AI 신약개발 한국 문제점 핵심! 확산세에도 불구, 구조적 한계에 직면한 이유

 

[요약]
1. 한국 AI 신약개발은 투자·플랫폼은 빠르게 늘지만, 성과는 전임상·1상 단계에 머물러 있는 초기 단계입니다.
2. 구조적 한계의 핵심은 데이터 접근성 부족, 인력·자본의 절대량 격차, 규제·임상 인프라, 사업모델 미성숙 등입니다.
3. 그럼에도 정부 전략과 산업 재편이 본격화되고 있어, 지금이 관련 정보를 이해하고 준비하기에 중요한 시점입니다.

목차

1. AI 신약개발, 왜 모두 주목하지만 성과는 더딜까?
2. 1. 시장은 커지는데… 한국 성과가 더딘 진짜 이유
3. 2. 구조적 한계 ① 데이터 접근성·품질의 벽
4. 3. 구조적 한계 ② 사람·돈·플랫폼의 글로벌 격차
5. 4. 구조적 한계 ③ 규제·임상·사업모델의 미완성
6. 결론: 한국 AI 신약개발, 무엇을 준비해야 할까?

AI 신약개발, 왜 모두 주목하지만 성과는 더딜까?

신약 하나를 시장에 내놓기까지 통상 10~15년, 비용은 1조~2조 원이 든다고들 합니다. 이 긴 시간과 막대한 비용을 절반 이하로 줄일 수 있을 것이라 기대를 모으는 기술이 바로 인공지능, 즉 AI 신약개발입니다.

글로벌에서는 이미 구글, 엔비디아 같은 빅테크와 대형 제약사들이 조 단위 투자를 하며 AI 기반 신약개발에 뛰어들고 있습니다. 한국 역시 대웅제약, JW중외제약, SK바이오팜 등 많은 제약·바이오 기업들이 자체 AI 플랫폼을 구축하며 발 빠르게 움직이고 있지요. 하지만 겉으로 보기엔 “AI 열풍”에 가까운데, 실제 성과를 들여다보면 아직 전임상이나 임상 1상 수준에 머무른 사례가 대부분입니다.

상용화까지 간 AI 신약은 아직 없고, 임상 중단이나 실패 사례도 적지 않다는 평가가 나옵니다. 이 글에서는 **“확산세에도 불구하고 왜 한국 AI 신약개발은 구조적 한계에 막혀 있는가?”**를 중심으로, 현재 시장 상황과 핵심 문제들을 최대한 쉽게 풀어서 정리해 보겠습니다.

 

1. 시장은 커지는데… 한국 성과가 더딘 진짜 이유

AI 신약개발 시장 자체는 매우 가파르게 성장하고 있습니다. 한국화학연구원이 발표한 보고서에 따르면, AI를 활용한 약물 발견 시장은 2023년 약 18억 달러 규모에서 2029년에는 약 68억 달러, 거의 4배 가까이 성장할 것으로 전망되고 있습니다.

이 시장의 핵심은 **“약물 발견(drug discovery)”** 단계입니다. 표적을 찾고, 유효 물질을 찾아내고, 선도물질을 만들어 최적화한 뒤 최종 후보물질을 고르는 초기 과정 전반에 AI가 개입하고 있지요. 특히 **선도물질 식별·생성 단계**에 AI를 활용하면 실패 확률을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대되고 있습니다.

한국도 뒤처진 것만은 아닙니다. 국내 기업들이 AI 플랫폼을 적극적으로 도입해, 근감소증 치료제 후보나 드노보(denovo) 항체 설계, 약물 재창출, 3D 구조 예측 등 다양한 시도를 하고 있습니다. 정부도 3~5년 동안 수백억~천억 원 규모의 예산을 투입해, AI 전임상·임상 모델개발과 항체 바이오베터 개발 등을 지원하겠다고 나선 상태입니다.

그런데도 현실에서는 **“임상 진입 후보물질은 10개 남짓, 대부분 1상에 머물러 있다”**는 평가가 나옵니다. 2상을 마친 사례는 극소수에 불과하고, AI가 발굴한 후보물질이 최종적으로 허가를 받아 시장에 나온 경우는 아직 없습니다.

 

AI는 후보물질을 빨리 찾는 데는 확실히 도움이 되지만, 실제 임상시험과 허가 과정은 여전히 긴 시간과 막대한 비용이 드는 병목 구간입니다.

