패러다임 전환: 연구 및 개발 (Research & Development)에서 연구 및 예측 (Research & Prediction)으로

제약 산업은 수십 년 만에 가장 중대한 변곡점에 서 있습니다. 거의 한 세기 동안 신약 발견은 "연구 및 개발 (Research & Development, R&D)"과 동의어였습니다. 이 과정은 광범위한 물리적 실험, 높은 실패율, 천문학적 비용이 특징입니다. 그러나 업계 리더들의 새로운 통찰은 2026년이 결정적인 전환점이 되어 새로운 시대, 즉 **연구 및 예측 (Research & Prediction, R&P)**의 시대를 열 것임을 시사합니다.

이 전환은 단순한 보조를 넘어서 자율적 행동으로 나아간 정교한 인공지능의 진화인 **에이전틱 AI (Agentic AI)**의 성숙에 의해 촉발됩니다. 이전 세대와 달리 에이전틱 AI는 지속적인 인간 개입 없이도 추론하고 계획하며 복잡한 워크플로를 실행할 능력을 갖춥니다. 최근 업계 분석에 따르면 이 기술은 향후 2년 내에 세계 최초의 완전 예측형 신약 개발 파이프라인을 실현할 것으로 예상되며, 생명을 구하는 치료제가 발견되고 테스트되어 시장에 출시되는 방식에 근본적인 변화를 가져올 것입니다.

현재 방법의 실패

이 전환의 규모를 이해하려면 먼저 현 모델의 비효율성을 살펴봐야 합니다. 유전체학 분야의 역사적 돌파구와 페타바이트 규모의 생물학적 데이터의 가용성에도 불구하고, 신약 개발의 메커니즘은 한계에 봉착했습니다. 업계 통계는 냉혹한 현실을 보여줍니다. 임상 개발 단계에서 거의 90%의 약물 후보가 실패하며, 단일 신약을 시장에 출시하는 평균 비용은 약 $2.3 billion으로 치솟았습니다.

병목은 과학적 인재의 부족이 아니라 방법론의 실패입니다. 고도로 훈련된 과학자들이 현재 파편화된 데이터셋을 분류하고, 규제 문서를 수작업으로 대조 검토하며, 행정적 부담을 관리하는 데 지나치게 많은 시간을 소비하고 있습니다. 이 같은 "완력형" 접근법은 발견을 고위험 복권으로 바꾸어 성공이 정밀성보다는 양에 더 의존하게 만듭니다. 에이전틱 AI는 이 비효율성을 해체하여 업계를 시행착오 모델에서 계산된 예측 모델로 전환시키겠다고 약속합니다.

에이전틱 AI (Agentic AI): "합리적 설계 (Rational Design)"의 엔진

연구 및 예측 시대의 주된 동인은 전통적 스크리닝 실험실을 예측 엔진으로 대체하는 것입니다. 수십 년 동안 발견 과정은 대규모 스크리닝에 의존해왔습니다 — 습식 실험실에서 수천 개의 무작위 화합물을 테스트하며 "히트"를 찾기를 기대하는 방식입니다. 이 방법은 건초더미에서 바늘을 찾는 것과 같습니다.

에이전틱 AI는 **합리적 설계 (Rational Design)**의 개념을 도입합니다. 수천 가지 옵션을 물리적으로 테스트하는 대신, 이들 자율 시스템은 물리적 실험이 시작되기 전에 특정 생물학적 표적에 필요한 정확한 분자를 설계도처럼 제시합니다. 이 능력은 특히 환자 데이터가 희박하고 질병의 원인을 식별하는 분자 신호—즉 "생물학적 신호"가 인간의 감지 범위에 비해 너무 약한 희귀 질환 분야에서 혁신적입니다. 에이전틱 AI는 디지털 탐정처럼 잡음이 많은 데이터를 통해 추론하여 이러한 신호를 분리하고 후보 물질을 수년이 아닌 몇 달 만에 지목합니다.

"글래스 박스 (Glass Box)" 혁명

제약 분야에서 에이전틱 AI의 중요한 차별점은 투명성입니다. 초기의 신약 발견 AI는 종종 "블랙 박스"로 묘사되었는데—왜 그런 결론에 도달했는지 설명하지 않는 시스템이었습니다. 환자 안전이 최우선인 규제 산업에서 "AI가 그렇게 말했으니"라는 이유만으로는 허용되지 않습니다.

