AI알고리즘이 제시하는 의료AI의 미래 2025.03.18 하나증권 리포트를 알아봅니다.

현재 상당수의 글로벌 제약사들은 신약 개발 사업의 리스크와 비용 절감을 위 해 AI 기술 도입을 촉진 중이며, 시장 내 선제적인 경쟁력 확보를 위해 산업 간 협력이 폭발 적으로 증가할 것으로 예상된다. 이에 따라 신약 개발에 관련된 AI 기술 및 의료 데이터를 보유한 AI 기업에 대한 가치는 점차 더욱 부각될 전망이다. 

최근까지 의료 서비스 시장은 “One Size Fits All”로 소수의 치료제와 치료법으로 다 수의 환자를 다루는 서비스 제공에 그쳤다면, 현재 그리고 미래에는 양질의 의료 데이터를 확보하여 개인 맞춤형 치료 시장으로 변화가 예상된다. 한국을 비롯하여 유럽, 북미 등 주 요 선진국이 고령화 사회에 빠르게 진입함에 따라 예방 및 관리에 대한 수요는 확연한 성장 세를 나타낼 전망이다. 암예방 및 진단 분야에 빠르게 적용되어, 유전적 특성에 기반한 항 암제 개발로 이어질 것으로 예상된다. 

전통적인 신약 개발 산업은 시간과 비용이 많이 드는 고위험 산업이다. 일반적으로 신약 개 발에는 약 15년이 소요되며, 비용은 약 1조 원 ~ 3조 원에 이른다. 후보 물질 1만 개에서 겨우 1개(0.01%)만이 신약으로 출시될 정도로 성공 확률이 낮다. 이러한 산업 구조에서 AI 기술은 물질 발굴, 타겟 예측 및 검증, 약물의 재창출, 독성 예측, 환자 모집 등 다양한 과 정에서 발생하는 위험을 줄이는 데 중요한 역할을 수행하고 있다. 신약개발에 AI 기술이 도 입됨에 따른 효과는 아래와 같다. 신약 개발 산업의 협력 구조도 AI를 중심으로 변화 중 ① 안전성 높은 약물 확보  AI는 대량 의약품 데이터를 빠르고 신속하게 분석하여 약물의 안전성과 효과성을 신속하게 입증 가능 ② 최적의 임상 환자 선정 및 약물 부작용 예측  (효율성) 환자 모집 과정에서 적합한 임상 대상자를 손쉽게 파악하여 임상시험의 효율성을 극대화 시킬 수 있음  (안전성) 과거 데이터 기반으로 약물의 부작용을 미리 예측하여 안전성 강화 ③ 산업 간 협업 패러다임 변화  제약사들은 AI 기업과 파트너십을 통해 새로운 의료 연구 및 신규 모델 창출 중에 있음  이는 과거 전통적인 협력 구조에서 탈피하여 IT 기업과의 협력이 확대, 새로운 패러다임의 변화가 감지되고 있음 [과거: 전통적 협력 구조] 학계 ↔ 제약사, 제약사 ↔ 제약사 [현재: 타 산업 간 협력 구조] AI기업 ↔ 제약사, IT기업 ↔ 제약사 ④ AI 신약개발 시장 성장  산업 간 협력과 기술 고도화로 인해 새로운 시장 트렌드 형성이 예상됨  전세계 AI 신약개발 시장규모는 2023년 17억 달러에서 2030년 209억 달러 (CAGR 42.9%) 전망 AI = 게임 체인저 결국 AI 기술의 의료 산업 전반에 확산되면서 실질적으로 다양한 이점들이 입증됨에 따라 신약개발 산업에 『게임 체인저』 로 부각될 전망이다. 현재 상당수의 글로벌 제약사들은 신 약 개발 사업의 리스크와 비용 절감을 위해 AI 기술 도입을 촉진 중이며, 시장 내 선제적인 경쟁력 확보를 위해 산업 간 협력은 불가피할 것으로 예상된다. 이에 따라 신약 개발에 관 련된 AI 기술 및 의료 데이터를 보유한 AI 기업에 대한 가치는 점차 더욱 부각될 전망이다.

3) 개인 맞춤형 기반 치료 시장으로 활용 범위 확대 양질의 의료 데이터와 기술력으로 개인 맞춤형 치료 시장으로 변화 맞춤형 치료 시장은 개인의 유전정보, 단백질 및 대사체, 생활습관, 환경 등 다양한 데이터 를 분석하여 개개인에게 맞춰진 질병 및 희귀질환 발생 리스크를 사전 예측하는 의료 서비 스이다. 이 시장은 과거의 “One size fits all” 접근법에서 출발해, 이제는 AI 기술의 발전으로 맞춤형 치료로의 전환이 가속화되고 있다. 

