중국서 AI 비만 신약, 임상 3상 진입 … 글로벌 신약개발 판도 흔들까

구글 딥마인드의 단백질 구조 예측 AI 알파폴드(AlphaFold)가 생명과학 연구의 패러다임을 바꾸며 2024년 노벨 화학상을 수상한 가운데 미국에 이어 중국에서도 AI 기술을 실제 신약 개발로 연결한 성과가 본격적으로 나타나고 있다.

중국에서는 최근 AI 기반 신약 개발 기업들이 임상 3상 진입, 대규모 투자 유치, 상장 등 가시적인 성과를 이어가며 글로벌 바이오 경쟁 구도에 변화를 예고하고 있다.

6일 한국바이오협회 바이오경제연구센터에 따르면 중국 항저우에 본사를 둔 바이오 스타트업 마인드랭크(MindRank)는 최근 인공지능을 활용해 개발한 비만 치료 신약 'MDR-001'을 임상 3상 단계까지 진입시키는 데 성공했다. 

이는 중국 최초의 AI 기반 1급 신약(혁신 신약)이 임상 3상에 진입한 사례로, 상징성이 크다는 평가다.

MDR-001은 혈당과 식욕을 동시에 조절하는 GLP-1 수용체 작용제 계열 후보물질로, 마인드랭크는 2028년 하반기 허가를 거쳐 2029년 시장 출시를 목표로 하고 있다. 

회사 측에 따르면 MDR-001은 후보물질 발굴부터 임상 3상 진입까지 약 4년 반이 소요됐는데 이는 통상 7~10년이 걸리는 기존 신약 개발 기간과 비교하면 대폭 단축된 것이다.

마인드랭크는 이러한 속도 개선의 배경으로 AI 기반 후보물질 설계 및 선별 과정을 꼽았다. 실제로 회사는 AI를 활용해 연구개발 비용을 최소 60% 이상 절감할 수 있었다고 설명한다. 

업계에서는 이번 사례가 AI 기반 신약 개발이 단순한 '연구 보조 도구'를 넘어 개발 효율성과 비용 구조를 실질적으로 개선할 수 있음을 보여주는 대표적 사례로 보고있다. 

마인드랭크의 개발 방식은 AI가 모든 것을 대체하는 구조가 아니라 인간 전문가와 AI의 역할을 명확히 분담하는 데 초점이 맞춰져 있다. 연구진이 질병과 직접적으로 연관된 단백질 표적을 설정하면 AI가 대규모 후보물질을 신속하게 생성하고 이후 연구자가 가장 유망한 후보를 선별하는 방식이다.

특히 오픈소스 대형 언어 모델에 검색 증강 생성(RAG) 기술을 결합한 자체 바이오의학 시스템을 통해 질병 치료 표적 식별 정확도를 97% 이상으로 끌어올렸다는 점이 주목된다. 이는 업계 평균을 크게 웃도는 수준이다. 

AI는 후보물질 설계뿐 아니라 약물의 안전성과 유효성 예측에도 활용되며 기존에 인간이 처리하기 어려웠던 복잡한 계산과 시뮬레이션을 수행하는 역할을 맡고 있다.

다만 회사 측은 AI가 신약 개발 전 과정을 완전히 대체하는 것은 아니라고 선을 그었다. 어떤 표적을 우선할지, 기존 화합물을 최적화할지, 혹은 완전히 새로운 물질을 설계할지에 대한 전략적 판단과 개발 과정 전반의 통합 관리는 여전히 인간 전문가의 몫이라는 설명이다.

한편 AI가 바이오산업 전반을 단기간에 근본적으로 변화시키기에는 여전히 구조적 한계도 존재한다는 지적이 나온다. 신약 개발은 필연적으로 긴 임상시험과 검증 과정을 수반하기 때문이다. 

마인드랭크 역시 AI가 연구 초기 단계의 효율성을 크게 높일 수는 있지만 최종적인 성공 여부는 장기간의 임상시험과 평가를 거쳐야만 확인할 수 있다고 강조하고 있다.

한국바이오협회는 "중국 마인드랭크 사례가 AI가 신약 개발의 속도와 비용 구조를 변화시키는 핵심 도구로 자리 잡고 있음을 보여주는 동시에 임상 검증이라는 바이오산업 고유의 장벽이 여전히 중요한 변수로 남아 있음을 시사한다"고 분석한다.

또 향후 AI 기반 신약 개발이 규제 환경 속에서 얼마나 많은 임상 성공 사례를 축적할 수 있을지가 글로벌 바이오 경쟁력의 핵심 요소가 될 것으로 전망했다.