에이전틱 AI는 **"글래스 박스 (Glass Box)"**로 작동합니다. 그것은 모든 설계 선택을 검증 가능한 데이터에 연결하는 추론의 투명한 감사 추적을 제공합니다. 이러한 해석 가능성은 과학자와 규제 당국이 AI의 논리를 검증할 수 있게 하여, 디지털 예측이 실제 임상 시험을 정당화할 만큼 견고하다는 것을 보장합니다.

비교 분석: 전통적 연구 및 개발 vs. 에이전틱 연구 및 예측

다음 표는 레거시 R&D 모델과 새로 부상하는 에이전틱 연구 및 예측 프레임워크 간의 근본적인 운영 차이를 개략적으로 보여줍니다.

자율 규정 준수: "워 룸" 소란의 종결

신약 발견이 headlines를 장식하긴 하지만, 일정이 지연되는 경우는 종종 규제 제출 프로세스에서 발생합니다. 현재 전 세계 제출 준비는 교차 기능 팀이 수주 동안 "워 룸"에서 수천 페이지의 문서 전반에 걸쳐 데이터 포인트를 수작업으로 검증하는 작업을 포함합니다. 이 같은 사무적 마라톤은 인간의 실수와 불일치에 취약하여 비용이 큰 지연을 초래할 수 있습니다.

2026년까지 에이전틱 AI는 이 핵심 기능을 자동화할 것으로 예상됩니다. 규정 준수의 미래는 사전적이고 자율적입니다.

1. AI-준비 제출: 다중 에이전트 시스템이 이질적인 데이터 소스를 연결하여 약물이 개발되는 과정에서 실시간으로 제출 패키지를 구성합니다. 이는 개발 후의 허둥지둥한 준비를 없애고 출발부터 데이터 무결성을 보장합니다.
2. 가속화된 질의 응답: 규제 당국이 복잡한 질의를 제기할 때, 수작업 응답 팀은 필요한 데이터를 수집하는 데 수주가 걸리는 경우가 많습니다. 에이전틱 AI는 모든 사실이 즉시 출처에 추적 가능하도록 완전 인용된 응답을 생성하여 이러한 처리 시간을 며칠로 단축할 수 있습니다.

이 능력은 인간을 완전히 배제하는 것이 아니라 그들의 역할을 고양합니다. 규제 전문가는 수작업 대조 검토를 수행하는 대신 고수준의 전략 검토에 집중할 수 있으며, 속도와 완전한 투명성을 통해 규제 당국과의 신뢰를 구축할 수 있습니다.

인간적 영향: 과학적 목적의 회복

에이전틱 AI 시대의 가장 깊은 함의 중 하나는 과학자의 원래 목적이 회복된다는 점입니다. 현재의 행정적 부담은 뛰어난 인재들을 프로젝트 관리자와 데이터 입력원으로 전락시켰습니다. 데이터 검토와 규정 준수 확인의 "수동 마라톤"을 자율 에이전트에게 맡김으로써 조직은 과학자들에게 가장 귀중한 자산인 시간을 돌려줍니다.

이 전환은 연구자들이 그들이 훈련받은 바대로—과학 전략가이자 혁신가로서의 역할에 복귀하도록 합니다. 발견의 단순 반복 작업이 지능형 에이전트에 의해 처리될 때, 인간 전문가들은 복잡한 생물학적 상호작용을 해석하고, 새로운 치료 접근을 설계하며, 의학적으로 가능한 것의 경계를 확장하는 데 집중할 수 있습니다.

2026년 전망

제약 산업이 2026년을 향해 나아가면서 기술 기업과 생명과학 기업 간의 경계는 계속 희미해질 것입니다. 이 새로운 환경에서 승자는 반드시 가장 큰 습식 실험실을 보유한 조직이 아니라 에이전틱 AI를 핵심 비즈니스 엔진으로 성공적으로 통합한 조직일 것입니다.

신약 발견이 "수년이 아닌 수개월"이 될 수 있다는 약속은 더 이상 공상과학이 아닙니다; 그것은 실현 가능한 운영 목표입니다. 희망적 실험의 문화(R&D)에서 정밀한 예측의 문화(R&P)로 전환함으로써 업계는 이전에는 불가능하게 여겨졌던 속도로 생활을 바꾸는 치료제를 제공할 태세를 갖추고 있습니다. 예측형 신약 파이프라인의 시대가 도래했으며, 이는 전 세계인의 건강을 재편할 잠재력을 동반합니다.