5. 의료AI 글로벌 Key-Player (1) 글로벌 빅테크의 의료시장 저변 확대 의료AI 영상 진단 시장 규모 2030년 182억 달러 (CAGR +37.4%) 글로벌 빅테크 업체들은 의료AI 시장을 겨냥하고 있다. 특히 주목하는 시장은 ① 의료영상 및 진단, ② 신약 개발, ③ 업무 효율 향상 등으로 파악된다. 첫번째, 의료 영상 및 진단 시 장에는 구글, 마이크로소프트, 엔비디아, 메타, 오픈AI 등이 참전했으며, 시장규모는 2023년 20억 달러 →2030년 182억 달러로 CAGR +37.4%의 고성장이 기대된다. 신약 개발 AI 시장 규모 20230년 209억 달러 (CAGR +42.9%) 두번째는 신약 개발은 엔비디아, 구글 등이 진입했고, 2023년 17억 달러 → 2030년 209억 달러로 CAGR +42.9%로 고 성장할 전망이다. 마지막으로 업무 효율 향상에 해당하는 시장 인 진료 및 병원 관리 시장은 2023년 13억 달러 → 2030년 167억 달러로 CAGR 44.2%로 가장 가파른 성장이 기대된다. 

구글의 자회사 딥마인드는 단백질 최종 구조 예측 AI 알파폴드를 상용화 중이다. 알파폴드 1은 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)으로 구성된 딥러닝 모델이다. 아미노산 서 열이 유사한 단백질을 찾아내어 정렬한 다중 서열 정렬(MSA)을 학습 데이터로 구성하고, 아미노산들 간의 거리 및 회전각 분포를 학습했다. 학습한 내용을 바탕으로 단백질 구조 예측이 가능하다. 알파폴드2는 트랜스포머 기반 딥 러닝(Evoformer)을 활용하여 아미노산 의 회전각까지 고려한 상호작용을 예측한다. 공개적으로 사용 가능한 대규모 데이터베이 스(약 17만개의 단백질 구조와 알려지지 않은 구조의 단백질 시퀀스 등)를 바탕으로 훈련 한 모델이다. 알파폴드1, 2 모두 CASP 대회에서 1등을 차지한 레퍼런스를 보유하고 있다. CASP 대회는 대회 주최측에서 구조가 알려지지 않은 단백질에 대해 아미노산 서열을 제 시하면 참가자들이 단백질 구조를 예측해 제출하는 대회이다. 알파폴드3: 거의 모든 유형의 생체 분자 복합체의 3차원 구조 예측 가능 작년에는 알파폴드3를 출시했다. Pairformer(알파폴드2를 대체한 모듈)를 도입해 단일 단백 질뿐만 아니라 단백질-단백질, 단백질-항체, 단백질-핵산, 단백질-리간드에 이르기까지 거 의 모든 유형의 생체 분자 복합체의 3차원 구조의 예측이 가능한 모델이다. 알파폴드3를 통 해 향후 신약 개발 시장이 고비용·저효율 시장의 한계를 극복할 것으로 기대한다. 알파폴드를 활용해 CDK-20 단백질 구조 예측 알파폴드를 활용한 신약 개발 사례를 살펴보면 인실리코 메디슨(Insilico Medicine)은 2023 년 7월 만성 폐질환인 특발성 폐섬유화증(Idiopathic Pulmonary Fibrosis,IPF) 치료제 후보물 질인 ‘INS018-055’ 임상 2상 시험에서 알파폴드 2를 활용했다. 인실리코 메디슨의 PandaOmics(표적 발굴하는데 사용)를 통해 단백질 CDK-20을 찾아냈고, 알파폴드2를 사용 해 CDK-20의 단백질 구조를 예측했다. 이후 인실리코 메디슨 Chemistry42(생성형 AI를 활 용해 새로운 화합물 설계 및 최적화)를 통해 후보 물질(화합물)을 도출했다. 전 과정에서 AI 를 활용함으로써 인실리코 메디슨은 임상 진입을 18개월만에 성공할 수 있었다.

구글 딥마인드 대표가 노벨화학상을 탄 이유가 여기에 있을겁니다.

구글 인공지능(AI) 조직인 구글 딥마인드 최고경영자(CEO) 데미스 허사비스는 인간과 같은 수준의 AI가 "향후 5∼10년 안에 등장할 것"이라고 전망했습니다.

현지시간 17일 CNBC에 따르면 작년 노벨화학상 수상자인 허사비스 CEO는 이날 런던 구글 딥마인드 본사에서 가진 미디어 브리핑에서 "향후 5∼10년 안에 많은 (AI) 기능이 전면에 등장하고 우리가 범용인공지능(AGI)이라고 부르는 단계로 나아갈 것이라고 생각한다"고 밝혔습니다.

( https://biz.sbs.co.kr/article/20000223197 )

https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2024100919254639915

올해 노벨화학상은 노벨물리학상에 이어 AI(인공지능) 분야 연구자가 차지했다. 단백질 구조 예측·설계해 신약 개발에 혁신적 변화를 가져올 것으로 전망되는 AI가 화학상의 주인공이다.

스웨덴 왕립과학원 노벨위원회는 9일 18시 45분(한국시간) 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 생화학과 교수(62), 데미스 하사비스 구글 딥마인드 CEO(최고경영자) (48), 존 점퍼 구글 딥마인드 연구원(39)을 2024년 노벨화학상 수상자로 선정했다.


노벨위원회는 "완전히 새로운 종류의 단백질을 만드는, 거의 불가능한 위업을 달성했다"며 베이커 교수를 수상자로 선정한 이유를 설명했다. 하사비스 CEO와 점퍼 연구원에 대해서는 "단백질의 복잡한 구조를 예측하려는 50년 묵은 문제를 해결했다"고 했다. 그러면서 "모두 엄청난 잠재력을 가진 발견"이라고 했다.