신약 개발 분야에서 AI 활용은 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. AI는 약물 후보 물질 식별부터 임상시험 설계까지 전 과정에서 시간과 비용을 획기적으로 단축시키며, 전통적인 10~12년, 3조 원 규모의 신약 개발을 30개월, 10분의 1 비용으로 줄이는 역할을 하고 있습니다. 홍콩 바이오기업 인실리코메디슨과 미국 리커젼 등은 AI 기반의 전 과정(end-to-end AI)을 적용해 가시적인 성과를 내고 있으며, 글로벌 AI 신약 개발 시장은 연평균 40.2% 성장해 2028년 7조 원 규모에 이를 것으로 예측됩니다. 국내에서도 JW중외제약과 대웅제약 등 여러 기업이 AI 통합 플랫폼과 신약 후보물질 탐색 도구를 도입하며 경쟁력을 강화하고 있습니다.

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@AI 신약 개발 혁신—시간·비용 단축과 높은 임상 성공률이 불러올 제약산업의 변화@

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1. AI 기반 신약 개발이 전통적인 신약 개발 과정에 비해 가지는 주요 장점은 무엇이며, 그 효과를 구체적으로 어떻게 측정할 수 있을까요?

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- 후보물질 도출 기간, 임상 진입까지 소요 기간, 비용 절감 효과 등을 중심으로 분석해 보세요.

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2. 글로벌 AI 신약 개발 시장의 성장세와 주요 치료 영역(종양학, 감염병 등)의 규모 차이가 제약산업에 미치는 영향은 무엇일까요?

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- 각 치료 영역별 시장 규모와 성장률을 비교하고, 이를 통해 미래 투자 전략에 어떤 시사점이 있는지 논의해 보세요.

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3. AI를 전 과정에 적용한 사례들이 임상 성공률에 미친 긍정적 영향을 구체적인 통계와 함께 설명해 보세요.

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- 연구 결과에서 제시된 임상 1상 및 2상 성공률을 중심으로, AI 활용의 효과와 그 한계를 평가해 보세요.

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4. 국내외 제약사들이 AI 기반 플랫폼을 도입하는 방식과 그 차별화 전략은 무엇인지 비교 분석해 보세요.

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- JW중외제약의 JWave, JWELRY, CLOVER와 대웅제약의 AIVS, DAISY 등의 사례를 통해 각사의 전략적 접근 방식을 살펴보세요.

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5. 향후 AI 기술 발전과 함께 신약 개발 분야에서 예상되는 도전 과제와 기회는 무엇일까요?

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- AI의 한계, 데이터 확보 문제, 윤리적·법적 고려 사항 등과 더불어, 제약산업 전반에 미칠 혁신 효과를 전망해 보세요.

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