 

결국 **“AI 도입” 자체보다, 이를 실제 임상·사업 성과로 연결하는 ‘마지막 구간’을 어떻게 넘느냐**가 관건인데, 바로 이 지점에서 한국이 구조적인 한계를 드러내고 있는 셈입니다.

 

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2. 구조적 한계 ① 데이터 접근성·품질의 벽

AI 신약개발의 핵심은 결국 데이터입니다. 모델이 아무리 좋아도, 학습시킬 데이터가 부족하거나 깨져 있으면 실제 성능은 크게 떨어질 수밖에 없습니다. 한국보건산업진흥원과 관련 전문가들은 반복해서 **“병원 데이터를 더 많이 활용할 수 있는 환경이 부족하다”**는 점을 지적합니다.

신약개발에 필요한 것은 단순한 진료 기록이 아니라, - 대규모 환자 코호트 데이터 - 정제된 전자의무기록(EMR) - 유전체·단백질체·대사체 같은 오믹스(omics) 데이터 - 장기 추적 관찰 데이터 등입니다. 그런데 실제로는 기관별 데이터 포맷이 제각각이고, 통합·표준화 정도도 낮으며, 연구자·기업이 이를 활용하는 절차도 복잡한 편입니다.

여기에 **개인정보 보호 규제**와 병원·기업 간 이해관계가 겹치면서, 연구 목적의 데이터 활용이 생각만큼 활발하게 이뤄지지 못하고 있습니다. 글로벌에서는 수십만~수백만 명 단위의 데이터 세트를 기반으로 연합학습(federated learning)까지 추진하는 반면, 국내는 아직 개별 병원·개별 프로젝트 단위에 머무르는 경우가 많습니다.

물론 정부도 이런 문제를 인식하고, - K-AI 신약개발 전임상·임상 모델개발 사업 - 연합학습 기반 신약개발 플랫폼(K-MELLODDY) 등 AI 바이오 확산 전략 을 통해 데이터 인프라와 플랫폼 구축에 나서고 있습니다. 하지만 제도·문화·표준이 한 번에 바뀌는 것은 아니기에, **데이터 접근성과 품질 격차는 당분간 한국 AI 신약개발의 가장 큰 구조적 한계로 남을 가능성이 높습니다**. 💡 요약하자면, “좋은 알고리즘을 가진 스타트업은 많은데, 마음껏 학습시킬 만한 양질의 임상·바이오 데이터 댐이 아직 충분히 열려 있지 않다”는 점이 현재 한국의 가장 아픈 부분이라 할 수 있습니다.

 

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3. 구조적 한계 ② 사람·돈·플랫폼의 글로벌 격차

두 번째 한계는 **전문 인력과 자본, 그리고 플랫폼 경쟁력의 규모 차이**입니다. 미국과 유럽에서는 수십 년 경력의 제약·임상 전문가와 최고 수준의 AI 연구자들이 한 팀을 이뤄, **“바이오+AI 융합형 인재”**를 중심으로 조직이 구성되는 경우가 많습니다. 반면 국내는 각각의 전문성은 높은 편이지만, 두 분야를 깊이 이해하며 중간에서 설계·조율할 수 있는 인재 풀은 아직 제한적이라는 평가가 많습니다.

자본 역시 마찬가지입니다. 글로벌에서는 구글, 엔비디아, 빅파마들이 **조 단위 투자**를 통해 장기적인 AI 신약 플랫폼을 키우고 있는 반면, 국내 기업들은 아직까지는 수백억~수천억 원 규모의 투자에 그치는 경우가 많습니다. 그 결과, - 글로벌 수준의 대형 파이프라인 구축 - 실패를 여러 번 감수할 수 있는 여유 자본 - 장기(10년 이상) R&D 전략 을 꾸준히 유지하기가 쉽지 않습니다.

특히 중소·중견 바이오기업은 몇 차례 임상 실패만으로도 경영 리스크가 커질 수 있어, **“공격적 투자”와 “위험 관리” 사이에서 늘 딜레마를 안고 갈 수밖에 없습니다**. 또 하나 짚어볼 부분은 **AI 플랫폼의 깊이와 범위**입니다. 국내 기업들도 약물 재창출, 분자 생성, 독성 예측 등 개별 기능에 특화된 플랫폼을 빠르게 만들고는 있지만, - 질병 이해 → 표적 발굴 → 분자 설계 → 전임상 → 임상 설계 → 환자 선별 및 반응 예측 까지 이어지는 **엔드투엔드(end-to-end) 플랫폼**을 갖춘 곳은 아직 드뭅니다.

