美 제약 업계 가치사슬에 핵심 기술로 성장 중인 AI

제약∙의료 관련 상품 분야에서 AI기술의 경제적 기대 가치 연간 최대 1100억 달러 추정
신약개발∙임상 등 광범위한 분야에서 수요 확대되면서 빅테크 기업들도 시장 공략 박차


지난 5월 21일 프랑스 제약사인 사노피(Sanofi)는 인공지능(AI) 기업인 오픈AI, 첨단기술을 기반으로 한 제약사인 포메이션바이오(Formation Bio)와 파트너십을 맺고 신약 개발에 도전한다고 밝혔다. 사노피 측은 성명에서 오픈AI와의 파트너십을 통해 자사의 바이오 AI모델 개발을 위한 독점 데이터 접근 권한을 갖게 되며, 포메이션 바이오는 추가적인 엔지니어링 리소스를 제공하게 된다고 설명했다.

최근 AI 기술 활용 범위가 광범위하게 확장되고 있는 가운데 바이오∙제약 업계에서도 적극적으로 AI 기술을 채택해 시간과 비용을 절감하고 효율을 극대화하는 시도를 지속하고 있다.

신약 발견부터 사후관리까지, 제약 업계 가치사슬 전반에 스며든 AI

컨설팅 기업 맥킨지는 지난 1월 발표한 보고서 ‘제약 산업 속 생성형 AI: 과장된 기대에서 현실로(Generative AI in the pharmaceutical industry: Moving from hype to reality)’를 통해 제약 산업과 의료관련 상품 산업에서 AI 기술의 경제적 기대 가치는 연간 600억 달러에서 1100억 달러 수준으로 추정된다고 밝혔다. 보고서는 신약 발견과 개발, 승인, 상업화에 이르기까지 일 처리 전반의 처리 속도를 높여 생산성을 개선한다는 점을 요인으로 꼽았다. 분야별로는 상업화의 경제적 가치가 180억~300억 달러로 가장 높았고, 리서치와 초기 단계 신약 발견이 150억~280억 달러로 그 뒤를 이었다.

<제약 업계 분야별 생성형 AI의 경제적 기대 가치 추정치>
(단위: US$ 십억)

주: 최소-최대금액
[자료: McKinsey and Company]

제약 업계에서 AI에 대한 집중적인 투자가 이루어지고 있는 부분은 신약 개발 분야다. 업계의 핵심인 신약 개발은 출시까지 과정이 길고 복잡한 만큼 많은 노력과 비용이 들어가는 과정이다. AI가 이러한 신약 발견과 개발에 도입된 것이 최신 트렌드는 아니다. 지난 2018년 구글의 딥마인드는 단백질 구조를 예측하고 만들어내는 ‘알파폴드(AlphaFold)’를 세상에 공개했다. 이후 훈련 가능한 데이터의 양적 성장, 폭발적인 컴퓨팅 자원, AI알고리즘 발전 등 삼박자가 이루어지면서 신약 개발 부분에서 AI의 역할이 점차 커지고 있다. 킴벌리 파월 엔비디아의 헬스케어 부분 부사장은 지난 3월 포브스와의 인터뷰에서 “세 가지 요소가 처음으로 모두 갖춰지게 됐다”며 “5년 전에는 불가능했던 일”이라고 밝혔다.

컨설팅 기업 딜로이트는 신약 개발 과정을 열쇠(약)로 자물쇠(표적)를 여는 것에 비유해 설명하고 있다. 어떠한 질병이 나타났을 때 이 문을 열기 위한 자물쇠, 즉 표적을 찾고, 기존에 있던 약을 열쇠 삼아 시험해 본다. 이 과정을 첫 번째 선별이라 한다. 이후 자물쇠를 열 수 있는 열쇠를 디자인하는 작업을 거치게 된다. 이는 약을 설계하는 단계로 연구원들이 우수한 화합물을 파악한다. 이후 잘 맞는 가용한 열쇠의 구조를 최적화하는 작업은 약 후보 선정에 비유된다. 이 과정에서 약을 최적화하고, 약의 용도가 변경될 수 있다. 이렇게 만든 열쇠는 체내에 테스트하게 되는데 이것이 바로 사전 임상 시험이다. AI는 이 과정에서 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 인간이 하는 일을 증강하며, 짧은 시간에 수많은 데이터에 접근해 참고 문헌을 수집하기도 한다. 이러한 기능은 약물 발견에서 임상, 승인까지 여러 분야에 적용되며, 수년 혹은 10년이 넘게 걸렸던 과정들을 몇 달 만에 처리하기도 한다.

