약물 개발 시간 반으로! 제약업계가 양자에 빠진 이유

약물 개발 시간 반으로? 제약업계가 양자에 빠진 이유

신약 하나가 세상에 빛을 보기까지 얼마나 걸릴까요? 상상 이상으로 오랜 시간과 막대한 비용이 들어갑니다. 평균 10년에서 15년, 그리고 수조 원의 연구 개발비는 기본이죠. 심지어 이렇게 공들여도 마지막 임상 단계에서 실패하는 경우가 90%에 달합니다. 마치 사막에서 바늘 찾기만큼이나 어렵고, 실패의 위험도 큰 지난한 과정이죠. 저 역시 이 분야를 지켜보면서 ‘어떻게 하면 이 과정을 더 효율적으로 만들 수 있을까’ 하는 고민을 끊임없이 해왔습니다.

이러한 비효율성은 제약 산업의 오랜 숙제였습니다. 그런데 최근 몇 년 사이, 인공지능(AI)이 그 돌파구로 떠올랐고 실제로 초기 단계에서 상당한 가능성을 보여주고 있습니다. 하지만 여기서 한 단계 더 나아가, 과학계와 산업계가 주목하는 ‘게임 체인저’가 등장했습니다. 바로 양자 컴퓨팅입니다. 기존 컴퓨터로는 꿈도 꾸지 못했던 복잡한 계산을 순식간에 해내는 양자 컴퓨터가 신약 개발의 판도를 완전히 뒤바꿀 수 있다는 기대감이 커지고 있습니다. 심지어 현재의 개발 기간을 획기적으로 단축해 ‘반으로 줄일 수도 있다’는 파격적인 전망까지 나오고 있습니다. 제약업계가 왜 갑자기 ‘양자’에 빠져들었는지, 그 이유를 자세히 알아보겠습니다.

왜 신약 개발은 이렇게 어렵고 오래 걸릴까요?

신약 개발의 핵심은 우리 몸 안에서 특정 질병을 일으키는 ‘나쁜 녀석’을 찾아내고, 그 녀석에게만 정확하게 작용하는 ‘착한 분자’를 설계하는 것입니다. 문제는 이 ‘나쁜 녀석’과 ‘착한 분자’의 상호작용이 어마어마하게 복잡하다는 점입니다.

생각해보세요. 수백만, 수천만, 아니 수십억 개의 잠재적인 분자 후보 물질 중에서 우리 몸속 수많은 단백질, 세포와 어떻게 상호작용할지를 일일이 예측하고 테스트해야 합니다. 각 분자의 구조는 어떠한지, 에너지는 얼마나 필요한지, 어떤 경로로 반응할지 등 고려해야 할 변수가 무궁무진합니다. 기존 컴퓨터로는 이러한 복잡성을 완벽하게 시뮬레이션하거나 최적의 분자를 찾는 데 한계가 있었습니다. 결국 많은 부분이 경험과 추론, 그리고 엄청난 양의 ‘시행착오’에 의존해왔죠. 오랜 시간과 비용이 드는 건 당연한 결과였습니다. 후보 물질을 찾아내도 전임상, 임상 1상, 2상, 3상 등 여러 단계를 거치며 안전성과 효능을 입증해야 하니 시간이 길어질 수밖에 없습니다.

양자 컴퓨팅, 무엇이 다르길래 판도를 바꿀까?

기존 컴퓨터가 정보를 ‘0’ 또는 ‘1’ 중 하나의 상태로만 저장하고 계산하는 반면, 양자 컴퓨터는 ‘0’과 ‘1’을 동시에 가질 수 있는 양자 비트(Qubit)를 사용합니다. 이 양자 비트의 ‘중첩’과 ‘얽힘’이라는 특성 덕분에 양자 컴퓨터는 특정 유형의 문제, 특히 복잡한 시스템의 상호작용을 시뮬레이션하고 방대한 탐색 공간에서 최적의 해를 찾는 데 있어 기존 슈퍼컴퓨터를 압도하는 성능을 발휘합니다.

신약 개발 과정에서 마주하는 문제들은 대부분 양자 컴퓨터가 잘 할 수 있는 유형에 속합니다. 분자나 원자의 상호작용은 기본적으로 양자 역학의 지배를 받기 때문에, 양자 컴퓨터는 이러한 현상을 훨씬 더 정확하고 효율적으로 시뮬레이션할 수 있습니다. 이것이 제약업계가 양자 컴퓨팅에 열광하는 핵심 이유입니다.

양자 컴퓨팅이 신약 개발 각 단계에 가져올 혁신

구체적으로 양자 컴퓨팅은 신약 개발의 어떤 부분에서 혁신을 일으킬 수 있을까요?

