모든 질병을 정복하는 일은 서서히 다가오지 않는다. 어느 날 갑자기 온다.

요약

DeepMind CEO 데미스 허사비스는 AI가 향후 10~20년 내에 거의 모든 질병을 정복할 것이라고 전망했습니다. 단백질 구조 예측을 넘어 약물 결합부터 독성 검증까지 아우르는 AI 플랫폼 구축이 신약 개발의 패러다임을 바꿀 핵심입니다.

핵심 포인트

AI 기반의 질병 정복은 점진적이 아닌 급격한 변화로 다가올 것
단일 모델이 아닌 신약 개발 전 과정을 잇는 AI 플랫폼 구축이 핵심
알파폴드와 같은 모델들이 결합하여 신약 개발 엔진 역할 수행
AI 설계 데이터 기반의 역검증을 통해 규제(FDA) 대응 가능성 제시

모든 질병을 정복하는 일은 서서히 다가오지 않는다. 어느 날 갑자기 온다.

노벨상을 받은 데미스 허사비스 딥마인드 CEO가 인터뷰에서 그렇게 말했다. 앞으로 10~20년 안에 AI로 거의 모든 질병을 고칠 수 있고, 그걸 막는 물리법칙은 없다는 것이다.

근거는 이미 한 번 본 장면이다. 알파폴드는 정확도가 어느 선을 넘자 2억 개 단백질 구조를 단 1년 만에 전부 풀어버렸다. 신약도 똑같이, 한참 조용하다가 갑자기 터진다고 본다.

방법은 모델 하나가 아니라 '플랫폼'이다. 단백질 구조는 신약 개발의 한 단계일 뿐이라, 약물 결합·흡수·독성·부작용까지 각 단계를 맡는 알파폴드급 모델 열 개 안팎을 만들어 하나로 잇는다. 지금은 전임상 단계이고, 몇 년 뒤 검증되면 거의 모든 질병에 갖다 쓸 엔진이 된다.

규제마저 AI가 앞당길 수 있다고 본다. AI가 설계한 약 열 개 중 아홉이 통과하면, 그 데이터로 모델을 역검증해 FDA를 설득할 수 있다는 것이다.

AI가 신약을 '더 빨리' 만든다는 이야기가 아니다. 신약이 나오는 방식 자체가 바뀐다는 이야기다.

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모든 질병을 정복하는 일은 서서히 다가오지 않는다. 어느 날 갑자기 온다.

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