4일 관련업계에 따르면 최근 일라이 릴리는 엔비디아와 협력해 신약을 개발하는 AI 슈퍼컴퓨터를 구축한다고 밝혔다. 해당 슈퍼컴퓨터는 데이터 수집과 훈련, 미세 조정, 대규모 추론에 이르기까지 AI 수명 주기 전체를 관리한다. 또 1000개 이상 고성능칩과 저장장치가 단일 고속 네트워크로 연결된다.
해당 시스템은 릴리의 ‘AI 팩토리’로 운영돼 데이터 수집·학습·미세조정·추론 등 AI 모델의 전 과정을 처리하게 된다. 릴리는 새 인프라를 활용해 수백만 건의 실험 데이터를 기반으로 신약 후보를 탐색하는 AI 모델을 학습시키고, 연구 효율을 크게 높일 계획이다.
릴리는 신약 발굴 외에도 생산, 의료영상, 엔터프라이즈 AI 에이전트 등 다양한 분야에 슈퍼컴퓨터를 적용할 방침이다.
이처럼 글로벌 빅파마가 AI 신약 개발에 나서는 이유는 시간과 비용 단축에 있다. 한국보건산업진흥원에서 발간한 글로벌 바이오헬스산업 동향 보고서에 의하면, AI 시스템은 과거 10~15년 걸리던 신약 개발 주기를 1~2년으로 줄이고, 비용도 기존에 비해 50% 이상 단축할 수 있다.
글로벌 시장에서도 AI 신약 개발의 성장세는 뚜렷하다. 리서치 기업 프리시던스리서치 조사 결과, 글로벌 생성형 AI 신약 개발 시장은 지난해 2억5000만 달러(약 3500억 원)에서 2034년 28억4743만 달러(약 4조 원)에 이를 것으로 전망된다.
AI 활용이 핵심 경쟁력으로 자리잡으며, 국내 제약·바이오업계가 AI 신약 개발 지원과 투자에 나서고 있다. 노연홍 한국제약바이오협회장은 최근 AI신약연구원을 중심으로 산업계의 AI 기반 신약 개발 역량 강화를 지원하고, 거대한 변화의 흐름에 능동적으로 대응해 나가겠다는 뜻을 밝혔다.
국내 기업들도 움직이고 있다. SK바이오팜은 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트’의 의료·헬스케어 분야 컨소시엄 수행기관으로 최종 선정됐다.
이번 컨소시엄은 의료·법률·제조 등 주요 산업별로 도메인 특화 AI 모델을 개발해 국가 AI 경쟁력을 강화하기 위한 정부 주관 사업이다. SK바이오팜은 루닛이 주관하는 의료·헬스케어 컨소시엄의 핵심 기업으로 참여한다.
이들은 AI 기반 의과학 연구개발(R&D) 생태계 조성에 나설 방침이다. 루닛 컨소시엄은 의과학 전 주기에 걸친 분자·단백질·임상 등 데이터를 통합해 임상 결과를 향상시킬 수 있는 대규모 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. SK바이오팜은 컨소시엄 내에서 AI를 활용한 신약 개발과 가상 환자 기반 임상시험 시뮬레이션인 '디지털 트윈' 모델 개발을 담당한다.
동아에스티는 서울대학교 첨단융합학부와 AI 기반 신약 개발 업무협약을 체결하고 산학 협력 확대에 나섰다. 회사는 자사 임상 데이터 및 신약 개발 역량을 기반으로 서울대 첨단융합학부의 AI 원천기술을 결합하는 공동연구 체계를 구축한다는 방침이다.
AI 기반 신약 개발뿐만 아니라 인재 양성에도 나선다. 인턴십 프로그램을 통해 차세대 AI 신약 개발 인재를 양성하고 중장기적으로는 이번 파트너십을 산학협력 체계로까지 확대한다는 계획이다.
엔솔바이오는 최근 AI 신약 개발 시스템 ‘ESAIDD’ 개발을 완료하고, 이를 기반한 혁신신약후보 발굴에 돌입했다. 해당 시스템은 AI 대규모언어모델(LLM) 기술을 접목해 신약 후보물질의 ‘예측-설계–최적화’를 한 번에 하는 게 특징이다.
이를 활용한 성과도 나오고 있다. 대표적인 예가 펩타이드-약물 접합체(PDC) 운반체 ‘D1K’다. PDC는 펩타이드와 세포독성 약물을 링커로 연결한 의약품으로 항체·약물접합체(ADC)의 낮은 종양 침투력, 고비용 등의 한계를 극복하는 차세대 플랫폼으로 주목받고 있다.
업계 관계자는 “AI 기술은 방대한 데이터를 빠르게 분석해 신약 후보물질을 도출하고, 임상 성공률을 높일 수 있는 핵심 도구로 자리잡고 있다”며 “AI 신약 개발은 필수 전략으로, 이를 얼마나 빨리 내재화하느냐가 기업 경쟁력을 좌우할 것”이라고 했다.
양현우 한국금융신문 기자 yhw@fntimes.com





							







											
											
											







							
						
									
								
									
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