중국, AI 기반 비만 치료 혁신 신약 최초 임상3상 진입

마인드랭크,혈당·식욕 조절 GLP-1 수용체 작용제 ‘MDR-001’ 3상 진입 진입까지 약 4년 반 소요..7~10년 걸리는 기존 개발 기간 비해 크게 단축 연구개발 비용 최소 60% 이상 절감...연구개발 효율성 실질적 개선 사례

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구글 딥마인드의 알파폴드가 단백질 구조 예측 분야에서 혁신을 이끌며 2024년 노벨 화학상을 수상한 데 이어, 미국에 이어 중국에서도 AI 기반 신약 개발 기업들이 임상 3상, 대규모 투자 유치, 상장 등 가시적인 성과를 이어가고 있다.

한국바이오협회 바이오경제연구센터 6일 이슈 브리핑에 따르면 지난달 중국 항저우에 본사를 둔 바이오 스타트업 마인드랭크(MindRank)가 인공지능을 활용해 개발한 비만 치료 신약 ‘MDR-001’을 임상 3상 단계까지 진입시키며, 중국 최초 AI 기반 1급 신약(혁신 신약)이라는 상징적 성과를 거두고 있다. MDR-001은 혈당과 식욕을 조절하는 GLP-1 수용체 작용제로, 마인드랭크는 2028년 하반기 허가 및 2029년 시장 출시를 목표로 하고 있다. 

마인드랭크는 MDR-001은 임상 3상 진입까지 약 4년 반이 소요됐고, 이는 일반적으로 7~10년이 걸리는 기존 개발 기간에 비해 크게 단축된 것이라고 밝혔다.  또  AI를 활용한 후보물질 설계 및 선별 과정 덕분에 연구개발 비용 또한 최소 60% 이상 절감할 수 있었다고 설명했다. 

이번 성과는 AI 기반 신약 개발이 연구개발 효율성을 실질적으로 개선할 수 있음을 보여주는 사례로 평가되고 있다. 

마인드랭크의 개발 방식은 인간 전문가와 AI 역할 분담을 전제로 했다. 즉, 연구자가 질병과 직접적으로 연관된 단백질 표적을 설정하면, AI가 대규모 후보 약물을 신속하게 생성하고, 이후 연구진이 가장 유망한 후보를 선별하는 구조다.

특히 오픈소스 대형 언어 모델에 검색 증강 생성(RAG) 기술을 결합한 자체 바이오의학 시스템을 통해 질병 치료 표적을 식별하는 정확도를 업계 평균 수준을 크게 상회하는 97% 이상으로 끌어올린 것으로 나타났다. 

AI는 신약 후보물질 설계 뿐만 아니라 약물의 안전성과 유효성을 예측하는 데에도 활용되며, 기존에 인간이 처리하기 어려웠던 복잡한 계산과 시뮬레이션을 수행한다.  

AI 신약 개발, 규제 환경·임상 성공 사례 축적 여부 바이오 경쟁력 핵심 요소 전망

다만, 마인드랭크는 AI가 신약 개발 전 과정을 완전히 대체하는 것은 아니라고 강조하고, 그 이유는 개발 과정의 통합 관리와 전략적 판단, 즉 어떤 표적을 우선할지, 기존 화합물을 최적화할지 혹은 완전히 새로운 물질을 설계할지에 대 한 결정은 여전히 인간 전문가의 몫이기 때문이라고 설명했다. 

한편, AI가 바이오산업 전반을 단기간에 변화시키기에는 여전히 구조적 한계가 존재한다는 분석이다. 

신약 개발은 필연적으로 긴 임상시험과 검증 과정을 필요로 하는데, 마인드랭크는 이점에 있어서 AI가 연구 초기 단계의 효율성을 크게 높일 수는 있지만, 궁극적인 성공 여부는 장기간 시험과 평가를 거쳐야만 확인될 수 있다고 지적하고 있다.

바이오협회는 “ 중국의 마인드랭크 사례는 AI가 신약 개발의 속도와 비용 구조를 변화시키는 핵심 도구로 자리 잡고 있음을 보여주는 동시에, 임상 검증이라는 바이오산업 고유 장벽이 여전히 중요한 변수로 남아 있음을 시사한다”며 “향후 AI 기반 신약 개발이 규제 환경과 임상 성공 사례를 얼마나 축적할 수 있을지가 글로벌 바이오 경쟁력의 핵심 요소가 될 것”이라고 전망했다.