“신약 개발에 드는 평균 비용은 20억 달러, 성공 확률은 10%도 안 된다.”

제약업계에서 오랫동안 반복된 이 암울한 공식이 깨질지도 모른다. 글로벌 제약사 일라이 릴리(Eli Lilly)가 최근 AI 기반 약물 개발 플랫폼을 공개하면서 업계 전체의 관심이 집중되고 있다. 특히 이번 플랫폼은 단순히 자사 연구를 위한 도구가 아니라, 중소 바이오 기업과 스타트업까지 사용할 수 있도록 개방한다는 점에서 의미가 크다.

신약 개발의 오래된 난제

전통적으로 신약 개발은 ‘시간·돈·실패’라는 세 단어로 요약된다. 후보 물질을 발굴하고 임상시험을 거쳐 시장에 출시하기까지 평균 10~15년이 소요된다. 게다가 수많은 후보 물질이 임상 단계에서 탈락하면서 비용과 위험은 기하급수적으로 늘어난다.

AI는 이 난제를 정면으로 겨냥한다. 방대한 생물학적 데이터와 임상 결과를 학습한 알고리즘은 신약 후보 물질을 훨씬 빠르게 탐색하고, 부작용 가능성까지 조기에 예측할 수 있다.

일라이 릴리(Eli Lilly)의 전략

일라이 릴리는 이번에 공개한 AI 플랫폼을 통해 “신약 개발의 민주화”를 선언했다.

• -중소기업 접근성: 막대한 슈퍼컴퓨터 자원이 없는 스타트업도 일라이 릴리의 플랫폼을 통해 AI 기반 분석을 수행할 수 있다.
• -협업 생태계 구축: 일라이 릴리는 파트너사와 연구 데이터를 공유하면서 ‘AI-제약 오픈 생태계’를 지향한다.
• -신속한 후보 발굴: AI 알고리즘을 활용해 분자 구조 분석 및 임상 적합성 평가 속도를 획기적으로 높였다.
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전문가와 업계의 시각

한 MIT 생명공학과 교수는 “이번 발표는 제약업계가 단순한 연구 기업을 넘어 데이터·AI 플랫폼 기업으로 변모하는 신호탄”이라고 평가했다.

반면 업계 일부에서는 “AI 모델이 학습한 데이터의 편향성과 불완전성이 여전히 위험 요인”이라고 지적한다. 특히 환자 집단이 다양한 인종·환경을 반영하지 못할 경우, AI가 제시하는 후보 물질도 한계가 있을 수 있다.

데이터로 본 AI 신약 개발

• -글로벌 AI 신약 개발 시장 규모: 2023년 약 30억 달러 → 2030년 200억 달러 이상으로 성장 전망 (Grand View Research)
• -개발 속도 단축: 초기 후보 발굴 단계가 평균 4~5년 → AI 활용 시 1~2년으로 단축
• -성공 확률 증가: 일부 AI 기반 프로젝트에서 임상 진입 성공률이 기존 대비 약 2배 향상된 사례 보고

앞으로의 과제

• -AI 기반 신약 후보의 임상 검증은 여전히 비용과 시간이 소요된다.
• -데이터 공유와 저작권, 환자 개인정보 문제에 대한 규제도 불가피하다.
• -AI가 제시한 결과를 얼마나 ‘설명 가능’하게 만들 수 있는지가 업계 신뢰를 좌우할 것이다.

일라이 릴리(Eli Lilly)의 이번 행보는 단순한 기술적 혁신이 아니라, 제약업계의 권력 구조 자체를 바꿀 수 있는 사건이다. 앞으로 신약 개발은 몇몇 거대 제약사가 독점하는 영역이 아니라, AI를 무기로 한 스타트업과 협업 네트워크가 주도할 수 있다.

여러분은 어떻게 생각하는가? “AI가 만든 신약”을 당신과 가족이 믿고 복용할 수 있겠는가?