제약업계에서 신약 하나를 만드는 데는 보통 10년이 넘는 긴 시간과 수조 원에 달하는 돈이 들어갑니다. 수만 개의 후보 물질 중 단 하나만이 실제 약으로 탄생할 정도로 실패 확률도 매우 높죠. 하지만 최근 인공지능(AI) 기술이 이 견고한 성벽에 균열을 내고 있습니다. 과거에는 연구원들이 일일이 실험해야 했던 과정을 AI가 단숨에 처리하면서, 개발 기간을 획기적으로 줄이고 성공 가능성을 높여주는 역할을 하고 있기 때문입니다.

국경 넘는 공동 연구, 이제는 실험실 밖 실전으로

AI는 단순히 실험실 안의 도구에 머물지 않고 국경을 넘는 협력의 핵심이 되고 있습니다. 올해 초 과학기술정보통신부가 선정한 한-베트남 공동연구 사업이 대표적인 사례죠. 이 프로젝트는 항생제인 '반코마이신'의 최적 용량을 결정하기 위해 AI 모델을 활용합니다. 환자마다 몸 상태가 다르기 때문에 적절한 약의 양을 정하는 것이 매우 까다로운데, AI가 이를 정교하게 계산해 의료진의 결정을 돕는 시스템을 개발하는 것입니다.

단순한 유행 아닌 '진짜 실력'의 시대

시장의 시선도 냉정해지고 있습니다. 이제는 단순히 '우리도 AI를 쓴다'고 말하는 기업보다는, 강력한 제조 시설을 갖추고 있거나 이미 시장에서 검증된 대형 제약사들이 AI를 얼마나 잘 활용하느냐에 더 주목하는 분위기입니다. 실제로 주식 시장에서도 탄탄한 실적을 바탕으로 AI 기술을 접목한 기업들이 긍정적인 평가를 받고 있습니다. 2026년 5월 현재, 한국은행의 기준금리가 2.5% 수준을 유지하고 미국의 금리 역시 3.6%대를 기록하는 등 자본 조달 비용이 만만치 않은 상황이라 더욱 그렇죠.

결국 AI는 신약 개발이라는 거대한 퍼즐을 맞추는 강력한 도구가 될 것입니다. 방대한 유전체 정보와 임상 데이터를 분석해 부작용은 줄이고 효과는 높이는 '정밀 의료'의 시대가 AI를 통해 한층 더 가까워지고 있습니다. 10년의 기다림이 1년의 혁신으로 바뀌는 날이 멀지 않아 보입니다.

제약업계에서 신약 하나를 만드는 데는 보통 10년이 넘는 긴 시간과 수조 원에 달하는 돈이 들어갑니다. 수만 개의 후보 물질 중 단 하나만이 실제 약으로 탄생할 정도로 실패 확률도 매우 높죠. 하지만 최근 인공지능(AI) 기술이 이 견고한 성벽에 균열을 내고 있습니다. 과거에는 연구원들이 일일이 실험해야 했던 과정을 AI가 단숨에 처리하면서, 개발 기간을 획기적으로 줄이고 성공 가능성을 높여주는 역할을 하고 있기 때문입니다.

국경 넘는 공동 연구, 이제는 실험실 밖 실전으로

AI는 단순히 실험실 안의 도구에 머물지 않고 국경을 넘는 협력의 핵심이 되고 있습니다. 올해 초 과학기술정보통신부가 선정한 한-베트남 공동연구 사업이 대표적인 사례죠. 이 프로젝트는 항생제인 '반코마이신'의 최적 용량을 결정하기 위해 AI 모델을 활용합니다. 환자마다 몸 상태가 다르기 때문에 적절한 약의 양을 정하는 것이 매우 까다로운데, AI가 이를 정교하게 계산해 의료진의 결정을 돕는 시스템을 개발하는 것입니다.

단순한 유행 아닌 '진짜 실력'의 시대

시장의 시선도 냉정해지고 있습니다. 이제는 단순히 '우리도 AI를 쓴다'고 말하는 기업보다는, 강력한 제조 시설을 갖추고 있거나 이미 시장에서 검증된 대형 제약사들이 AI를 얼마나 잘 활용하느냐에 더 주목하는 분위기입니다. 실제로 주식 시장에서도 탄탄한 실적을 바탕으로 AI 기술을 접목한 기업들이 긍정적인 평가를 받고 있습니다. 2026년 5월 현재, 한국은행의 기준금리가 2.5% 수준을 유지하고 미국의 금리 역시 3.6%대를 기록하는 등 자본 조달 비용이 만만치 않은 상황이라 더욱 그렇죠.

결국 AI는 신약 개발이라는 거대한 퍼즐을 맞추는 강력한 도구가 될 것입니다. 방대한 유전체 정보와 임상 데이터를 분석해 부작용은 줄이고 효과는 높이는 '정밀 의료'의 시대가 AI를 통해 한층 더 가까워지고 있습니다. 10년의 기다림이 1년의 혁신으로 바뀌는 날이 멀지 않아 보입니다.