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2026년 글로벌 신약 개발 시장의 키워드는 AI다. 후보물질 발굴을 넘어 임상과 제조, 상업화 전략까지 관통하며 신약 개발의 속도와 성공률 비용을 결정하는 핵심 인프라다.
1일 제약업계에 따르면 인공지능(AI)은 더 이상 신약 개발의 보조 기술이 아니라 전 과정을 지탱하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다.
AI는 후보물질 탐색과 독성 예측을 넘어 임상시험 설계, 환자 모집·선별, 바이오마커 기반 세분화, 제조 공정 관리까지 개발 전주기에 깊숙이 침투하고 있다.
업계도 2026년을 기점으로 AI 활용 여부가 신약개발 기업의 경쟁력을 가르는 핵심 잣대가 될 것으로 보고 있다.
신약개발의 방향도 빠르게 바뀌고 있다. 비만·대사질환 희귀질환 뇌질환 등으로 적용 범위가 확대되면서 다질환 전략과 적응증 확장 경쟁이 본격화되고 있다.
질환 하나에 약물 하나 중심의 기존 개발 방식은 한계에 봉착했고 하나의 플랫폼 기술로 여러 질환을 동시에 공략하는 포트폴리오 전략이 글로벌 표준으로 자리 잡는 흐름이다.
이 같은 변화는 특허절벽과 맞물려 가속화되고 있다. 2025년부터 2030년까지 키트루다, 오젬픽 등 초대형 블록버스터 의약품의 특허 만료가 예상되면서 글로벌 제약사들은 초기 단계 바이오텍 인수, 옵션형 기술이전, 플랫폼 기술 도입을 적극 확대하고 있다. AI 기반 기술을 보유한 기업에 대한 수요가 급증하는 배경이다.
이에 따라 국내 신약 개발 패러다임도 재편되고 있다. 국내 제약업계는 AI를 활용해 후보물질 발굴을 넘어 임상 효율화, 환자 모니터링까지 영역을 확장하고 있다.
특히 플랫폼 기술을 통해 다수의 파이프라인에 적용 가능한 범용성과 확장성을 확보한 바이오텍이 글로벌 기술수출 시장에서 차세대 메가딜 후보로 부상하고 있다.
아이젠사이언스는 전사체 데이터 기반 플랫폼과 의생명 특화 언어모델을 통해 항암·난치성 파이프라인 14개를 개발 중이다. 한미약품과 공동연구를 진행하고 있다.
에이인비는 항체 생성 플랫폼에 AI 설계를 결합해 반복적 스크리닝을 대체하고 조기 기술이전과 공동개발 모델을 준비 중이다.
갤럭스는 단백질 구조 예측 플랫폼을 고도화해 드노보 항체 설계를 구현했고 온코빅스는 생성형 AI 기반 저분자 설계 플랫폼을 앞세워 글로벌 협력 가능성을 키우고 있다.
업계는 이들 기업의 AI 플랫폼이 단순한 개발 툴을 넘어 기술수출과 파이프라인 확장의 핵심 자산으로 작용할 것으로 보고 있다.
AI 신약, 적용 단계에 들어선 국내 제약사
AI 신약개발이 2026년 핵심 키워드로 부상한 배경에는 이미 이를 실제 연구개발에 적용하고 있는 국내 제약사들의 움직임이 있다. 일부 기업은 AI를 후보물질 발굴 단계에 그치지 않고 임상 전략과 파이프라인 확장까지 연결하며 실전 활용에 나선 상태다.
한미약품은 AI 기반 분석을 신약 초기 설계 단계에 적극 도입해 다중작용 기반 대사질환 파이프라인을 확장하고 있다. 비만·MASH 등 영역에서 복합 기전을 동시에 겨냥하는 전략 역시 데이터 분석과 후보 최적화 과정에서 AI 활용이 전제된 구조다.
유한양행도 AI를 활용한 신약개발 효율화에 속도를 내고 있다. 자체 연구 역량에 외부 플랫폼 협업을 더해 타깃 발굴과 후보물질 선별 과정에서 데이터 기반 접근을 강화하고 있으며 글로벌 기술이전 경험을 바탕으로 AI 기반 파이프라인의 상업화 가능성을 높이고 있다는 평가다.
종근당 역시 초기 신약 탐색 단계에서 AI 활용을 확대하고 있다. 노바티스에 기술이전한 CKD-510 사례처럼,글로벌 제약사가 주목하는 기전 발굴 과정에서 데이터 기반 접근이 중요한 역할을 하고 있다는 분석이다.
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