글로벌 바이오의약품 기업들이 치료 기술 혁신과 지속가능한 신약개발 파이프라인 구축이라는 과제에 직면한 가운데, '미래형 신약개발 실험실'을 통해 R&D(연구개발) 생산성 최대 53% 향상하며 가시적인 성과를 내고 있는 것으로 나타났다. 미래형 신약개발 실험실은 인공지능(AI), 로보틱스, 클라우드 등 디지털 기술이 적용돼 고도로 자동화된 연구 환경을 뜻한다.
뉴시스 보도에 따르면, 한국 딜로이트 그룹은 이 같은 조사결과를 담은 '바이오의약품 기업의 미래 신약개발 실험실: AI와 데이터가 바꾸는 R&D의 판도' 보고서를 발간했다고 25일 밝혔다.
고가치 의약품의 특허가 2030년까지 순차적으로 만료될 것으로 예고되면서 제약사들은 신약 파이프라인 공백을 메우기 위해 외부 신약 후보물질과 기술 확보에 속도를 내고 있다. 동시에 바이오의약품 기업들 사이에서는 지속 가능한 방식으로 파이프라인을 강화하기 위해 내부 연구개발 및 혁신 역량을 확충해야 한다는 인식이 빠르게 확산되고 있다.
이러한 흐름 속에서 디지털 기술 투자가 연구 효율성과 품질을 동시에 높이며, 제약 산업의 고질적인 생산성 문제를 해결하는 핵심 동력으로 부상하고 있다.
딜로이트 헬스 솔루션 센터(Deloitte Center for Health Solutions)가 올해 4월 바이오의약품 연구개발 임원 104명을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 응답자의 절반 이상(53%)이 '미래형 실험실'을 통해 연구개발 생산성이 향상됐다고 답했다.
또 응답자의 45%는 사람에 의한 오류가 줄었다고 답했으며, 30%는 비용 효율성이 개선됐고, 27%는 치료제 개발 속도가 빨라졌다고 밝혔다. 이러한 결과는 디지털 전환이 제약 산업이 오랫동안 직면해온 R&D 생산성 한계를 실질적으로 개선하고 있음을 보여준다.
기업들은 이 같은 성과를 바탕으로 실험실 첨단화 투자를 지속할 계획이다. 응답자의 80%가 실험실 디지털화를 위한 투자를 유지하거나 확대하겠다고 밝혔으며, 약 60%는 향후 2~3년 내에 임상시험계획(Investigational New Drug Application, IND) 승인 건수가 증가하고 신약 발견 속도가 빨라질 것으로 기대하고 있다. 실제로 기업들은 실험실 자동화와 첨단 분석 플랫폼을 비롯해 인공지능·로보틱스·스마트 실험 장비 등 첨단 기술에 투자하고 있다.
다만 글로벌 바이오의약품 기업들에게 실험 절차를 모두 자동화한 '예측형 실험실' 구현은 여전히 진행 중인 과제로 남아 있다. 설문에 따르면 예측형 실험실을 구축한 기업은 11%에 불과한 것으로 나타났다.
응답자의 31%는 자사의 실험실이 여러 개의 전자연구노트(Electronic Laboratory Notebooks, ELN)나 실험실 정보관리 시스템(Laboratory Information Management System, LIMS)을 사용하지만 이들 간 연결이나 자동화는 미미한 단계인 '부서별 디지털화' 단계에 있으며, 34%는 데이터가 중앙에서 관리되고 일부 실험 절차가 자동화된 '연결' 단계에 있다고 답했다.
딜로이트는 미래형 실험실의 효과를 극대화하기 위해 ▲R&D 및 경영 전략과 연계된 디지털화 로드맵 수립 ▲제품화된 연구 데이터 구축 ▲운영 효율성과 데이터 거버넌스 강화 ▲조직 문화 혁신 등 4가지 통합적 접근법을 제시했다. '제품화된 연구 데이터'란 특정 연구 목적에 맞춰 정제·구조화된 고품질 데이터 자산으로, 단순한 실험 결과가 아닌 재사용 가능한 지식 자산으로 관리하는 개념이다.
편제성 한국 딜로이트 그룹 생명과학 및 헬스케어 부문 리더는 "AI와 데이터 기반의 미래형 실험실은 글로벌 제약 산업의 새로운 표준으로 자리 잡고 있으며, 이를 통해 R&D의 속도·정밀성·생산성이 근본적으로 변화하고 있다"며 "이번 보고서가 AI 혁신을 추진하는 바이오 의약품 기업들에게 전략적 인사이트를 제공하길 바라며 한국 딜로이트 그룹은 앞으로도 기업들이 실행 가능한 전략을 수립하고 성과를 만들어갈 수 있도록 적극적으로 지원해 나갈 것"이라고 전했다.
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