신약 미래 성큼...글로벌 기업들 변화 앞장[클릭, 글로벌 제약·바이오]

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신약 미래 성큼...글로벌 기업들 변화 앞장[클릭, 글로벌 제약·바이오]

이데일리 2026-07-19 23:56:02 신고

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[이데일리 유진희 기자] 한 주(7월 13일~7월 19일)의 글로벌 제약·바이오업계 이슈를 모았다. 이번 주에는 글로벌 빅파마의 정신건강 신약 시장을 겨냥한 천문학적 규모의 인수합병(M&A) 소식과 미래 성장 산업인 뇌-컴퓨터 연결장치(BCI) 분야에서 거둔 중국의 세계 최초 상용화 수술 성공 팩트가 업계의 이목을 집중시켰다. 아울러 인공지능(AI)을 활용한 신약 개발 기술이 마주한 인체 생물학적 장벽에 대한 냉정한 월가의 진단도 주요 화두로 떠올랐다.

(사진=게티이미지)
(사진=게티이미지)




비만치료제 ‘젭바운드’와 ‘마운자로’의 글로벌 흥행으로 막대한 순이익을 거두고 있는 미국 제약사 일라이 릴리가 미래 신약 영토 확장을 위해 거액의 베팅을 감행했다.

16일(이하 현지시간) 일라이 릴리는 정신건강 치료제 전문 개발사인 아타이베클리를 최대 38억 달러(약 5조 6000억원)에 인수하기로 최종 합의했다고 발표했다. 아타이베클리는 억만장자 투자자이자 팔란티어의 공동 창업자인 피터 틸이 초기 투자자로 참여해 자본시장에서 이미 큰 화제를 모았던 환각성 약물 기반 신약 개발사다.

현재 아타이베클리는 환각 물질을 기반으로 한 비강 스프레이 방식의 혁신 우울증 치료제를 임상시험 중이다. 이번 인수 계약은 임상시험 성과와 단계별 마일스톤 달성 여부에 따라 최종 인수대금이 확정되는 구조로 체결됐다. 업계에서는 일라이 릴리가 비만치료제 열풍으로 확보한 풍부한 현금 유동성을 바탕으로, 성장 잠재력이 높은 정신건강 치료제 분야까지 선제적으로 포트폴리오를 다각화하고 있다는 분석을 내놓고 있다.

중국이 미래 첨단 의료기기 산업의 핵심인 뇌-컴퓨터 연결장치(BCI·) 상용화 경쟁에서 미국을 제치고 세계 첫 이식 수술에 성공하며 자본시장의 시선을 끌었다.

같은 날 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 등 외신에 따르면 중국 상하이 푸단대 부속 화산병원 의료진은 지난 13일 교통사고로 척수를 다쳐 사지 마비 장애를 겪던 환자에게 침습형 BCI 시스템인 ‘네오(NEO)’를 이식하는 수술을 마쳤다. 의료진은 환자의 두개골 안쪽에 동전 크기의 BCI 칩을 이식한 뒤 안정적인 경막외 뇌 신호를 포착하는 데 성공했으며, 환자의 생체 징후도 지극히 안정적이라고 발표했다.

이번 수술에 사용된 기기는 중국 스타트업 보루이캉(뉴라클)이 개발한 제품이다. 뇌 조직을 직접 관통해 훼손하지 않고 뇌 표면에 배치돼 신경 신호를 읽은 뒤 이를 손의 움직임으로 변환하는 혁신 기술이 적용됐다. 특히 이 장치는 지난 3월 중국 국가약품감독관리국(NMPA)의 품목 허가를 획득하며 연구실을 벗어나 실제 처방이 가능한 세계 최초의 상용 BCI 제품으로 등극했다.

이는 미국 일론 머스크의 뉴럴링크가 개발 중인 ‘텔레파시’가 아직 미국 식품의약국(FDA)의 정식 상용화 승인을 받지 못한 것과 대조적이다. 중국 정부는 2027년까지 BCI 선진 기술 체계를 구축하고 2030년까지 세계적 선도기업을 육성한다는 확고한 청사진 아래 상업 의료보험 보장 적용 및 커촹반 상장 절차를 고속 추진하며 상용화 속도를 높이고 있다.

인공지능(AI) 기술이 암이나 알츠하이머 등 난치성 질병의 신약 개발 기간을 획기적으로 줄여줄 것이라는 기대감과 달리, 현실적인 생물학적 장벽에 부딪혀 단기간 내 경제적 이익을 내기는 어렵다는 냉정한 진단이 나왔다.

12일 미국 월스트리트저널(WSJ)은 전 세계 제약사들이 AI를 활용해 단백질 구조 예측, 약물 표적 식별 등 연구실 단계의 효율성을 크게 향상하고 있으나 복잡한 ‘인간 생물학적 특성’의 한계를 극복하지 못하고 있다고 보도했다.

실제 로슈의 자회사 제넨텍 등 글로벌 제약사들은 AI 모델이 유망 표적을 예측하면 연구원이 검증하고 그 값을 다시 피드백하는 ‘루프형 연구실’을 통해 프로그램 범위를 확대하고 있다. 그러나 가상 스크리닝과 실험실 배양 세포 단계의 가능성이 실제 인체 유효성 입증으로 직결되지는 않는다는 점이 문제로 꼽힌다. 신약 후보물질이 임상시험을 거쳐 실제 시장에 출시되는 비율은 여전히 10% 안팎에 불과하며 수십억 달러의 비용과 수년의 시간이 소요된다.

정보기술(IT) 산업의 반도체 성능이 기하급수적으로 성장한다는 ‘무어의 법칙’과 달리, 신약 개발은 천문학적 자본을 투입해도 시간과 비용이 도리어 증가하는 ‘이룸의 법칙(Eroom's Law·무어의 역순)’이 강하게 작용하는 영역이다. 전문가들은 현재의 인체 생물학적 데이터로 AI를 학습시키는 것은 한계가 뚜렷하며, 기술적 병목 현상을 해결해 임상 성공 확률을 실질적으로 높이기까지는 앞으로도 상당한 세월이 걸릴 것으로 내다봤다. 최근 신약 개발 사업을 개시한 앤트로픽의 생명과학 부문 역시 “AI를 활용한 신약 제약산업은 이제 겨우 2회 말 동점 상황에 접어든 초기 단계”라며 과도한 단기 낙관론을 경계했다.

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