AI 신약개발, 임상 성과는 아직

Nature Reviews Drug Discovery가 AI 신약개발의 발전과 한계를 비판적으로 검토했다. 다양한 AI 방법론이 개발·벤치마크됐지만, 더 안전하고 효과적인 의약품을 환자에게 빠르게 전달한다는 임상적으로 유의미한 성과는 아직 제한적이라고 평가했다.

주요 원인으로는 다음을 꼽았다.

• 모델 개발 단계에서 임상 전환 가능성에 대한 고려 부족
• 조건부·복잡한 생명과학 데이터에 AI 알고리즘을 적용하기 어려운 문제
• 실제 사용 사례에 비해 불충분한 문제 정의와 모델 설계
• 현장 수요보다 기술 개발이 앞서는 ‘technology push’ 경향
• 기술을 충분히 확장 가능하고 접근 가능한 시스템으로 운영하는 데 필요한 긴 시간

향후 벤치마킹은 단순한 모델 검증을 넘어, AI 도구가 신약개발 의사결정 자체를 개선하는지 평가해야 한다고 제안했다. 연구 목표와 평가 지표를 임상적·운영적 결과에 맞춰 설계해야 AI 기술의 신약개발 기여도를 입증할 수 있다는 분석이다.