AI 신약 개발, '실험 데이터'가 병목 구간으로 부상

요약

AI 신약 개발(AIDD) 산업이 본격적인 체질 개선을 맞이하며 업스트림(초기 R&D 및 발견) 분야의 실험 수요가 급증하고 있다. Twist Bioscience($TWST)는 AI 기반 신약 개발 주문이 2026 회계연도와 2027 회계연도에 각각 세 자릿수 성장률을 기록할 것으로 전망하며, GenScript 역시 2026년 상반기 AIDD 사업이 전년 대비 두 배 성장했다. GenScript는 현재 하루 8,000건의 설계 검증을 처리 중이며 2026년 말까지 16,000건으로 확대할 계획이다. AI 도입으로 가설 생성 비용이 낮아지면서 실험 횟수가 늘고, 실패한 실험 데이터도 AI 모델 학습에 활용되는 등 웻랩(Wet-lab)의 역할이 약물 제조에서 데이터 생산으로 확장되고 있다. Anthropic의 Claude가 1,320개의 단백질 결합체를 설계해 354개만 성공한 사례처럼, 실패 데이터 역시 다음 모델 고도화를 위한 중요한 학습 재료로 쓰이고 있다.

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