1. 정교한 분자 및 물질 특성 시뮬레이션:
   신약 개발의 시작은 질병과 관련된 생체 분자(예: 단백질)와 상호작용할 약물 후보 물질의 분자 특성을 이해하는 것입니다. 양자 컴퓨터는 분자의 전자 구조, 에너지 레벨, 반응 경로 등을 놀라울 정도로 정확하게 계산할 수 있습니다. 이는 수많은 잠재적 후보 물질이 우리 몸속에서 어떻게 작용할지를 예측하는 데 필수적입니다. 기존에는 너무 복잡해서 근사치 계산만 가능했던 시뮬레이션도 양자 컴퓨터로는 더 정밀하게 수행할 수 있게 되어, 후보 물질의 효능과 부작용 가능성을 초기 단계에서 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 마치 분자의 속마음까지 들여다보는 것과 같죠.

2. 신약 후보 물질의 빠르고 효율적인 탐색 및 최적화:
   수십억 개에 달하는 화합물 라이브러리에서 특정 질병 표적에 가장 잘 맞는 ‘열쇠’를 찾는 과정은 엄청난 시간과 연산 자원을 요구합니다. 양자 알고리즘, 예를 들어 그로버(Grover) 알고리즘 등은 이러한 방대한 데이터 공간을 훨씬 빠르게 탐색하는 잠재력을 가지고 있습니다. 또한, 찾아낸 후보 물질의 효능을 극대화하고 독성을 최소화하기 위해 분자 구조를 조금씩 변형하며 ‘최적의 형태’를 찾아내는 과정에서도 양자 컴퓨터의 뛰어난 연산 능력이 빛을 발합니다. 이 과정을 통해 후보 물질 도출까지 걸리는 시간이 획기적으로 단축될 수 있습니다.

3. 단백질 접힘(Protein Folding) 문제 해결:
   단백질은 긴 아미노산 사슬로 이루어져 있지만, 실제 기능은 이 사슬이 특정 3차원 구조로 ‘접히는’ 방식에 따라 결정됩니다. 질병의 원인이 되는 비정상적인 단백질 접힘 구조를 이해하고, 특정 구조를 가진 단백질을 표적으로 하는 약물을 개발하기 위해서는 단백질의 정확한 3차원 구조를 예측하는 것이 매우 중요합니다. 하지만 아미노산 사슬이 접힐 수 있는 경우의 수는 상상을 초월하며, 기존 컴퓨터로는 이 ‘단백질 접힘 문제’를 완벽하게 해결하기가 거의 불가능했습니다. 양자 컴퓨터는 이러한 조합 최적화 문제에 강점을 보여 단백질 접힘 구조 예측에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 이는 특히 바이오 의약품 개발에 큰 영향을 줄 수 있습니다.

4. 임상 시험 설계 및 예측:
   아직 초기 단계이지만, 양자 컴퓨팅은 임상 시험 데이터 분석 및 설계에도 활용될 가능성이 있습니다. 복잡한 환자 데이터를 분석하여 약물에 대한 반응을 예측하거나, 임상 시험 성공 확률을 높일 수 있는 최적의 환자 그룹 선정 및 시험 설계를 돕는 방식으로 활용될 수 있습니다. 이를 통해 실패할 가능성이 높은 임상 시험을 미리 걸러내고, 더 효율적으로 임상 시험을 진행하여 전체 신약 개발 기간과 비용을 줄이는 데 기여할 수 있습니다.

개발 시간 ‘반으로’ 줄이는 꿈, 현실이 될까?

양자 컴퓨팅 기술이 앞서 언급한 분야들에 성공적으로 적용된다면, 현재 평균 10년 이상 걸리는 신약 개발 기간을 5년 또는 그 이하로 단축하는 것도 이론적으로 가능해집니다. 이는 단순히 시간 단축을 넘어, 수조 원에 달하는 연구 개발 비용을 절감하고, 치명적인 질병으로 고통받는 환자들에게 새로운 치료제를 훨씬 더 빠르게 제공할 수 있다는 의미입니다.

물론 아직 넘어야 할 산이 많습니다. 현재의 양자 컴퓨터는 크기가 크고 안정성이 부족하며 오류율이 높습니다. 신약 개발 현장에 바로 적용할 수 있는 수준에는 도달하지 못했습니다. 하지만 IBM, 구글 등 글로벌 IT 기업들은 물론, 화이자, 머크 등 세계적인 제약사들이 양자 컴퓨팅 스타트업들과 적극적으로 협력하며 신약 개발 분야에서의 응용 연구에 박차를 가하고 있습니다. AI와 양자 컴퓨팅을 결합한 연구 플랫폼을 구축하려는 노력도 활발합니다.

전문가들은 향후 몇 년 안에 ‘양자 우위(Quantum Advantage, 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터로 풀기 어려운 문제를 해결하는 시점)’가 제약/바이오 분야 특정 문제에서 나타날 것으로 전망하고 있습니다. 양자 컴퓨팅이 AI와 시너지를 일으키며 신약 개발의 새로운 표준을 제시하고, 인류의 건강 증진에 혁신적으로 기여할 날이 머지않았습니다. 제약 산업의 미래는 이제 ‘양자’에 달려 있다고 해도 과언이 아닐 것입니다.