제약 업계의 AI 도입 열풍은 제약사의 엄청난 투자 규모로 증명된다. 하지만 투자가 특정 분야에 집중되는 경향이 있다는 지적이다. 보스턴컨설팅그룹이 지난해 6월 발표한 보고서 ‘신약 개발에서 AI의 잠재력 열기(Unlocking the Potential of AI in Drug Discovery)에 따르면 최근 10년간 AI-우선 기업(AI-First Company: AI 기술 중심의 바이오테크놀로지 회사 200개)에 총 180억 달러 이상의 투자가 이루어졌으며, 투자금의 60%가 상위 20개 기업에 집중됐다. 이 가운데 80%는 질병 이해와 소분자 약물 사용 사례였으며, 상대적으로 백신이나 항체 분야에 대한 투자는 낮았다.

AI에 기대감 높아진 제약업계로 바빠진 IT 기업들

지난 1월 제약업계 최대 투자 행사인 JP모건 헬스케어 콘퍼런스에서 사람들 입에 가장 많이 오르내린 기업 중 하나는 엔비디아였다. 발 디딜 틈이 없었다는 엔비디아의 발표회장에는 제약 업계 관계자들과 투자자, 기자들이 몰려들며 인기를 증명했다. 제약사도 아닌 AI 반도체 기업이 JP모건 헬스케어 콘퍼런스에서 높은 관심을 모은 것은 이례적이다.

엔비디아는 제약사 암젠과 파트너십 확대 계획을 발표하며, 수퍼 컴퓨터 컴퓨터 프레이자 개발을 통해 빅데이터를 구축하고, 이를 기반으로 신약 개발에 시간과 비용을 단축할 것으로 기대한다고 설명했다. 또 신약 개발을 위한 AI 플랫폼인 바이오니모(BioNeMo)의 고도화된 기능을 발표하고, 바이오∙제약 업계 대상 서비스형소프트웨어(SaaS) 기업으로의 입지를 확대했다.

구글과 마이크로소프트, 아마존, 세일즈포스 같은 기업들도 AI 서비스를 내세워 바이오∙제약 시장 공략에 박차를 가하고 있다. 특히 약물 발견 단계에서 사용되는 단백질 구조 예측 분야는 구글의 딥마인드를 필두로 마이크로소프트와 아마존, 세일즈포스도 해당 분야의 프로젝트를 진행하고 있다. 약물 발견 외에도 다양한 분야의 서비스가 지원되고 있다.

아마존은 지난 2020년 아마존웹서비스(AWS) 의료 및 생명과학 부문을 론칭하고, 제약 R&D부터 임상까지 광범위한 부분에서 AI 기반 서비스를 제공한다. 또 지난 5월에는 엔비디아의 최적화된 AI 추론 마이크로서비스인 엔비디아NIM과 통합해 신약 개발과 디지털 헬스 분야를 지원한다. 이를 통해 개발자들은 헬스케어 분야에 최적화된 AI 모델을 쉽게 활용할 수 있게 된다.

세일즈포스는 6월 제약과 메드테크 분야를 타깃으로 한 AI 기반 생명과학 클라우드를 선보였다. 이를 통해 임상실험 참가자 스크리닝부터 환자 관리까지 손쉽게 지원과 관리가 가능하다. 세일즈포스는 향후 업데이트를 통해 오는 2025년까지 임상실험 참가자 매칭, 환자 프로그램 결과 관리, 고객 참여를 위한 생명과학 클라우드 지원 등을 순차적으로 서비스할 계획이다.

전망 및 시사점

글로벌 제약사들이 AI 기술에 투자하거나 관련 기업과 파트너십을 확장해 나가고 있는 가운데, 이러한 흐름은 당분간 지속될 것으로 보인다. 지난해 10월 클라우드 벤더인 랙스페이스 테크놀로지(Rackspace Technology)와 델/VM웨어(Dell/VMware)가 제약사를 대상으로 한 설문조사에서 응답자의 3분의2 이상인 76%가 향후 12개월 내 AI를 포함한 IT 분야에 투자하겠다고 답했다.

특히 기대가 높은 신약 발견 분야에서는 빅테크 기업뿐 아니라 스타트업 기업에도 대규모 투자가 이루어지고 있다. 피치북에 따르면 지난 2021년부터 AI 신약 발견 스타트업 기업을 대상으로 한 벤처 캐피탈의 투자 규모는 77억 달러로, 계약 건수는 281건에 달한다.

국내 바이오 기업 관계자 A 씨는 뉴욕 무역관과의 인터뷰에서 “블록버스터 의약품 특허 만료가 임박한 빅파마들이 신약 개발에 큰 관심을 보이는 가운데 신약 개발 관련 AI기업들이 주요 관심 대상에 올랐다”며 “AI를 기반으로 혁신적인 기술을 보유한 국내 기업들이 지금을 기회 삼아 파트너링을 기대하거나 출구전략을 취할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.



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