면 분자 수준에서의 신규 구조 생성 및 설계가 가능해져 신약 개발 초기 단계의 효율성을 높일 수 있다.

 질병 이해 분야에서는 AI가 유전체, 전사체, 단백체 등 다중 오믹스 데이터를 분석해 복잡한 질병 메커니즘을 규명하고 맞춤형 신약 타깃 발굴을 도울 수 있다.

 이렇게 탄생한 신약은 종양학, 감염병 질환, 신경학, 대사성질환, 심혈관질환, 면역학, 정신건강 장애 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다.

 특히 신경학 분야의 수혜가 예상된다. 복잡한 중추 신경계 질환의 병태 생리 이해와 치료법 개발을 위한 AI 활용이 확대되면서다.

 국내 바이오 업계는 이미 신약 개발에 AI를 적극 도입하고 있다.

 온코크로스는 자사 AI 플랫폼을 활용해 설계한 근감소증 치료제 후보 'OC514'의 글로벌 임상 1상을 호주에서 완료했다.

 갤럭스도 자사 AI 플랫폼으로 '드노보' 항체 9종을 설계했다. 드노보는 자연에 존재하지 않던 단백질 구조를 창조해 개발한 신약을 의미한다.

 굿인텔리전스는 약물 재창출 플랫폼과 3차원(3D) 모델링을 이용해 단백질 접힘과 구조를 예측하는 '바이오베터' 기술을 보유했다.

 대웅제약은 AI 신약 개발 시스템 '데이지'로 약 8억종의 화합물 정보를 전처리해 후보물질을 탐색 중이다.

 보고서는 "AI는 신약 개발 효율성을 비약적으로 높인다"며 "블록버스터 의약품 특허 만료 대응 전략의 일환으로 AI 기술을 도입하는 것은 글로벌 경쟁력을 좌우할 핵심 요소"라고 강조했다.

 그러면서도 바이오·AI 융합형 전문인력 양성, 데이터 접근성 강화, 알고리즘 투명성, 의료 데이터 프라이버시 및 보안 문제 해결 등은 미해결 과제로 남아 있다고 지적했다.