AI 신약 개발, 글로벌 경쟁력을 강화하다

2026년 4월 28일, 서울에서 개막한 '바이오 코리아 2026'은 AI 기반 신약 개발을 핵심 의제로 내세우며 59개국 775개 기업이 참여하는 대규모 국제 행사로 막을 올렸다. 국내 제약·바이오 산업이 AI 기술과 결합해 글로벌 경쟁력을 끌어올릴 수 있는 거점으로 이번 행사가 기능했다는 평가가 나온다. 메디칼타임즈 보도에 따르면, 에스티팜·유한양행·프레스티지바이오로직스·녹십자 등 국내 주요 기업과 존슨앤존슨·암젠·론자 등 글로벌 제약사가 대거 참가해 행사의 국제적 위상을 높였다.

이번 '바이오 코리아 2026'에서는 AI 기술이 신약 개발 과정 전반에 미치는 영향이 집중 조명됐다. AI는 후보 물질 발굴을 시작으로 임상 설계, 환자 선별, 공정 관리에 이르는 신약 개발 전 과정에 깊숙이 자리 잡으며 개발 속도와 성공률, 비용 효율성을 좌우하는 핵심 인프라로 부상했다. 인실리코메디슨과 아론티어는 AI를 활용한 신약 후보 발굴 및 합성생물학 플랫폼을 소개했고, 에이블랩스와 에이비스는 소프트웨어·데이터 분석 및 질병 발병 기전 예측 시스템을 각각 선보이며 현장의 관심을 끌었다.

전문가들은 AI 기술이 바이오 산업을 이끌 핵심 동력으로 자리매김할 것으로 내다본다. 단순히 연구 속도를 높이는 차원을 넘어, 기존의 시행착오 중심 연구 방식을 데이터 기반의 정밀 접근으로 전환하는 패러다임 변화가 본격화되고 있다는 분석이다. 이러한 기술 전환은 글로벌 제약 시장에서 경쟁력을 결정짓는 요소로 작용할 것이라는 데 업계 안팎의 의견이 모인다.

'바이오 코리아 2026'은 글로벌 파트너십 구축과 기술 수출의 발판으로도 기능했다. 행사 기간 국내외 기업들은 최신 기술 동향과 연구 성과를 공유하며 협력 방안을 논의했다.

AI 신약 개발, 소프트웨어 및 데이터 분석, AI 기반 합성생물학 플랫폼 등 다양한 분야의 기업들이 한자리에 모여 미래 팬데믹 대비 신약 개발과 난치병 치료제 연구 방향을 함께 모색했다.

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행사는 단순한 전시를 넘어 실질적인 비즈니스 계약과 기술 이전 논의가 이뤄지는 교류의 장으로 평가받았다. AI 기술의 신약 개발 적용은 비용 절감 이상의 의미를 지닌다.

연구 개발의 질적 향상을 이끌며 생명공학과 제약 산업 전반의 구조 변화를 촉진하는 동력이기도 하다. 에이비스는 AI를 활용해 질병의 발병 기전을 정밀하게 예측하고 신약의 부작용을 사전에 최소화하는 시스템을 개발 중이다. 이처럼 AI 기반 기술을 도입한 기업들은 연구 초기 단계부터 데이터 분석으로 잠재적 위험 요소를 걸러내며 임상 성공률을 높이는 방향으로 연구 역량을 집중하고 있다.

AI 기술, 바이오 산업의 핵심 동력으로 부상

한편, AI 기술의 빠른 확산이 기업 간 기술 격차를 심화시킬 수 있다는 우려도 제기됐다. 대형 제약사와 달리 중소 바이오 기업은 AI 인프라 구축에 드는 초기 비용과 전문 인력 확보 측면에서 상당한 부담을 안고 있다. 이에 따라 AI 기술 접근성을 높이기 위한 오픈소스 플랫폼 확산, 정부 차원의 지원 정책 마련, 산학 협력 강화 등이 업계 과제로 떠올랐다.

기술 격차를 줄이는 방향의 생태계 조성이 국내 바이오 산업 전체의 경쟁력을 좌우할 핵심 변수라는 인식이 이번 행사를 통해 확산됐다. 바이오 코리아 2026은 한국 AI 신약 개발 스타트업이 글로벌 무대에 진출할 수 있는 구체적인 접점을 제공했다는 점에서 의미가 크다. 인실리코메디슨, 아론티어, 에이블랩스, 에이비스 등 국내 AI 바이오 기업들이 글로벌 빅파마와 직접 기술력을 견줄 기회를 얻었고, 일부는 현장에서 기술 이전 및 공동 연구 논의로 이어졌다.

AI 기술이 신약 개발 전 주기를 재편하는 흐름 속에서, 한국 기업들이 이번 행사를 발판으로 글로벌 파트너십을 실질적 성과로 연결할 수 있을지가 향후 산업 지형을 가늠하는 척도가 될 전망이다. FAQ

Q. AI 기술은 국내 제약 산업에 어떤 영향을 미칠 수 있는가?

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A. AI 기술은 신약 후보 물질 발굴부터 임상 설계·환자 선별·공정 관리까지 개발 전 과정의 효율을 높여 개발 기간 단축과 비용 절감에 기여한다. 기존에는 수십 년이 걸리던 신약 개발 주기를 AI 플랫폼이 상당 부분 단축하면서, 국내 중소 바이오 기업도 글로벌 시장 진입 문턱을 낮출 수 있는 여건이 마련되고 있다.

다만 AI 인프라 구축 초기 비용과 전문 인력 부족 문제는 중소기업에게 여전히 부담으로 남아 있다. 정부의 AI 바이오 지원 정책과 오픈소스 플랫폼 확산이 이 격차를 줄이는 데 핵심 역할을 할 것으로 예상된다.

미래 팬데믹 대비와 난치병 치료의 변혁

Q. AI를 활용한 신약 개발은 안전한가? A.

AI는 연구 초기 단계에서 대규모 데이터를 처리해 잠재적 부작용을 사전에 예측함으로써 신약의 안전성 검토를 앞당기는 역할을 한다. 에이비스 등의 사례에서 보듯, AI 기반 발병 기전 예측 시스템은 임상 시험 전 단계에서 위험 요소를 걸러내는 데 활용된다. 그러나 AI가 학습하는 데이터의 질과 편향성에 따라 예측 정확도가 달라질 수 있어, 규제 당국의 검증 체계와 병행하는 것이 필수적이다.

AI는 연구자의 판단을 보조하는 도구로 기능하며, 최종 안전성 판단은 여전히 임상 전문가와 규제 기관의 검토를 거쳐야 한다. Q.

AI 기술이 발전하면 연구자의 역할은 어떻게 바뀌는가? A. AI는 방대한 데이터 처리와 패턴 인식 같은 반복 작업을 대신 수행함으로써 연구자가 가설 설정, 실험 설계, 결과 해석 등 고차원적 판단에 집중할 수 있는 환경을 조성한다.

실제로 신약 개발 분야에서는 AI가 초기 스크리닝 단계를 대폭 자동화하면서 연구자가 더 도전적인 과학적 문제에 역량을 집중하는 사례가 늘고 있다. 이에 따라 AI 리터러시와 데이터 해석 능력을 갖춘 연구자에 대한 수요가 빠르게 커지고 있으며, 바이오 분야 교육 과정도 이러한 변화에 맞춰 재편되는 추세다.