인공지능이 만든 약, 우리는 복용할 준비가 되어 있는가?

1. AI 신약개발의 등장: 제약산업의 새로운 패러다임

최근 10년간 인공지능(AI)은 의료 산업의 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있으며, 그 중에서도 신약 개발 분야는 AI의 가장 강력한 임팩트를 받고 있는 영역이다. 기존 신약 개발은 평균 10~15년의 시간과 수천억 원의 비용이 소요되며, 이 중에서도 임상 1상에서 3상까지 이르기 전에 탈락하는 비율이 매우 높았다. 이에 따라 시간과 자원의 손실이 심각한 문제로 지적되어 왔으며, AI를 활용한 예측 모델과 자동화 플랫폼은 이러한 비효율을 줄이는 데 기여하고 있다.

대표적인 AI 신약 개발 플랫폼으로는 영국의 엑사이언티아(Exscientia), 미국의 인실리코 메디슨(Insilico Medicine), 그리고 한국의 신테카바이오, 스탠다임 등이 있다. 이들은 딥러닝과 머신러닝을 이용하여 수천만 개의 화합물 중 후보 물질을 빠르게 선정하고, 독성이나 약효 예측을 자동화함으로써 후보물질 발굴 시간을 기존 대비 10분의 1 수준까지 줄이고 있다. 특히 2020년, 엑사이언티아가 개발한 항암 후보물질 DSP-1181은 세계 최초로 AI가 설계에 관여한 약물로, 임상 단계에 진입하면서 큰 화제를 모았다.

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2. AI가 약을 어떻게 만들까? 알고리즘 기반 신약 설계 프로세스

그렇다면 AI는 실제로 어떻게 약을 설계하는 것일까? AI가 의약품을 만드는 과정은 단순히 데이터를 빠르게 처리하는 수준을 넘어서, 질병에 대한 생물학적 메커니즘을 분석하고, 거기에 맞는 분자를 ‘창조’해내는 일이다. 이를 위해 AI는 먼저 유전체 정보, 단백질 구조, 환자 임상 데이터 등 빅데이터 기반의 바이오 정보를 입력받는다. 이후 딥러닝 기반의 분자 모델링 시스템이 특정 표적 단백질에 작용할 수 있는 화합물 구조를 예측하고, 시뮬레이션을 통해 해당 화합물의 효능, 독성, 약물동태학적 특성을 분석하게 된다.

예를 들어, 알츠하이머 질환 치료제 개발을 시도하는 AI 플랫폼은 수백만 개의 관련 단백질 정보와 화합물 데이터를 학습한 뒤, 뇌혈관 장벽을 통과할 수 있는 구조적 조건을 충족하면서도 독성이 낮고 표적과 결합력이 높은 후보 약물을 예측한다. 이러한 AI 기반 분자 설계는 사람의 직관이 미치지 못하는 부분까지 분석 가능하기 때문에, 기존 제약사에서 실패한 기전을 새롭게 접근할 수 있는 **“지능형 설계”**를 가능하게 한다.

뿐만 아니라, AI는 임상시험 과정에서도 활용된다. 환자 선별, 용량 설계, 이상반응 예측 등을 통해 보다 정밀한 임상 전략 수립이 가능해진다. 이는 특히 희귀질환이나 고령자 대상 임상시험처럼 데이터가 부족한 영역에서 치료 성공률을 높이는 핵심 기술로 주목받고 있다.

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3. 우리는 복용할 준비가 되었는가? 신뢰와 윤리의 경계

AI가 만든 약은 기술적으로 혁신적이지만, 우리는 과연 이 약을 심리적·사회적으로 받아들일 준비가 되어 있는가? AI 기반 신약 개발의 윤리성과 신뢰성 문제는 아직 해결되지 않은 과제다. 사람의 직관과 판단이 아닌, ‘알 수 없는 블랙박스’에서 나온 알고리즘 결과가 생명을 다루는 약물 설계에 활용된다는 점에서, 일부 의사나 환자들은 우려를 표하고 있다.

또한, AI의 편향성 문제는 심각한 이슈다. 예컨대 학습에 사용된 데이터가 특정 인종이나 연령대에 치우쳐 있다면, 그 AI가 설계한 약물은 전체 인구집단에서 동일한 효과를 보장하지 않을 수 있다. 이로 인해 AI가 만든 약을 복용한 후 예기치 못한 부작용이 발생할 가능성도 존재한다. 실제로 2022년 미국에서는 AI 설계 기반으로 개발된 항암제 임상시험 중 일부에서 환자 수치 변동을 예측하지 못한 부작용이 보고되면서, AI 신약의 한계에 대한 논의가 이어졌다.

이에 따라 각국의 규제기관은 AI 신약에 대한 평가 기준을 강화하고 있다. FDA와 EMA는 AI 기반 약물의 경우, 설명 가능성(Explainability)과 투명한 데이터 출처를 반드시 요구하고 있으며, 식약처 또한 관련 가이드라인을 준비 중이다. 결국 AI 약물에 대한 신뢰는 기술적 정확성 외에도, 윤리적 투명성과 규제 기반의 신뢰 체계가 병행되어야 한다는 것이다.

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4. AI 의약품 시대의 미래와 과제: 기술과 인간의 협업

AI가 만든 약을 우리가 복용하게 되는 시대는 더 이상 먼 미래가 아니다. 이미 다수의 AI 기반 약물 후보가 임상단계를 거쳐 상용화를 앞두고 있으며, 일부 AI가 설계한 구조를 참고해 만든 복합제 형태의 의약품은 일본, 미국에서 조건부 승인을 받은 바 있다. 또한 국내 제약바이오 기업들 또한 AI 기술을 내재화하거나, AI 스타트업과 공동연구 계약을 체결하며 적극적으로 AI 의약품 시장에 진입하고 있다.

하지만 AI가 사람을 완전히 대체하는 것은 아니다. AI는 데이터를 기반으로 가장 가능성 있는 솔루션을 제시할 수 있지만, 최종 결정은 의사, 약사, 연구자 등 사람의 임상적 판단과 책임 아래 이뤄져야 한다. 따라서 이상적인 미래는 AI와 인간이 협력하여 더 빠르고, 더 정확하며, 더 안전한 의약품을 만들어내는 구조일 것이다.

결국 중요한 것은 기술 수용성에 대한 사회적 합의와 규제 기관의 투명한 감독이며, 이를 기반으로 AI 신약이 ‘기계가 만든 불안한 약’이 아니라, ‘사람을 살리는 스마트한 기술’로 인식되는 날이 올 것이다. 우리는 그 변화의 문 앞에 서 있으며, 복용할 준비는 단지 기술이 아니라 신뢰의 문제임을 기억해야 한다.