치매 치료 분야에 인공지능(AI)이 본격적으로 도입되면서 신약 개발 패러다임이 급격히 변화하고 있다. 전통적인 약물 탐색과 임상 과정이 수년씩 소요되던 과거와 달리, AI 기술을 활용해 치매 치료제 후보물질 발굴과 임상 성공률을 높이는 전략이 세계 유수 제약사들의 핵심 경쟁력이 되고 있다. 이번 기사에서는 AI 기반 치매 신약 개발 현황과 글로벌 제약사들의 전략을 비교해본다.

1. AI 신약 개발이 치매 치료에 중요한 이유

• 치매는 병리기전이 복합적이고 발병까지 수십 년이 소요돼 약물 개발 성공률이 1% 이하
• AI는 수십만 개 화합물의 독성, 약효, 병리 타깃 적합성을 분석해 후보물질 탐색 속도와 정확도를 획기적으로 향상
• 유전자 데이터·뇌영상·임상 빅데이터를 활용해 환자 맞춤형 치료제 개발 가능

2. 글로벌 제약사들의 AI 치매 치료제 개발 전략

제약사	전략	주요 프로젝트
바이오젠	AI 기반 약물 재창출과 임상 환자 선별	Leqembi(레카네맙) 개발에 AI 활용
일라이 릴리	AI로 약물 타깃 유효성 분석 및 환자 유전자 정보 기반 임상 설계	Donanemab 임상 성공률 향상
에자이	AI+뇌영상 분석으로 아밀로이드 플라크 패턴 예측	ACI-24 차세대 항체 치료제 개발 중
로슈	AI 기반 혈액 바이오마커 데이터 분석	임상 실패 원인 규명 및 약물 재설계

3. AI 기술 적용 분야

1) 후보물질 발굴

• 딥러닝으로 수십만 개 화합물의 병리기전 적합성, 독성 예측

2) 임상 설계 최적화

• AI가 빅데이터 기반으로 임상 적합 환자군 선별 → 성공률 향상

3) 바이오마커 기반 예후 예측

• AI로 뇌영상, 유전자, 혈액 데이터 분석해 환자군별 약물 반응성 예측

4. AI 치매 신약 개발의 효과와 한계

장점	한계
개발 속도 3~5배 단축	초기 데이터 품질 확보 어려움
임상 성공률 향상	AI 알고리즘 투명성 문제
맞춤형 신약 가능	고비용 인프라 구축 필요

5. 결론

AI 기반 신약 개발은 치매 치료 분야의 판도를 뒤바꾸고 있다. 글로벌 제약사들은 AI 기술을 통해 후보물질 발굴, 임상 설계, 예후 예측까지 전 과정을 혁신 중이다. 향후 AI와 유전체 빅데이터, 디지털 바이오마커를 융합한 초정밀 치매 치료 시대가 앞당겨질 것으로 기대된다.

작성자 최인서