AI가 후보물질 발굴 단계에서만 쓰이고, 임상 설계·환자 stratification(세분화)·실제 상용화 전략으로 이어지지 못하는 이유가 여기에 있습니다. 🚀 앞으로 AI 신약개발의 승부는 “한두 개 모델의 정확도”보다, **“데이터-플랫폼-임상-사업화”를 하나의 파이프라인처럼 엮어낼 수 있는가**에 달려 있다고 보셔도 좋습니다.

 

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4. 구조적 한계 ③ 규제·임상·사업모델의 미완성

세 번째로는 **규제 환경과 임상 인프라, 그리고 사업모델의 미성숙**을 짚어볼 필요가 있습니다. 우선, AI가 개입한 신약개발 결과물을 규제 당국이 어떻게 평가할 것인가에 대한 **가이드라인과 레퍼런스 케이스가 아직 충분하지 않습니다.** 임상시험 설계에 AI를 활용하거나, 환자 선별·용량 조절에 AI를 쓰는 경우, “어디까지를 과학적 근거로 인정할 것인가”에 대한 논의가 더 필요합니다. 또한 한국의 신약개발은 전통적으로 **글로벌 3상 또는 라이선스 아웃(기술수출)** 모델에 많이 의존해 왔습니다.

그런데 AI 기반 신약개발은, - 후보물질 자체의 가치 - 플랫폼 기술 라이선스 - 데이터·알고리즘 결합형 서비스 등 여러 층위의 사업모델이 얽혀 있기 때문에, 기존 제약사의 의사결정 구조와 잘 맞지 않는 부분도 적지 않습니다. AI스타트업과 제약사, 병원 간의 수익 배분과 책임 구조도 아직 명확하게 정리되지 않은 경우가 많습니다.

임상 인프라 측면에서도, 국가신약개발재단과 같은 기관들이 AI 기반 신약개발 과제를 지원하고 있지만, - AI로 설계된 임상시험을 빠르게 심사·승인하는 체계 - 다기관, 다국가 임상을 동시에 운영할 수 있는 컨소시엄 구조 - 실패에서 학습한 데이터를 다시 AI 모델에 반영하는 순환 구조 등은 이제 막 만들어지는 단계에 가깝습니다.

결과적으로 한국의 AI 신약개발은 **“기술은 빠르게 따라잡았지만, 이를 뒷받침할 규제·임상·사업 인프라는 아직 전통 신약개발 시대에 머물러 있는 상태”**라고 정리할 수 있습니다. 💡 정리해 보면, - 규제는 아직 명확한 길을 다 닦아놓지 못했고, - 임상 인프라는 데이터 순환 측면에서 초기 단계이며, - 사업모델은 “AI를 어떻게 돈이 되는 구조로 넣을 것인가”라는 질문에 답을 찾는 중이라고 보시면 됩니다.

 

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결론: 한국 AI 신약개발, 무엇을 준비해야 할까?

지금까지 살펴본 것처럼, 한국의 AI 신약개발은 표면적으로는 빠르게 확산되고 있지만, 그 이면에는 - 데이터 접근성·품질의 격차 - 융합형 인재와 자본의 부족 - 플랫폼·임상·사업모델의 미완성 이라는 구조적 한계가 동시에 존재하고 있습니다.

그럼에도 불구하고, 정부의 K-AI 전임상·임상 모델개발 사업, AI 바이오 확산전략, 국가신약개발재단의 지원 등은 분명 방향성을 제시하고 있습니다. 아직 완벽하지는 않지만, **지금이야말로 이 구조적 한계를 인식하고, 데이터·인력·플랫폼·규제 측면에서 틀을 다시 짜야 할 시기**라고 할 수 있습니다.

AI 신약개발에 관심이 있으시다면, - 투자자 입장에서는 “단순히 AI를 쓴다”는 말보다, **데이터와 임상, 사업모델을 어떻게 설계했는지**를 집중해서 보시는 게 좋고, - 연구자·개발자 입장에서는 “모델 성능”을 넘어서, **실제 임상과 규제 환경 속에서 살아남을 수 있는 기술인지**를 고민해 보실 필요가 있습니다.

 

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🚀 한 걸음 더 나가보고 싶으시다면?
AI 신약개발은 당장 결과가 보이는 분야는 아니지만, 지금 구조와 한계를 이해해 두시면 향후 5~10년 뒤 산업 재편의 흐름을 읽는 데 큰 도움이 되실 겁니다.
관심 있는 기업과 정책 동향을 꾸준히 지켜보시고, 필요하다면 관련 리포트·세미나도 한 번씩 살펴보시면 좋겠습니다.

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