노보 노디스크, 오픈AI와 손잡고 AI 신약 개발 가속화

Novo Nordisk는 OpenAI와 전략적 파트너십을 체결하고 운영 전반에 고급 인공지능(AI)을 도입해 신약 개발을 가속화하고 환자 치료 성과를 개선하겠다고 발표했다. 이번 협력은 초기 연구부터 제조 및 상업 운영에 이르는 전체 가치 사슬에 OpenAI의 AI 역량을 통합하며, 연구개발, 제조, 상업 기능 전반에 걸쳐 시범 프로그램이 도입될 예정이다. 2026년 말까지 완전한 통합이 계획되어 있다.

회사 측은 AI가 복잡한 데이터 세트를 분석하고 잠재적 약물 후보를 식별하며 연구에서 임상 적용까지 걸리는 시간을 단축하는 데 사용될 것이라고 밝혔다. 이번 파트너십은 제조, 공급망, 기업 기능의 효율성 향상에도 초점을 맞출 예정이며, OpenAI는 Novo Nordisk 직원들의 역량 강화를 지원하고 전 세계 팀의 AI 리터러시 향상에 중점을 둔다. 회사는 윤리적이고 규정을 준수하는 AI 기술 사용을 보장하기 위해 엄격한 데이터 보호, 거버넌스, 인간 감독이 포함된다고 강조했다. 이번 발표는 Novo Nordisk가 기술 파트너 및 연구 기관과의 협력을 통해 기존에 해온 AI 투자를 기반으로 한다.

Novo Nordisk의 사장 겸 최고경영자(CEO)는 이번 파트너십이 차세대 헬스케어 시대를 선도하기 위한 중요한 발걸음이라며, 일상 업무에 AI를 통합하면 이전에는 불가능했던 규모로 데이터 세트를 분석하고, 볼 수 없었던 패턴을 식별하며, 그 어느 때보다 빠르게 가설을 검증할 수 있다고 말했다. 그는 이번 움직임이 특히 비만과 당뇨병 같은 만성 질환에서 새로운 치료법 발견을 크게 가속화할 수 있다고 덧붙였다. 이들 질환은 여전히 충족되지 않은 의학적 수요가 높다. OpenAI의 CEO는 이번 협력이 생명과학 분야에서 AI의 역할이 커지고 있음을 보여주며, 과학적 발견을 가속화하고 더 스마트한 글로벌 운영을 실행하며 환자 치료의 미래를 재정의하는 데 도움이 될 것이라고 말했다.

이번 파트너십은 신약 개발 분야의 더 큰 변화를 반영한다. AI는 결정적 단계에 접어들었으며 제약·생명공학 업계는 AI를 보다 실용적인 시각으로 바라보고 있다. AI는 전체 약물 개발 과정을 대체하기보다 표적 확인, 단백질 구조 예측, 항체 설계, 개발 가능성 평가, 임상시험 설계, 환자 계층화 등 특정 병목 현상을 해결하는 도구로 점점 더 인식되고 있다. 글로벌 제약사들은 연구개발 생산성을 높이기 위해 인수·합병, 전략적 투자, 자체 플랫폼 개발 등을 통해 대응하고 있다. 핵심 질문은 더 이상 AI를 사용할지 여부가 아니라, 어디에 통합할지, 어떤 데이터를 축적할지, AI가 생성한 후보 물질이 전임상 및 임상 개발을 성공적으로 통과할 수 있을지 여부다.

글로벌 제약사들은 크게 두 가지 접근법을 취하고 있다. 초기 단계 신약 개발을 가속화하기 위해 전문 AI 기업과 협력하는 방식과, 임상 개발 및 의사 결정을 개선하기 위해 연구개발 운영 전반에 AI를 내장하는 방식이다. Sanofi는 OpenAI 및 Formation Bio와 파트너십을 맺고 약물 개발 전 과정에 사용할 AI 기반 소프트웨어를 개발하고 있다. Eli Lilly는 항균제 내성 박테리아 감염 치료제를 식별하기 위해 OpenAI와 협력한다고 발표했다. Alphabet의 Isomorphic Labs는 Lilly 및 Novartis와 최대 30억 달러 규모의 전략적 연구 파트너십을 체결했으며, 작년에 Novartis와 협력을 확대했다. Genentech는 Nvidia와 협력해 AI 기반 신약 개발 플랫폼을 강화하고 있고, AstraZeneca는 Absci와 AI 기반 항체 발견 분야에서 파트너십을 맺었다. 지난 2월 Iambic Therapeutics는 Takeda와 수년간 협력한다고 발표했으며, 이에 따라 자사의 AI 신약 개발 플랫폼과 습식 실험 역량을 적용해 Takeda의 종양학, 위장관, 염증성 질환 분야 저분자 프로그램을 지원할 예정이다. AI 기반 신약 개발은 더 이상 AI 기업만의 영역이 아니다. 글로벌 제약사들은 후속 개발, 제조, 임상 개발, 상업화에 대한 통제권을 유지하면서 AI 전문 기업을 외부 연구 파트너로 점점 더 많이 활용하고 있다.

미국 식품의약국(FDA)은 AI를 약물 개발 전 과정에 걸친 규제 과학 문제로 취급하고 있다. FDA는 AI가 약물 안전성, 유효성, 품질에 대한 규제 결정을 뒷받침하는 데이터나 정보를 생성할 때 그 신뢰성을 의도된 용도에 따라 평가해야 한다는 지침을 발표했다. 이는 AI가 연구 지원 도구를 넘어 규제 제출 및 연구개발 의사 결정의 구성 요소로 진화하고 있음을 시사한다.

인도에서는 연방 보건·가족복지부 장관이 AI 기반 도구가 신약 개발을 가속화하고 연구 기간을 단축하며 연구 과정의 비용 효율성을 높여 저렴한 의료 서비스 제공을 강화할 수 있다고 말했다. 그는 India AI Impact Summit 2026에서 SAHI(Secure AI for Health Initiative)와 BODH(Benchmarking Open Data Platform for Health AI) 출범을 축하하는 자리에서 AI는 단독으로 작동하지 않으며 강력한 디지털 인프라와 고품질 데이터가 있어야 발전한다고 밝혔다. 인도는 이를 일찍 인식하고 약 10년 전부터 디지털 기반을 구축하기 시작했다고 설명했다. 2015년 시작된 Digital India 프로그램이 대표적이며, 플랫폼 간 상호 운용 가능한 시스템이 구현됐고, 데이터 프라이버시와 보안을 보장하면서 시민의 권리를 강화하기 위한 대규모 동의 기반 건강 데이터 프레임워크가 개발되고 있다고 덧붙였다.

단백질 구조 예측과 단백질 설계는 AI 기반 신약 개발에 대한 기대를 높인 기술 중 하나로 여전히 꼽힌다. 단백질의 3차원 구조는 기능을 이해하는 데 기본적이며, 약물은 표적 단백질에 결합해 효과를 나타내기 때문에 단백질-약물 상호작용을 이해하는 것은 효능과 선택성을 개선하는 데 중요하다.