AI 신약개발 첫걸음

인공지능이 제약바이오산업의 패러다임을 어떻게 바꾸고 있는지를 설명하는 입문서다. 전통적으로 신약 개발에는 10년 이상의 시간과 막대한 비용, 수많은 실패가 뒤따르지만, AI는 방대한 데이터를 분석해 후보물질을 발굴하고 단백질 구조와 약물 작용을 예측하며 임상 성공률을 높이는 혁신 도구로 주목받고 있다.



이 책은 신약개발의 기본 개념과 단백질·질병·약물의 상호작용, 약물 탐색·최적화·임상시험 과정까지 차근차근 짚는다. 또한 딥러닝 원리와 CNN·RNN·GNN 같은 신경망 구조, 생성형 AI를 통한 신약 설계까지 연결해 독자가 전체 흐름을 입체적으로 이해하도록 돕는다. 학생, 연구자, 산업 종사자 모두에게 기초와 실무를 아우르는 길잡이가 되며, AI 기반 제약바이오 혁신의 출발점이 되는 책이다.



인공지능이 여는 신약개발의 미래

복잡한 과정, 이제는 데이터와 AI로 길을 찾는다



신약개발은 인류 보건의학의 최전선에 서 있는 핵심 분야이지만, 동시에 가장 도전적인 영역이다. 새로운 약 하나가 세상에 나오기까지는 평균 10년 이상의 시간과 수조 원의 비용이 소요되며, 최종 성공 확률은 10%도 채 되지 않는다. 이러한 비효율성은 오랫동안 제약 산업의 고질적인 문제로 지적되어 왔다. ‘이룸의 법칙(Eroom’s Law)’이라 불리는 현상, 즉 ‘과학기술은 발전하지만 신약개발 효율성은 오히려 떨어지는 역설적 상황’은 오늘날도 여전히 유효하다.

이러한 난제를 돌파하기 위한 해법으로 떠오른 것이 바로 인공지능(AI)이다. AI는 방대한 생물학·화학 데이터를 분석해 약물 후보물질을 선별하고, 단백질과 화합물 간 상호작용을 정밀하게 예측하며, 임상 설계의 성공 가능성을 높이는 데 기여한다. 《AI 신약개발 첫걸음》은 이처럼 신약개발의 패러다임을 바꾸고 있는 AI 기술을 종합적으로 소개하는 입문 교재다.

저자는 먼저 신약개발의 기본 개념과 약물이 작용하는 기전을 짚어주고, 이어서 단백질 구조 예측, 가상 스크리닝, 리간드 설계 등 핵심 과정을 친절하게 설명한다. 이어 AI가 어떤 방식으로 이 전통적 과정을 단축하고, 비용을 줄이며, 성공 확률을 높이는지를 실제 연구 흐름과 함께 보여준다.



AI가 제약 산업의 판을 바꾼다

생명과학과 데이터 과학이 만나는 첫 교차점



이 책의 가장 큰 강점은 “입문서답게 쉽고 체계적”이라는 점이다. 생명과학·의약학 전공자가 아니어도, AI에 익숙하지 않아도, 독자들은 단계적으로 내용을 따라가며 신약개발과 AI의 만남을 이해할 수 있다. 1장에서는 신약개발의 낮은 성공률과 높은 비용 문제를 소개하며 이를 해결할 혁신으로 AI를 제시한다. 2장에서는 딥러닝의 기본 구조와 역전파와 경사하강법 등 핵심 원리를 살펴 생명과학과 AI의 접점을 마련한다. 3장에서는 정규화·드롭아웃 같은 기법으로 과적합을 방지해 모델 신뢰성을 높이는 방법을 설명한다. 4장에서는 CNN, RNN, GNN 등 최신 신경망 구조의 특성과 신약개발 데이터 처리 방식을 다룬다. 5장에서는 생성형 AI가 신약설계에서 어떤 변화를 일으키는지를 탐구하며 AlphaFold를 통한 분자 설계와 단백질 구조 예측의 혁신을 소개한다. 6장에서는 후보물질 탐색, 독성 예측, ADME-T 분석 등 신약개발 전주기에 걸친 AI 응용을 다룬다. 7장에서는 멀티모달 AI, 자율 실험실, 양자컴퓨팅 등 미래 전망을 제시하며 AI가 신약개발 패러다임을 바꾸는 동력임을 강조한다.

《AI 신약개발 첫걸음》은 단순한 기술 해설을 넘어, 신약개발이라는 실제 산업 현장에서 AI가 어떻게 적용될 수 있는지를 구체적으로 제시한다. 따라서 제약·바이오 연구자뿐 아니라, 대학원생, AI 연구자, 투자자에게도 반드시 필요한 길잡이가 될 것이다.