최근 바이오파마에서 가장 인기 있는 딜메이킹 테마 중 하나는 인공지능(AI)이다.

AI는 이미 헬스케어 분야에서 널리 퍼져 있다.

알고리즘은 환자의 사망 또는 악화 위험을 예측하고, 진단 또는 분류를 제안하며, 의사의 업무를 지원하기 위해 방문을 기록하고 요약하며, 보험 청구 등 다양한 분야에 사용되고 있다.

이런 분야의 하나는 의심할 여지없이 약물 개발에서 AI의 사용일 수 있다.

일부 기업은 여 질병 추세를 파악하고 질병에 관여하는 단백질 표적을 찾기 위해 방대한 양의 데이터를 통해 면밀히 조사하기 위해 이미 AI를 사용하고 있다.

AI는 데이터 기반 예측과 효과 평가를 통해 약물 발견을 간소화하고, 임상 시험을 최적화와 비용이 많이 드는 실패를 최소화함으로써 제약 R&D 비용을 크게 절감할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

데이터 및 분석 회사인 글로벌데이터가 2024년 11월 15일부터 12월 4일까지 128명의 제약 업계 전문가를 대상으로 실시한 설문조사 보고서(The State of the Biopharmaceutical Industry – 2025)를 보면, 의견은 다양했지만, 응답자들은 AI가 향후 12개월 동안 R&D 생산성을 높이고 비용을 절감할 수 있는 능력이 있다는 데 동의했다.

제약 R&D에서 생산성 향상은 기업이 빠르게 진화하는 시장에서 보다 효과적으로 혁신하고, 새로운 의료 수요에 대응하고, 경쟁 우위를 유지하는 동시에 장기적인 지속 가능성을 위협하는 비용 상승과 긴 일정을 해결할 수 있는, 신약 개발을 가속화하기 때문에 중요하다.

또한, 생산성 향상은 제약사들이 경쟁력을 유지하고 디지털화 추세에 발맞추기 위해 첨단 기술을 통합하도록 장려하는, 산업 전반에 걸친 AI 채택의 광범위한 추세와 일치하기 때문에 매우 중요하다.

조사에서, 제약 업계 전문가들은 지금까지 AI가 가장 효과적으로 통합된 분야로 약물 발견에서 세대와 최적화를 주도하는 것임을 확인했다.

R&D에서 다른 중요한 프로세스로 표적 식별이 뒤를 이었다.

많은 약물이 여전히 발견 혹은 임상시험의 초기 단계에 있는 등, 약물 발견에서 AI의 역할은 여전히 진전하고 있지만. 앞으로 더 많은 AI 발견 약물이 시장에 진입할 것으로 예상된다.

이는 프로세스에서 효율성과 속도, 비용 효과성 요소, AI 자체의 지속적인 발전에 대한 지속성을 높이기 위한 지속된 필요성과 기술사용에 대한 규제 수용성 증가에 의해 주도될 것으로 예상된다고 글로벌데이터가 밝혔다.

2025년에는 생명과학 기업들이 AI 역량에 더 깊은 투자를 할 것으로 보인다.

특정 약물에 반응할 가능성이 더 높은 환자를 예측할 수 있다면 임상시험을 더 효율적으로 수행할 수 있을 전망이다.

저작권자 © 메디팜스투데이 무단전재 및 재배포, AI학습 및 활용 금지