정 원장은 특히 신약 개발 패러다임이 빠르게 변화하고 있다고 짚었다.과거에는 연구자의 경험과 반복 실험 중심으로 후보물질을 발굴했다면 이제는 유전체·임상·문헌 데이터 등 방대한 빅데이터를 기반으로 AI가 후보물질 발굴과 임상 전략을 예측·최적화하는 방향으로 산업 구조가 재편되고 있다는 것이다.
정 원장은 AI 활용 확대가 신약 개발 효율성 개선으로 이어지고 있다고 말했다.AI 기반 예측 모델과 자동화 기술 도입으로 임상시험 기간 단축 가능성이 커지고 개발 비용 절감과 상용화 속도 제고도 기대된다는 것이다.
정 원장은 "AI 신약 개발 경쟁의 핵심은 결국 데이터 경쟁력"이라며 "기업 간 데이터 독점 구조를 완화하고 공동 활용 체계를 구축하는 것이 중요하다"고 강조했다.
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