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“프로그램이 가볍다.” “따라하기 쉽다.”
“기능이 다 있다” 이 AI 플랫폼의 이름은?
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AI 신약 개발의 진화: 과거, 현재 그리고 미래

AI 신약 개발이 왜 주목받는지, 그 과거와 현재, 그리고 미래까지 한눈에 정리해드립니다.
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히츠 하이퍼랩 팀
2025.03.217min read
AI 신약 개발의 진화 과거, 현재 그리고 미래.png

ChatGPT 다음으로 올 혁신 - AI 신약 개발

안녕하세요, 히츠 하이퍼랩 팀입니다. 요즘 글로벌 리더들이 주목하는 기술과 산업은 셀 수 없이 많지만, 그중에서도 단연 화제의 중심에 있는 것은 바로 AI 신약 개발입니다. 2024년, 구글 딥마인드의 CEO, 데미스 하사비스가 노벨 화학상을 수상한 게 바로 이를 잘 보여주는 예인데요. 그가 개발한 AlphaFold는 생명 과학에 놀라운 변화를 가져왔습니다. 그렇다면 AI 신약 개발은 언제부터 시작된 걸까요? 지금 현재 어디까지 왔고, 앞으로 어떤 모습으로 발전할까요? 이번 글에서는 AI 신약 개발의 과거와 현재를 돌아보고, 미래를 함께 그려보고자 합니다.

AI 신약 개발이 주목받고 있는 이유

1928년, 한 과학자가 우연히 곰팡이를 발견했고, 이는 인류 최초의 항생제 '페니실린'으로 이어졌습니다. 이 발견은 우연이었지만, 이후 인류는 더 이상 운에 의존하지 않고 '신약 개발'이라는 무기를 만들어 질병을 극복해내기 시작했습니다. 오늘날 AI(인공지능)는 이 ‘신약개발’이라는 무기를 혁신적으로 진화 시키며 전 세계적으로 주목받고 있습니다. AI는 신약 개발 속도를 가속화하고, 비용을 줄이며, 환자 맞춤형 치료제를 만들 수 있을 만큼 무한한 잠재력을 보여주고 있습니다. NVIDIA CEO 젠슨 황은 “다시 대학생이 된다면 인간 생물학을 공부할 것”이라며 AI와 생물학이 미래를 바꿀 것임을 강조했습니다.

NVDIA CEO 젠슨황

ChatGPT 다음으로 올 혁신 - AI 신약 개발의 과거

AI 신약 개발의 역사는 컴퓨터 기술의 발전과 함께해 왔습니다. 엄밀히 말해 초기 컴퓨터 기반 신약 개발은 오늘날의 AI와는 다릅니다. 하지만 오늘날 AI 신약 개발의 기초를 닦은 기술로 볼 수 있습니다.

  • 1960년대: QSAR(구조-활성 관계 분석) 모델이 등장하며 컴퓨터 기반 신약 개발이 첫걸음을 뗐습니다.
  • 1980년대: 물리 기반의 CADD(컴퓨터 기반 약물 설계)가 도입되며 본격적인 기술적 진보가 시작됐습니다.
  • 1990년대: 슈뢰딩거(Schrödinger) 와 같은 CADD 플랫폼이 상용화되며 산업 전반으로 확산됐습니다.
  • 2010년대: 딥러닝 기술의 발전과 함께 리커전(Recursion), 인실리코 메디슨(Insilico Medicine)과 같은 AI 신약 개발 스타트업이 등장했습니다. 2019년 인실리코 메디슨은 AI로 설계한 특발성 폐섬유화증 치료제를 임상 2상에 진입시키며 무한한 가능성을 입증했습니다.
  • 2020년대: 구글 딥마인드의 알파폴드2가 단백질 구조 예측의 혁신을 가져왔고, 2024년 개발자 데미스 하사비스와 존 점퍼는 노벨화학상을 수상하며 AI의 위상을 드높였습니다.

AI 신약 개발의 과거를 돌아보면, 신약 개발이라는 분야에 AI 기술이 적용된 역사가 길지 않다는 걸 알 수 있습니다. 하지만 짧은 시간 동안에 발전 속도는 매우 빨랐습니다. AI가 신약 개발 분야에 혁신을 가져오고 있다는 점을 주목해야 합니다.

