제약업계, AI 기반 신약개발 파트너십 ‘소수·대형화’로 재편

IQVIA에 따르면 제약 및 바이오텍 기업 간 글로벌 공동 연구개발(joint research and development) 거래 총액은 2025년 $86.7 billion으로, 전년 대비 49% 증가했다. 계약 1건당 평균 규모는 47% 급증해 약 $1.16 billion에 이르며 사상 최고치를 기록했다. 다만 거래 건수는 지난 5년간 감소해, 더 적지만 더 큰 규모의 표적형 투자로 무게중심이 이동하고 있음을 보여준다.

AI와 머신러닝(machine learning)은 협력적 약물 발굴(drug discovery)의 핵심 기술로 자리 잡으며, 대규모이자 기술집약적인 파트너십을 견인하고 있다. 기업들은 파트너십 수를 늘리기보다는, 적어도 현재로서는 제품이 시장에 진입할 가능성이 더 확실해 보이는 AI 기반 신약 발굴 플랫폼에 자본을 집중하고 있다.

Big Tech 기업들은 제약사들과의 제휴를 점점 더 확대하고 있다. 시장조사업체 Grand View Research에 따르면 AI 신약 발굴 시장은 올해 약 $2.9 billion에서 2033년 $13.8 billion으로 성장할 전망이다. Nvidia는 세계 최대 제약사인 Eli Lilly와 손잡고 차세대 연구소 구축에 $1 billion을 투자하기로 했다. Google의 지원을 받는 AI 신약 스타트업 Isomorphic Labs도 Eli Lilly와 $1.7 billion, Novartis와 $1.2 billion 규모의 대형 공동 개발 계약을 체결했다.

중국 기업들도 공격적으로 규모를 키우고 있다. 자체 AI 플랫폼을 개발한 CSPC Pharmaceutical은 AstraZeneca로부터 $5.3 billion 투자를 유치했으며, 약물 설계 기업 XtalPi는 미국 정보기술 기업 DoveTree와 $6 billion 규모의 대형 프로젝트를 시작했다. JW Pharmaceutical, Daewoong Pharmaceutical, SK Biopharmaceuticals 등 한국 기업들도 자체 플랫폼을 개발하고 외부 협력을 추진하며 경쟁에 뛰어들고 있다.

AI의 매력은 업계의 핵심 병목인 시간과 비용 문제를 해결하는 데 있다. 신약 1개를 개발하는 데는 통상 10~15년이 걸리고 비용은 1조~2조 원($673 million~$1.3 billion)에 이른다. 반면 AI는 방대한 데이터를 빠르게 분석해 수백만 가지 가능성 가운데서도 유망한 신약 후보 물질을 높은 정밀도로 찾아낼 수 있다. 선도 AI 신약 발굴 기업 Insilico Medicine은 분자 구조 설계부터 초기 검증까지의 과정을 단 2개월 만에 완료했다. Korea Biotechnology Industry Organization에 따르면 이는 통상 2~3년이 걸리는 기존 공정 대비 약 15배 빠른 속도였다.

그러나 AI가 찾아낸 후보 물질을 승인된 의약품으로 전환하는 과정은 여전히 큰 난관으로 남아 있다. 가톨릭대학교(Catholic University of Korea) 의생명과학 분야 겸임교수에 따르면, AI는 유망 후보를 식별하는 데 강점을 보이지만 인체에서의 효능을 입증하고 국가별 복잡한 규제 시스템을 통과하는 일은 전혀 다른 도전 과제다. 업계 전문가들은 이로 인해 Big Tech의 알고리즘과 Big Pharma의 자본·임상 전문성을 결합하는 새로운 모델이 확산하고 있다고 말한다. 이러한 장벽을 넘기 위해 Big Tech의 기술 역량과 Big Pharma의 자본을 결합한 대규모 협업이 점점 더 필수적이 되고 있다.

2020년 영국 기반 Exscientia는 AI를 활용해 항암 후보 물질을 발굴하며 기대를 모았지만, 해당 프로젝트는 2023년 임상시험(clinical trial) 과정에서 중단됐고 이후 경쟁사에 매각됐다.

제약사들은 혁신 치료제 개발에 수십억 달러를 투자하지만, 복잡한 치료를 처방받은 환자 중 놀라울 정도로 높은 비율이 치료를 시작조차 하지 않으며, 시작하더라도 약효가 나타날 만큼 충분히 오래 유지하지 못하는 경우가 대부분이다. 이 위기를 이끄는 힘은 3가지다. 복잡한 치료가 신규 승인에서 주류가 됐다. 바이오의약품, 주사제, 유전자치료제, 희귀질환 치료 등 복잡한 치료가 새로운 FDA 승인에서 선도하기 시작했으며, 각각은 집중적이고 지속적인 환자 교육을 필요로 한다. 의사는 교육할 시간이 부족하다. 진료당 7~12분으로 의사는 진단을 확인하기도 벅차며, 복잡한 검사·용량 조절 절차를 안내하거나 주사 공포를 다루는 데까지는 이르기 어렵다. 환자는 신뢰하기 어려운 정보원으로 향한다. 압도된 환자들은 교육의 공백을 ChatGPT, 소셜미디어, 인플루언서로 메우며, 혼란과 망설임을 낳는 오정보를 접하는 일이 잦다.

제약사들은 신약 개발에 막대한 돈을 쓴다. 대부분은 실패하지만, 규제 당국의 승인을 받아 시장에 출시되는 데 성공하면 특허가 경쟁사의 모방을 막는 동안 수십억 달러의 매출을 올릴 수 있다. 특허는 여러 해 동안 지속되지만 결국 만료된다. 그 시점이 되면 환자들이 제네릭 복제약을 이용할 수 있게 되면서 해당 의약품의 매출은 급락한다.