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| 제목 : 다올투자증권 “AI 신약개발, 승부처는 데이터…국내 제약사 협업 기회”
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| 2026년 09월 23일 08:03 김우람 기자 |
| 다올투자증권 “AI 신약개발, 승부처는 데이터…국내 제약사 협업 기회” |
다올투자증권은 23일 빅파마들이 AI 기업과의 협업을 확대하면서 신약개발 경쟁의 핵심이 AI 모델 자체보다 양질의 실험 데이터 확보로 이동하고 있다고 분석했다. 독자적인 데이터와 실험 역량을 갖춘 국내 제약·바이오 기업에도 글로벌 AI 기업과의 공동 연구 및 기술이전 기회가 확대될 것으로 전망했다. 제약·바이오 업종 투자의견은 ‘비중확대’를 유지했다.
이날 다올투자증권 ‘제약/바이오-AI 신약 개발 시대, 핵심은 데이터’ 보고서에 따르면 노보 노디스크는 16일 앤트로픽과 협업을 결정하고 연구 효율화에 AI를 활용하기로 했다. 신약 후보물질과 실험 정보를 분석해 연구 지연 요인을 파악하고, 연구개발(R&D) 업무에는 앤트로픽의 ‘클로드 사이언스(Claude Science)’를 시험 적용할 예정이다.
글로벌 제약사와 AI 기업 간 협업도 빠르게 늘고 있다. 브리스톨마이어스스퀴브(BMS)는 앤트로픽의 AI 플랫폼을 전사적으로 활용하기로 했고, 머크(MSD)는 구글 클라우드와 AI 에이전트 활용 확대를 위한 협력에 나섰다. 로슈와 일라이릴리는 엔비디아와 손잡고 AI 신약개발과 실험실 자동화를 추진하고 있다.
특히 일라이릴리는 엔비디아와 최대 10억달러 규모의 공동 투자를 발표하고 AI 분석과 실제 실험을 연결하는 연구소 구축을 추진 중이다. 다올투자증권은 이런 움직임이 단순히 AI를 활용해 후보물질을 찾는 단계를 넘어 실험 데이터를 얼마나 빠르게 생산하고 다시 AI 학습에 반영하느냐가 경쟁력이 되는 구조로 진화하고 있다고 봤다.
AI 신약개발에서 실험 데이터의 중요성은 더욱 커질 것으로 예상했다. AI가 학습해야 할 데이터가 늘어날수록 실제 실험을 통해 만들어진 고품질 데이터가 필요하고, 이를 다시 모델에 투입해 다음 실험을 설계하는 반복 구조가 핵심이라는 설명이다.
다만 AI 활용이 임상 성공률 상승으로 곧바로 이어지는 것은 아니라고 짚었다. AI가 후보물질 탐색 속도를 높이더라도 사람을 대상으로 한 안전성과 효능 검증은 별도의 과정이어서 최종 신약개발 성공 여부에는 임상시험 역량이 여전히 중요하다고 봤다.
국내 기업에도 기회가 있다고 평가했다. 한미약품은 자체 플랫폼 ‘하이퍼-PSAR’을 활용해 후보물질 탐색 과정에 AI를 접목하고 있으며, 보로노이도 자체 플랫폼을 기반으로 신약 후보물질 발굴을 진행하고 있다. 와이바이오로직스와 프로티나도 외부 AI 기업과의 협업과 자체 실험 데이터를 활용한 신약개발을 추진 중이다.
다올투자증권은 국내 제약·바이오 기업이 보유한 실패 실험 데이터까지 향후 중요한 자산이 될 수 있다고 분석했다. 공개 데이터만으로는 얻기 어려운 실제 실험 과정과 결과를 축적한 기업일수록 AI 기업과의 협상력이 높아질 수 있다는 판단이다.
이지수 다올투자증권 연구원은 “AI 신약개발 시대에는 알고리즘 자체보다 실험을 통해 지속적으로 축적되는 데이터의 가치가 더욱 중요해질 것”이라며 “독자적인 데이터와 실험 역량을 갖춘 국내 기업은 AI 기업과의 연구 파트너십과 기술이전 과정에서 새로운 기회를 확보할 수 있을 것”이라고 분석했다.
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