비만 치료제 시장을 뒤흔든 ‘위고비’(세마글루타이드)와 ‘마운자로’(티르제파타이드)의 뒤를 이을 약을 찾기 위한 경쟁이, 이제는 인공지능(AI)과 빅파마의 결합으로 더 빨라지고 있다. 서울경제가 보도한 바에 따르면, 빅테크 기업들이 빅파마와 손잡고 ‘챗GPT 기반’ 신약 개발 협력을 추진하며, 이른바 위고비 후계자(다음 세대 비만약) 후보를 AI로 발굴·최적화하려는 시도가 본격화되고 있다. 글로벌 비만약 경쟁이 약효·제형·안전성 개선을 넘어 개발 속도 자체를 둘러싼 전쟁으로 이동하고 있다는 점에서 주목된다.
‘AI로 후보 발굴’이 다음 승부처
기존 제약 개발은 후보물질 탐색부터 전임상, 임상 설계까지 긴 시간이 필요했다. 그러나 생성형 AI의 확산 이후, 연구자들이 문헌·특허·실험 데이터를 빠르게 요약하고, 특정 타깃에 대한 작용 기전 가설을 세우며, 분자 설계(또는 설계 후보군) 생성 및 검증 프로세스를 보조하는 방식이 주목받고 있다. 서울경제는 빅테크와 빅파마가 이런 흐름을 바탕으로 AI 신약 동맹을 추진하고 있다고 전했다.
핵심은 ‘더 좋은 분자’를 찾는 것만이 아니다. 약물 후보가 임상으로 넘어가기까지의 기간을 단축하고, 실패 확률을 줄이기 위한 의사결정의 속도를 높이는 데 있다. 비만약은 단순히 식욕 억제 효과를 넘어 대사 개선, 체중 감량의 지속성, 부작용 프로파일 등 복합 목표를 만족해야 한다. AI는 다양한 지표를 동시에 고려한 후보 우선순위를 제시하는 방식으로 개발 비용과 시간을 줄일 수 있다는 기대를 받는다.
K-바이오 추격전과 “세대 교체” 압력
글로벌 시장에서 위고비·마운자로가 이룬 성과는 이후 시장의 기대치도 함께 끌어올렸다. 뉴스1은 위고비·마운자로가 키운 비만치료제 시장 속에서 국내(이른바 K-바이오) 기업들이 추격 속도를 높이고 있다는 흐름을 전했다. 즉, 외국 업체가 선점한 분야에서 후발 주자들이 “경쟁”을 “대체”가 아니라 “세대 교체”의 기회로 삼으려는 움직임이다.
메디칼업저버는 동아시아인을 대상으로 카그리세마(글루카곤 유사 펩타이드/항비만 계열로 분류되는 신약 후보로 알려진 물질)의 효능이 입증됐다는 취지의 보도를 내놓으며, 지역·인구집단에 최적화된 비만약의 등장이 약물 개발의 다음 국면이 될 수 있음을 시사했다. 이런 맥락에서 AI 신약 동맹은 단순한 “차세대 물질” 발굴을 넘어, 특정 인구집단에서의 효과·안전성을 고려한 개발 전략 수립에도 영향을 줄 수 있다.
부작용 우려도 함께…AI 시대의 ‘안전성’ 과제
비만약 수요가 커질수록 부작용 이슈도 사회적 관심의 중심에 놓인다. 네이트와 이데일리는 위고비·마운자로 사용과 관련해 극심한 복통 등 부작용에 주의해야 한다는 내용의 기사를 각각 다뤘다. 비만 치료제 계열 약물은 위장관 부작용(오심, 구토, 복통 등)이 치료 지속성에 영향을 줄 수 있어, 의사들은 용량 조절과 투약 관리의 중요성을 강조해 왔다.
따라서 AI 신약 개발이 속도를 높이더라도, 결과적으로 환자에게 도달하는 단계에서는 안전성 검증이 더 정교해져야 한다. AI는 약효·부작용 패턴을 함께 예측하거나, 임상 설계에서 위험 신호를 더 빨리 감지하는 방향으로 활용될 여지가 있다. 하지만 생성형 AI가 예측한 후보가 실제 사람에서 어떤 방식으로 작용하는지, 어떤 환자군에서 부작용이 두드러질지를 확정하는 것은 여전히 임상시험의 몫이다. 업계가 “개발 속도”를 무기로 삼는 만큼, “안전성의 신속한 평가 체계”도 함께 진화해야 한다는 지점이 남는다.
“동맹”의 의미: 데이터·컴퓨팅·임상 경험의 결합
이번 보도에서 눈에 띄는 대목은 빅테크와 빅파마가 ‘동맹’을 통해 역할을 나누려 한다는 점이다. 빅테크는 대규모 언어모델과 고성능 컴퓨팅, 데이터 처리 체계를 강점으로 가져가고, 빅파마는 약물 타깃·전임상·임상 운영 등 전통적인 개발 역량과 규제 대응 경험을 보유한다. 즉 AI가 아이디어를 제공하더라도, 실제 약으로 만들기 위한 절차와 검증 프로세스는 제약사의 전문성이 요구된다.
비만약 시장은 이미 거대한 경제 규모를 형성했다. 여기에 AI까지 결합되면 “누가 더 빨리 다음 세대를 내는가”가 경쟁의 핵심 변수가 될 가능성이 높다. 특히 글로벌 시장뿐 아니라 동아시아 지역에서의 효능 및 약물 최적화가 중요해지는 상황에서는, 지역 특성과 임상 데이터 반영 속도도 승부를 가르는 요소가 될 수 있다.
무엇을 지켜봐야 하나
향후 관건은 AI 신약 동맹이 실제로 임상 단계로 어떤 결과를 가져오는지다. 구체적으로는 (1) 후보물질 발굴부터 전임상까지의 시간 단축이 관측되는지, (2) 임상시험에서 기존 치료제 대비 차별화된 효과(체중 감량 지속성, 대사 지표 개선 등)가 확인되는지, (3) 복통 등 위장관 부작용의 관리 전략과 위험 신호 예측이 개선되는지 등이 체크리스트가 될 수 있다.
또한 시장 관점에서는 국내 기업들의 개발 속도와 포트폴리오 확장도 함께 주목된다. 위고비·마운자로가 만든 시장 기대치가 높아진 만큼, AI를 활용한 차세대 비만약 개발이 “후발 추격”을 넘어 “세대 교체”로 이어질지 여부가 향후 투자와 규제 심사, 임상 결과에 직접적인 영향을 줄 전망이다.
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