신약개발 앞당기는 AI '버추얼 셀', 신뢰성 검증이 관건

AI 기반으로 약물이나 유전자 변화에 따른 세포 반응을 실제 실험 전에 예측하는 '버추얼 셀' 기술이 신약개발 도구로 주목받고 있다. 표적 발굴, 작용기전 규명, 독성 예측, 병용요법 탐색 등에 활용 가능성이 확대되고 있다. 다만 실제 제약산업 적용을 위해서는 모델 예측 결과의 신뢰성 확보가 핵심 과제로 제시됐다. 국내 제약사 연구자들은 실제 실험 결과와의 일치 여부, 재현성·일관성을 주요 검증 기준으로 제시했으며, 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원은 제약사 보유 전임상·임상 데이터를 활용한 검증 작업을 진행 중이다.

큐픽스 바이오 해설

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버추얼 셀: 실제 세포를 대신해 컴퓨터 모델로 약물·유전자 변화에 따른 세포 반응을 시뮬레이션하는 기술
표적 발굴: 질병 원인이 되는 단백질이나 유전자 등 약물이 작용할 지점을 찾아내는 신약개발 초기 과정
작용기전: 약물이 체내에서 어떤 경로와 방식으로 효과를 나타내는지를 설명하는 생물학적 과정
전임상: 사람 대상 임상시험에 앞서 세포·동물 등을 이용해 약물의 효과와 독성을 확인하는 연구 단계

신약개발은 후보물질을 찾아 세포·동물실험을 거쳐 사람에게 적용하기까지 오랜 시간과 비용이 드는 과정으로, 각 단계에서 실패율을 낮추는 것이 산업계의 공통 과제로 다뤄져 왔다. 최근에는 대규모 생물학 데이터와 AI 모델을 결합해 실험 전 단계에서 결과를 예측하려는 시도가 여러 모달리티 연구에서 확산되고 있다. 다만 컴퓨터 예측 모델이 실제 생물학적 결과와 얼마나 부합하는지를 검증하는 절차는 이러한 기술이 실제 연구·개발 현장에 도입되기 위한 공통 전제로 여겨진다.

Why it matters예측 기술의 신뢰성 검증 방식은 AI 기반 도구가 실험실 밖에서 실제 신약개발 프로세스에 편입될 수 있을지를 가르는 일반적 기준으로 작용한다.

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