AI와 신약 개발: 10년의 과정을 1년으로

신약 하나를 개발하는 데 필요한 10년 이상의 시간과 조 단위의 비용. 인공지능이 이 '불가능의 공식'을 깨고 있습니다. 바이오와 AI의 결합, 디지털 바이오의 시대입니다.

1. 단백질 구조 예측 (AlphaFold의 유산)

수만 개의 아미노산이 어떻게 꼬이고 접히는지 예측하는 것은 생명공학의 난제였습니다. AI는 이제 거의 모든 알려진 단백질의 3D 구조를 수 시간 내에 예측합니다.

• 타겟 식별: 질병을 일으키는 특정 단백질의 구조를 정확히 파악하여, 이를 차단하거나 활성화할 수 있는 '열쇠'를 설계합니다.
• 부작용 예측: 가상 환경에서 수백만 번의 시뮬레이션을 통해 약물이 다른 장기에 미칠 영향을 미리 평가합니다.

2. 가상 스크리닝 (Virtual Screening)

수조 개의 화합물 중 유망한 물질을 골라내는 작업을 AI가 전담합니다.

• 고속 정밀 탐색: 연구원이 일일이 실험하던 과정을 AI가 수학적 모델을 통해 찰나의 순간에 수행합니다.
• 합성 용의성 평가: 이론적으로는 훌륭하지만 실제로는 만들기 힘든 후보 물질을 걸러내어 실험 성공률을 높입니다.

3. 임상 시험 디자인의 최적화

적절한 환자군을 선정하고 임상 결과를 예측하여 실패 확률을 최소화합니다.

AI는 이제 연구 보조원을 넘어, 새로운 생명을 구하는 혁신적인 '과학자'로 거듭나고 있습니다. 인류의 질병 정복을 향한 가장 강력한 우군은 바로 데이터 속에 있습니다.