유전체학 및 신약 발굴 분야의 AI 시장, 2040년까지 큰 폭 성장 전망

글로벌 유전체학에서의 AI 시장(AI in genomics market) 은 전망 기간 동안 연평균성장률(CAGR) 43.75%로 2026년 USD 1.97 billion에서 2040년 USD 317.4 billion으로 성장할 것으로 추정된다. 신약 발굴 인포매틱스 시장(drug discovery informatics market) 은 2025년 USD 3.88 billion으로 추정되며 2026~2035년 동안 CAGR 11.16%로 성장해 2035년 USD 11.18 billion에 이를 것으로 예상된다.

신약 발굴 기간을 단축하고 비용을 절감하며 성공률을 높여야 한다는 필요성이 제약 연구개발에서 AI, 머신러닝(machine learning), 빅데이터 분석의 활용 확대를 견인하고 있다. 차세대 염기서열 분석(next-generation sequencing)과 같은 첨단 기술은 방대한 유전 데이터를 생성하며, 머신러닝과 딥러닝(deep learning) 같은 AI 응용은 질병 위험 예측, 단백질 구조 규명, 유전자 발현 분석, 개인맞춤의학을 위한 멀티오믹스(multi-omics) 정보 통합에 강점을 보인다.

딥러닝 알고리즘, 예측 분석(predictive analytics), 자동화 스크리닝(automated screening) 플랫폼을 활용해 표적 식별(target identification)과 리드 최적화(lead optimization)를 개선하면서 약물 후보 선별이 가속화되고 임상시험(clinical trial) 실패율은 낮아지고 있다. AI 알고리즘은 분자 상호작용을 예측하고 리드 화합물을 최적화하며, 잠재적 약물 후보를 더 높은 정밀도로 식별할 수 있다. 유전체 연구 영역에서 AI는 복잡한 유전체 데이터 해석을 촉진해 질병 연관 유전자를 찾아내고, 약물 반응에 영향을 미치는 유전 변이를 이해하도록 돕는다.

미국 신약 발굴 인포매틱스 시장은 2025년 USD 1.52 billion으로 평가됐으며, 2026~2035년 전망 기간 동안 CAGR 11.08%로 성장해 2035년 USD 4.35 billion에 이를 것으로 전망된다. 미국은 세계 최대 바이오파마(biopharma) 생태계, 생의학 연구에 대한 상당한 연방 지원, 계약연구기관 및 학술기관으로 구성된 잘 발달된 네트워크를 바탕으로 신약 발굴 인포매틱스 분야에서 세계를 계속 선도하고 있다. 규제 제출(regulatory filings)에서 in silico evidence에 대한 FDA의 수용이 확대되는 점도 대형 제약사와 스타트업 모두에서 도입을 촉진하는 강력한 동기가 되고 있다.

발견 인포매틱스 시장(discovery informatics market) 은 표적 식별, 화합물 스크리닝(compound screening), 리드 최적화에 광범위하게 활용된 결과 2025년 약 58.42%로 가장 큰 매출 비중을 차지했다. 바이오콘텐츠 관리 시장(biocontent management market) 은 생물학적 데이터의 급속한 확장, 표준화된 데이터 저장 필요성, 효과적인 지식관리 솔루션 수요에 힘입어 2026~2035년 기간 동안 약 11.85%로 가장 빠른 CAGR을 기록할 것으로 예상된다.

서열 분석 플랫폼 부문(sequence analysis platform segment) 은 유전체 연구, 바이오마커(biomarker) 발굴, 개인맞춤의학 이니셔티브에서 널리 사용된 데 힘입어 2025년 약 32.16%로 가장 큰 매출 비중을 차지했다. 분자 모델링 부문(molecular modelling segment) 은 컴퓨팅 파워의 향상, 알고리즘 정확도 개선, 구조 기반 약물 설계(structure-based drug design) 접근법의 채택 증가에 의해 2026–2035년 동안 약 11.94%로 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예측된다.

차세대 염기서열 분석 기술로 생성되는 유전체 데이터가 급격히 증가하면서, 복잡한 데이터셋을 관리하고 분석할 수 있는 AI 기반 도구에 대한 수요가 크게 확대됐다. 개인맞춤의학에 대한 관심 확대도 또 다른 주요 동인으로, AI는 개인의 유전 프로파일 해석을 지원해 표적화되고 더 효과적인 치료 전략 개발을 가능하게 한다. 또한 데이터 처리 인프라의 발전과 맞물린 컴퓨팅 비용 감소로 AI 기술의 접근성이 높아졌다. 주요 기술 기업들의 대규모 투자와 제약·바이오테크·AI 기업 간 협력 확대는 이 분야의 혁신을 한층 가속화하고 있다.