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AI 도입 속도 내는 K-파마, “활용중이거나 도입 계획”
기사입력 2026-07-31 오후 12:40:00 | 최종수정 2026-07-31 12:40

- 한국제약바이오협 AI신약연구원, 44개 기업·연구기관 대상 수요조사 -

- 후보물질 발굴부터 모달리티까지 AI활용, 교육·인력양성 요구 높아 -

 

 

▲ 제약바이오협회 전경

 

     다수의 국내 제약바이오기업과 AI기업, 학계, 연구기관 등이 AI(인공지능) 신약개발의 필요성에 공감하며, AI를 연구개발에 활용하고 있거나 도입을 준비하고 있는 것으로 나타났다.

 

한국제약바이오협회(회장 노연홍) AI신약연구원은 최근 AI 신약개발에 대한 인식과 교육 수요를 파악하기 위해 AI신약개발전문위원회 중심의 국내 제약바이오기업과 AI전문기업, 학계, 연구기관 44곳, 55명을 대상으로 표본조사를 실시한 결과 이같이 나타났다고 31일 밝혔다.

 

AI신약개발전문위원회는 한국 제약바이오산업의 AI 전환과 이에 기반한 R&D 경쟁력 강화를 위해 지난 2023년 출범했다.

 

먼저 AI 활용 여부에 대한 질의에 대해 응답자 55명 중 26명이 현재 AI를 신약개발에 활용하고 있다고 답했다. 활용하고 있다고 답한 이들은 활용 방식에 대해 ▲내부에서 직접 활용(10명) ▲외부 아웃소싱(9명) ▲두 방식 병행(7명) 이라고 답했다. 또한, AI도입을 검토하거나 계획 중이라는 응답은 23명, 활용 계획이 없다는 응답은 6명으로 집계됐다.

 

AI를 활용 중인 26명이 꼽은 AI 적용 분야는(복수응답) ▲후보물질 식별(15명) ▲후보물질 최적화(15명)가 가장 많았고, 이어 ▲화합물 식별(11명) ▲작용기전(9명) ▲표적 식별 및 검증(8명) ▲전임상(6명) ▲임상(4명) ▲약물 재창출(4명) 등의 순을 나타냈다.

 

향후 개발을 희망하는 분야로는 ▲합성의약품이 27명(49.1%)으로 가장 많았다. 다음으로 ▲바이오 의약품 및 항체(12명, 21.8%) ▲표적단백질분해(TPD)(6명, 10.9%) ▲항체-약물접합체(ADC)(5명, 9.1%) ▲약물전달시스템(DDS)(3명, 5.5%) 등이 뒤를 이었다.

 

반면, AI 활용도와 도입 의지에 비해 현장의 AI 전문인력은 여전히 부족한 것으로 나타났다. 신약개발 부서 내 AI 전문인력 현황을 조사한 결과 AI 인력이 없다는 응답이 37명(67.3%)으로 가장 많았으며, 이어 ▲4명 이상 보유(10명, 18.2%) ▲1명 보유(4명, 7.3%) ▲2명 보유(3명, 5.5%) ▲3명 보유(1명, 1.7%) 순으로 응답했다.

 

인력이 없는 이유로는(복수응답) ▲인력 확보를 위한 자금 및 리소스 부족(26명) ▲내부인력의 AI 기술 이해 부족(19명) ▲AI 신약개발 필요성에 대한 인식 부족(11명) 등을 꼽았다.

 

이에 따라 정부와 유관기관이 지원해 주기를 바라는 사항으로는(복수응답) ▲AI 전문인력 양성이 37명으로 가장 많았으며, 다음으로는 ▲데이터 공유 플랫폼 구축(25명) ▲투자·자금 지원(23명) ▲실증·검증 기회 제공(22명) ▲인허가 가이드라인 마련(15명) ▲글로벌 진출 지원(9명) 등의 순을 보였다.

 

AI 교육에 관한 필요성도 높게 나타났다. 응답자의 91.0%(50명)는 AI 신약개발 교육이 필요하다고 답했다. 세부 교육으로는 ▲AI 알고리즘 및 모델링 프로그래밍(17명, 30.9%) ▲데이터 분석 및 시각화(16명, 29.1%) ▲생물정보학·화학정보학 데이터 활용 교육(13명, 23.6%) ▲소프트웨어 및 프로그래밍 기술(5명, 9.1%) 순으로 수요가 높았다.

 

SDL(자율 실험실)에 대해선 38%(21명)가 용어만 들어봤다고 답했으며, 36%(20명)는 전혀 모른다고 응답했다. 이어 ‘개념은 이해함'(13명, 24%) 순으로 나타나 SDL에 대한 이해도는 아직 낮은 것으로 조사됐다. SDL은 AI와 실험 자동화 로봇 을 결합한 것으로, 연구자의 목표에 따라 AI가 실험 조건을 설계·수행하고, 데이터 분석과 후속 실험까지 자동화하는 체계를 의미한다.

 

2018년 인공지능신약개발지원센터로 첫 발을 뗀 AI신약연구원은 이 같은 산업계의 교육 수요에 대응하기 위해 지난 2021년부터 AI 신약개발 전문 교육 플랫폼 LAIDD(Learning AI for Drug Discovery)를 운영하며 AI 전문인력 양성에 힘써왔다.

 

LAIDD는 ▲2021년 32개 ▲2022년 51개 ▲2023년 31개 ▲2024년 30개 ▲2025년 22개 등 총 166개의 교육과정을 운영해 왔다. 특히, 최근 5년간 총 2,275명의 교육 이수자를 배출하며 국내 AI 신약개발 전문인력 양성에 기여하고 있다. LAIDD 가입자는 2026년 현재 누적으로 1만 3,823명에 달한다.

 

노연홍 한국제약바이오협회장은 "AI는 이제 신약개발의 선택이 아닌 필수 역량으로 자리 잡고 있으며, 국내 기업들도 AI 도입 의지는 높지만 전문인력 부족이라는 현실적인 한계에 직면해 있다"면서 "산업계와 정부가 함께 AI 전문인력 양성, 데이터 인프라 구축, 실증 환경 조성 등을 체계적으로 지원한다면 우리나라 AI 신약개발 경쟁력은 한 단계 더 도약할 수 있을 것"이라고 말했다.

 

이어 "협회와 AI신약연구원은 기초교육부터 실습 중심의 전문교육, 자율실험실(SDL) 교육까지 AI 교육체계를 고도화해 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 융합형 인재 양성을 위해 노력하겠다"고 덧붙였다. 




이병길 기자 bglee@newsonpeople.co.kr 작성기사 더보기
 
 
 
 
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