AI 신약 개발 회사 이미지

ChatGPT 다음으로 올 혁신 - AI 신약 개발의 현재

2025년, AI 신약 개발은 바이오 산업의 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 전 세계적으로 대규모 프로젝트가 속속 등장하고 있으며, 대한민국 역시 이 흐름에 맞춰 다양한 전략을 모색하고 있습니다. 현재 AI 신약 개발은 글로벌 경쟁과 기술 혁신의 전환점에 서 있습니다.

  • 글로벌 트렌드:
    • 구글 딥마인드는 아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs)를 설립해 노바티스, 일라이릴리와 4조 원 규모의 공동 연구를 진행 중입니다.
    • OpenAI는 사노피와 협력하며 스타트업 투자에 박차를 가하고,
    • Zyra는 노벨상 수상자 데이비드 베이커 교수와 함께 10억 달러 투자를 유치했습니다.
    • 인실리코 메디슨은 AI로 설계한 신약이 임상 2상에서 긍정적 성과를 달성하며 실질적인 성과를 내고 있습니다.
  • 국내 상황: 한국은 2023년까지 52개 AI 신약 개발 스타트업이 등장했으나, 2022년 이후 투자 감소로 성장세가 둔화됐습니다. 다행히 2024년 국가바이오위원회 출범으로 정부 지원이 늘어날 전망입니다.
  • 비즈니스 모델의 등장: 독자적으로 AI 신약 개발 프로그램을 만들거나, AI 신약 개발 회사와 제약사와의 공동 개발을 진행하기도 합니다. 최근에는 SaaS(Software as a Service) 플랫폼 제공을 통한 AI 신약 개발 플랫폼이 주목받고 있습니다.

2024 노벨 화학상을 수상한 베이커·하사비스·점퍼, 이들은 모두 AI 전문가들이다

ChatGPT 다음으로 올 혁신 - AI 신약 개발의 미래

그렇다면 앞으로 AI 신약 개발은 어떻게 발전할까요? 많은 전문가들은 AI가 신약 개발 속도와 정확성을 획기적으로 높일 것이라 전망합니다. 더 나아가, 로봇 기술과 결합해 설계부터 생산까지 전 과정을 자동화하고, 환자 개개인의 건강 상태에 맞춘 맞춤형 약물까지 개발할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

  • 개발 속도 혁신: AI가 임상시험 단계까지도 직접 설계하며, 종양학, 심혈관 질환, 신경퇴행성 질환 등에서 신약 출시가 가속화 될 전망입니다. 데미스 하사비스는 “2~3년 내 많은 AI가 신약을 만들어낼 것”이라고 예측했습니다.
  • Physical AI: AI 예측과 화합물 합성, 로봇 기반 실험 자동화를 융합해 정확도와 데이터 확보가 획기적으로 개선됩니다. AI는 실시간 피드백을 제공하는 ‘AI 에이전트’로 진화할 것입니다.
  • 멀티모달 AI와 가상세포: 단백질 구조, 멀티오믹스, 이미지 등 다양한 데이터를 융합해 ‘디지털 트윈(가상세포 모델)’을 구축, 환자 맞춤형 신약 개발이 가능해질 것입니다.

또한, OpenAI CEO 샘 올트먼은 "AI는 인류 건강에 큰 도움이 될 것"이라며 AI 신약 개발에 대한 강한 기대감을 드러냈습니다. 이처럼 미래의 AI는 신약 개발 전 과정을 주도하며, 국가 핵심 산업으로 자리 잡을 전망입니다. 이에 따라 글로벌 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 보입니다.

AI 신약 개발의 중요성을 인식하고 있음에도, 개별 기업이 AI 신약 개발을 주도하기에는 상당한 부담이 따릅니다. AI 신약 개발에는 GPU 서버 비용, 인력 비용, 프로그램 유지 비용 등 막대한 자본이 필요하기 때문입니다. 예를 들어, 미국은 700조 원 규모의 '스타게이트' 프로젝트를, 일본은 2030년까지 최소 10조엔(약 97조8000억원)을 AI 및 관련 산업에 투자할 계획입니다. 이런 거대한 자본과 경쟁해야 하는 대한민국 기업들은 독자적인 개발에 어려움을 겪을 가능성이 높습니다. 따라서 자체적으로 AI 신약 개발 시스템을 구축하기보다는 이미 잘 만들어진 AI 신약 개발 SaaS 플랫폼을 활용하는 것이 현실적이고 효율적인 대안이 될 수 있습니다.

