노보 노디스크, OpenAI와 손잡고 90%에 달하는 약물 개발 실패율 단축에 도전

덴마크 제약사 노보 노디스크가 비즈니스 전반에 인공지능을 도입하기 위해 OpenAI와 손을 잡았습니다. 이는 제약 업계를 괴롭히는 90%의 높은 임상 시험 실패율을 극복하기 위한 전략적 행보입니다. 화요일 발표된 이번 협력을 통해 노보 노디스크는 약물 발굴 및 제조부터 상업 운영에 이르기까지 AI를 통합하여 수익성이 높은 비만 치료제 시장에서 일라이 릴리(Eli Lilly)와 같은 경쟁업체와의 보조를 맞출 계획입니다.

"첨단 AI 통합은 이제 선택이 아닌 경쟁의 필수 요소입니다."라고 노보 노디스크의 R&D 임원은 말할 것입니다. "이번 파트너십을 통해 발굴에서 개발에 이르는 워크플로우를 공략하고, 컴퓨터 기반의 가능성을 이전보다 빠르게 임상 현실로 전환하는 것을 목표로 합니다."

이 파트너십은 전체 가치 사슬을 아우르지만, 초기 초점은 R&D에 맞춰져 있습니다. 이는 AI가 초기 발굴 기간을 30%에서 40%까지 단축하고 있는 광범위한 업계 트렌드를 반영합니다. 예를 들어, 인실리코 메디슨(Insilico Medicine)은 인공지능으로 발굴한 특발성 폐섬유증 치료제를 표적 식별에서 임상 2상 시험까지 30개월 이내에 완료했는데, 이는 전통적으로 6~8년이 걸리는 과정입니다.

혁신의 대가는 막대합니다. 2025년 RAND 분석에 따르면, 성공적인 약물 한 개를 개발하는 데 평균 13억 달러의 비용이 듭니다. 후보 물질 선정 및 개발 효율성을 개선함으로써 노보 노디스크는 AI 도입에도 불구하고 뚜렷하게 개선되지 않은 임상 시험 단계에서의 90% 실패율에 따른 재정적 타격을 줄이고자 합니다.

인실리코(In Silico)의 약속에서 인비보(In Vivo)의 현실로

AI는 이미 이전에는 상상할 수 없었던 속도로 잠재적 후보 약물의 우주를 확장하는 능력을 입증하고 있습니다. 노바티스(Novartis)의 연구원들은 생성형 AI를 사용하여 헌팅턴병을 위한 1,500만 개의 잠재적 화합물을 설계했으며, 최종적으로 실험실 테스트를 위해 60개를 합성했습니다. 이러한 계산 능력은 과학자들이 전통적인 방법으로는 접근할 수 없었던 광대한 화학적 공간을 탐색할 수 있게 해줍니다.

그러나 업계는 빠른 발견이 제품의 생존 가능성을 보장하지 않는다는 사실을 깨닫고 있습니다. 주요 병목 현상이 분자를 찾는 것에서 이를 개발하는 것으로 이동하고 있습니다. 새로운 화학 물질의 약 70%가 수용성이 낮아 실제 제형을 만드는 데 근본적인 장애물이 되고 있습니다. 이러한 현실은 대개 개발 후반 단계에서 드러나며, 비용이 많이 드는 재포뮬레이션과 기간 연장으로 이어집니다. 2026년 초 한 익명의 CEO가 언급했듯이, "지난 10년 동안 신약 개발 분야에서 AI는 우리 모두를 실망시켰습니다. 우리는 계속되는 실패만을 목격해 왔습니다."

새로운 경쟁 전장: 개발 가능성

이번 파트너십은 '약물로 만들 수 없는(undruggable)' 표적(생물학적으로 도달할 수 없는 것)과 '개발할 수 없는(undevelopable)' 제품(약리학적으로는 유망하지만 안정적으로 제조하거나 제형화할 수 없는 분자) 사이의 중요한 구분을 강조합니다. AI가 더 많은 표적을 약물화 가능하게 만들고 있지만, 개발 불가능 문제는 계산만으로는 해결할 수 없는 물리적, 화학적 문제로 남아 있습니다. 2025년 12월 현재, AI가 발견한 약물 중 단 하나도 FDA 승인을 받지 못했습니다.

투자자들에게 노보 노디스크와 OpenAI의 파트너십은 주요 질병의 임박한 치료 신호가 아니라 운영 효율성에 대한 필수적인 전략적 투자입니다. 제약 업계의 다음 시대에서 진정한 경쟁 우위는 AI가 생성한 후보 물질을 확장 가능하고 제조 가능한 제품으로 전환하는 데서 올 것입니다. 성공하는 팀은 개발 및 제조 고려 사항을 발굴 초기 단계부터 통합하여 인실리코에서 발견된 유망한 분자가 제조 벤치에서 사장될 위험을 줄이는 팀이 될 것입니다.

이 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.