로슈의 AI 신약 개발, 어디까지 확인됐나

로슈와 제넨텍의 보스턴 연구센터는 신약 탐색부터 임상개발, 데이터과학과 인공지능(AI)까지 여러 분야의 인력을 한곳에 모았습니다. 하지만 AI를 활용하는 연구 거점이 있다는 사실이 곧 AI가 실험을 독립적으로 계획하고 수행하는 ‘자율 실험실’의 증거는 아닙니다. 인용된 자료만으로는 로슈의 AI 전략과 관련해 보도된 일부 목표와 수치도 확인되지 않습니다.24

보스턴 연구센터에서 확인되는 것

로슈와 제넨텍은 보스턴 혁신센터를 심혈관·신장·대사 질환 연구의 거점으로 열고, 해당 분야 연구진과 데이터과학·AI 전문가를 한데 모았습니다.2 로슈는 이 센터가 9만5,000제곱피트 규모에 최대 500명이 함께하는 공간이며, 발견·중개 생물학, 임상개발, AI를 포함한 데이터과학 역량을 갖춘다고 설명합니다.4

로슈는 안과학, 신경과학, 면역학, 종양학 등 여러 분야에서 연구진이 데이터와 AI를 활용하고 있다고도 소개합니다.13 이 자료들이 보여주는 것은 AI가 폭넓은 연구 활동의 한 부분이라는 점입니다. AI가 사람의 감독 없이 실험을 수행한다는 뜻은 아닙니다.

AI 연구센터와 자율 실험실은 다릅니다

연구센터에서 AI 도구를 활용하고 컴퓨터과학자와 실험·임상 연구진이 협업할 수는 있습니다. 그렇다고 실험이 자동으로 설계·실행된다고 단정할 수는 없습니다. 자율 실험실인지 판단하려면 AI가 실험의 어떤 단계를 결정하거나 제어하는지, 사람의 검토가 어디에 남아 있는지, 결과를 어떻게 확인하는지에 대한 정보가 필요합니다. 보스턴 센터 관련 자료에는 이런 운영 방식이 구체적으로 나와 있지 않습니다.24

따라서 로슈가 말하는 더 넓은 ‘AI 독립성’ 구상을 해석할 때도 구분이 필요합니다. 인용된 자료는 로슈 연구에서 AI를 활용한다는 점은 뒷받침하지만, 실험에서 사람의 직접적인 감독이 사라졌는지, 관련 역량이 어느 단계까지 발전했는지는 확인해 주지 않습니다.

아직 확인되지 않은 목표와 수치

이 기사에서 참고한 자료로는 ‘Target Nexus’의 구체적인 목표, AI가 관여했다고 기록된 파이프라인 의사결정의 비중, 임상 3상 성공률, 연구개발비 20억 스위스프랑 절감액, 2030년까지 최대 20개 신약 출시 목표를 확인할 수 없습니다. 이런 수치를 보스턴 센터 발표나 로슈의 일반적인 AI 활용 설명이 입증한 사실처럼 받아들여서는 안 됩니다.

특히 임상시험 성공률이 개선됐다는 주장은 성공률의 정의와 집계 기간, 근거가 된 시험 데이터를 함께 살펴야 성과 변화를 판단할 수 있습니다. 신약 출시 목표 역시 기업의 계획이지, 허가나 실제 출시가 보장된다는 뜻은 아닙니다.

제약 연구에 던지는 가능성과 과제

앞으로 AI가 실험을 제안하고 실행을 조율한 뒤 결과를 해석하는 과정을 반복적으로 지원한다면, 초기 신약 연구팀의 일하는 방식이 달라질 가능성은 있습니다. 다만 그런 가능성과 해당 방식이 이미 생산성이나 환자 치료 결과를 개선했다는 증거는 서로 다릅니다.

실험 자동화가 확대될수록 결과 검증, 실험실 안전, 의사결정 과정의 기록, 사람의 책임 소재를 분명히 하는 일도 중요해집니다. 현재 인용된 자료가 보여주는 것은 AI를 연구에 접목한 환경이지, 로슈가 신약 탐색 실험에서 사람의 감독을 없앴다는 사실은 아닙니다.