AI 신약 개발의 미래

AI 신약 개발 플랫폼, 하이퍼랩

이때 주목할 만한 솔루션이 바로 국내 AI 신약 개발 플랫폼 하이퍼랩(HyperLab)입니다. 하이퍼랩은 히츠에서 개발한 독자적 기술인 물리 융합 딥러닝 모델인 PIGNet을 기반으로, 타겟 단백질과 분자 간 결합력을 보다 간편하고 정확하게 예측할 수 있습니다. PIGNet은 세계 최초의 AI와 물리학을 융합한 도킹(Docking) 기술로, 데이터 기반 접근법과 물리 기반 방법론을 결합해 각각의 장점을 극대화했습니다. ( 더 자세한 내용은 블로그 글을 참고해주세요.)

  • 주요 기능: 바인딩, 스크리닝, 디자인, ADME/T 등 신약 개발 초기 단계에 특화된 AI 기술을 하나의 플랫폼에서 제공합니다. AI 신약개발을 원하는 제약사, 연구기관이라면 클라우드 기반 SaaS 플랫폼으로 초기 투자 부담을 줄일 수 있습니다. 또한 편리한 UI, UX를 통해 AI를 잘 모르는 신약 개발 연구진들도 간편하게 이용하실 수 있습니다. 현재 하이퍼랩은 가입 후 7일 간 무료 체험이 가능합니다.
  • 활용 사례: 세계적인 암 센터인 미국의 MD Anderson은 하이퍼랩을 이용해 100nM급 유효 물질을 단 3개월 만에 발굴한 사례가 있습니다. 기존에는 5년 동안의 연구로도 풀리지 않던 문제를 단 3개월만에 풀어내면서, AI로 신약 개발 기간을 90% 이상 단축시켰습니다. (관련 기사 보기)

하이퍼랩은 신약 개발에 도움이 되는 서비스를 제공하기 위해 계속해서 발전하고 있습니다. 오는 4월에는 ‘하이퍼 바인딩 Co-folding’을 선보입니다. 하이퍼 바인딩 Co-folding은 단백질 서열과 분자구조 정보만으로 리간드-단백질 결합구조와 결합에너지를 정확하게 예측할 수 있는 혁신적인 기술입니다. 상세한 설명은 히츠 유튜브 채널에서 임재창 CTO가 진행한 웨비나를 참고해주세요.

하이퍼 바인딩 Co-folding에 대해서 더 자세하게 알아볼 수 있는 히츠의 웨비나 

또한, 하이퍼랩은 신약 개발 연구원을 위한 자체 LLM(Large Language Model) 시스템인 'AI Assistant'를 4월 간 제공할 예정입니다. 지금까지 다양한 LLM 프로그램이 출시되었지만, 히츠의 AI assistant는 신약 개발 분야에 특화된 LLM으로, 연구 관련 최신 논문을 빠르게 제공하여 실질적인 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

마지막으로, 7조 개 규모의 초거대 분자 라이브러리에서 유효 물질을 발굴하는 'Hyper Screening X'도 현재 개발 중입니다. 기존 가상 탐색 방식으로는 7조 개 분자를 분석하는 것이 불가능에 가까웠습니다. 슈퍼컴퓨터를 사용하더라도 100년 이상 걸릴 정도로 방대한 작업이었죠. 하지만 히츠의 AI 신약개발 플랫폼 하이퍼랩을 이용하면 초거대 분자 라이브러리에서 합성 가능한 유효물질을 도출하는 게 가능해집니다.    

신약 개발은 과거의 우연에서 시작해 현재의 혁신으로 이어졌고, 미래에는 인류 건강을 지키는 강력한 도구가 될 것입니다. 하이퍼랩을 활용해 그 첫걸음을 시작하시면 좋겠습니다.

AI 신약개발 플랫폼 하이퍼랩

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