K-제약바이오, AI 신약개발 도입 확산에도 전문인력 부족 '과제'

한국제약바이오협회 AI신약연구원이 국내 제약바이오기업, AI 전문기업, 학계, 연구기관 44곳 관계자 55명을 대상으로 'AI 신약개발 인식 및 교육 수요조사'를 실시하고 결과를 발표했다. 응답자의 89.1%가 AI를 신약개발에 활용 중이거나 도입을 검토·계획하고 있다고 답했다. 현재 AI 활용 기업들은 후보물질 식별과 최적화, 화합물 식별, 작용기전 분석 분야에 주로 적용하고 있는 것으로 나타났다. 조사 결과와 함께 AI 신약개발 확산에도 불구하고 전문인력 부재가 걸림돌로 지적됐다.

큐픽스 바이오 해설

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AI 신약개발: 인공지능으로 화합물 구조 분석과 약효 예측을 수행해 신약 후보물질 탐색 기간을 단축하는 접근법
후보물질 최적화: 발굴된 화합물의 효능·독성·흡수율 등을 개선해 임상 개발이 가능한 수준으로 다듬는 과정
작용기전: 약물이 체내에서 질병을 조절하거나 치료 효과를 내는 생물학적 원리

신약개발은 후보물질 발굴부터 임상 진입까지 오랜 시간과 비용이 드는 분야로, 제약업계는 이를 단축하기 위해 AI·빅데이터 기술을 접목하는 시도를 늘려왔다. 다만 AI 신약개발은 생물학·화학 지식과 데이터 분석 역량을 동시에 갖춘 융합형 인재가 필요해 인력 확보가 국내외 업계 공통의 과제로 꼽힌다. 이에 따라 산업계와 학계, 협회 차원에서 교육과정 개발이나 수요조사 같은 생태계 조성 노력이 병행되는 경우가 많다.

Why it matters신약개발 경쟁력은 기술 도입 속도뿐 아니라 이를 운용할 전문인력 공급 여부에 크게 좌우된다는 점에서 인력 양성 체계는 산업 전반의 지속가능성과 직결된 문제로 다뤄진다.

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