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AI 투자처를 찾다 보면 자연스럽게 헬스케어와 바이오 분야까지 눈길이 가게 됩니다.
최근에는 AI가 단순히 의료 데이터를 분석하는 수준을 넘어 신약 후보물질을 찾고 새로운 분자 구조를 설계하는 데까지 활용되고 있기 때문인데요.
특히 실제 신약개발 과정에서 시간을 크게 줄인 사례들이 하나둘 나오면서 바이오 업종을 바라보는 기준도 달라지고 있습니다.
이번 포스팅에서는 의료 AI가 신약개발을 어떻게 바꾸고 있는지, 최근 주목받은 모더나 사례와 미국 바이오 헬스케어 ETF까지 함께 살펴보겠습니다.
의료 AI 관련주 왜 지금 주목받을까?
신약 하나가 실제 환자에게 사용되기까지는 상당히 긴 시간이 필요합니다.
후보물질을 찾은 뒤에도 전임상과 임상 1상, 2상, 3상 등을 거쳐야 하기 때문에 전체 개발기간이 10년 이상 걸리는 경우도 흔합니다.
여기에 막대한 연구개발 비용까지 들어가지만 모든 후보물질이 성공하는 것은 아닙니다.
그래서 제약·바이오 기업들이 AI에 주목하는 가장 큰 이유 중 하나가 바로 개발 초기 단계의 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점입니다.
대표적인 사례가 인실리코 메디슨입니다.
회사에 따르면 전통적인 초기 신약개발에서 프로젝트 시작부터 전임상 후보물질을 선정하기까지 평균 약 4.5년이 걸리지만, AI와 자동화를 활용한 자사 프로젝트들은 이 기간을 평균 12~18개월까지 줄였습니다.
쉽게 말해 AI가 신약 성공을 보장하는 것은 아니지만, 가능성이 있는 후보를 더 빠르게 찾고 불필요한 실험을 줄이는 데 도움을 주는 겁니다.
슈뢰딩거의 사례도 흥미롭습니다.
슈뢰딩거는 물리 기반 시뮬레이션과 생성형 AI를 결합해 약 4.5시간 만에 조건을 충족하는 후보물질 약 1만2,000개를 생성했습니다.
같은 범위를 기존의 전수 계산 방식으로 처리했다면 약 18만 CPU 시간이 필요했을 작업입니다.
결국 의료 AI 관련주가 주목받는 이유는 단순히 AI라는 이름이 붙었기 때문이 아닙니다.
같은 시간 동안 분석할 수 있는 후보물질의 규모가 달라지고, 신약개발 초기 단계의 속도를 실제로 높일 가능성이 확인되고 있기 때문입니다.
신약개발 속도는 얼마나 달라졌을까?
전통적인 초기 신약개발 과정에서는 프로젝트 시작부터 전임상 후보물질 선정까지 수년이 걸릴 수 있습니다.
반면 인실리코 메디슨은 2021~2024년 진행한 20개 이상의 내부 프로젝트에서 이 기간을 평균 12~18개월 수준으로 단축했다고 밝히고 있습니다.
다만 여기서 주의할 부분이 있습니다.
12~18개월 만에 신약이 완성된다는 뜻은 아닙니다.
후보물질을 고른 뒤에도 독성시험과 임상시험, 규제기관 심사라는 긴 과정이 남아 있기 때문입니다.
실제로 인실리코의 대표 후보물질인 렌토서팁은 초기 표적 발굴부터 전임상 후보물질 선정까지 약 18개월이 걸렸고, 이후 임상시험 단계를 차례로 거쳤습니다.
2026년 9월에는 특발성 폐섬유증을 대상으로 임상 3상에 진입했습니다.
AI가 신약개발의 모든 시간을 없애는 것은 아니지만, 적어도 초반 탐색 과정에서는 상당한 속도 개선 가능성을 보여주고 있는 셈입니다.
모더나 주가 156% 급등 무엇이 끌어올렸을까?
최근 바이오 시장에서 가장 눈에 띈 종목 가운데 하나는 모더나였습니다.
모더나 주가는 2026년 8월 한 달 동안 약 156% 상승했습니다.
직접적인 계기는 머크와 공동 개발한 개인 맞춤형 mRNA 암 치료제 인티스메란 오토진의 임상 3상 결과였습니다.
흑색종 환자를 대상으로 키트루다와 함께 투여한 임상시험에서 암의 재발을 막는 지표와 다른 부위로 전이되는 것을 막는 주요 지표를 모두 충족했습니다.
이 결과가 의미 있는 이유는 mRNA 기술이 코로나19 백신을 넘어 암 치료 영역에서도 가능성을 보여줬기 때문입니다.
사실 모더나의 빠른 개발 능력은 코로나19 때 이미 한 차례 확인됐습니다.
2020년 코로나19 바이러스 유전자 정보가 공개된 뒤 모더나는 이틀 만에 백신 후보를 설계했고, 후보물질 선정부터 첫 임상시험 참가자 투여까지 걸린 시간은 불과 63일이었습니다.
다만 당시 기록은 AI가 만들어낸 성과라기보다는 이미 구축돼 있던 mRNA 플랫폼과 빠른 제조 시스템의 힘에 가까웠습니다.
지금 중요한 변화는 이런 플랫폼 기술에 AI 기반 표적 발굴과 분자 설계 기술까지 더해지고 있다는 점입니다.
바이오 업계에서 AI와 플랫폼 기술의 결합을 주목하는 이유도 여기에 있습니다.
미국 바이오 헬스케어 ETF 어디에 투자하는 걸까?
개별 바이오 종목을 고르는 것이 부담스럽다면 ETF를 통해 여러 기업에 나눠 투자하는 방법도 있습니다.
국내에 상장된 KoAct 미국바이오헬스케어액티브는 2025년 11월 11일 상장한 미국 바이오 헬스케어 액티브 ETF입니다.
이 ETF의 특징은 초대형 제약사만 담는 방식과는 조금 다릅니다.
신약개발 파이프라인과 기술력을 보유하면서 향후 성장 가능성이나 인수합병 가능성이 있는 미국 바이오 헬스케어 기업을 적극적으로 발굴하는 전략을 사용합니다.
비교지수는 Solactive 미국바이오헬스케어지수 PR입니다.
운용사가 단순히 지수를 그대로 따라가는 것이 아니라 개별 기업의 파이프라인과 임상 가능성, 기술 경쟁력 등을 분석해 종목과 비중을 조정하는 액티브 ETF입니다.
특히 AI와 바이오가 결합하면서 새롭게 성장하는 기업이 등장할 경우 빠르게 포트폴리오에 반영할 수 있다는 점을 운용 전략으로 내세우고 있습니다.
총보수는 연 0.50%입니다.
다만 액티브 ETF인 만큼 지수와 실제 ETF의 수익률이 다르게 움직일 수 있고, 운용사의 종목 선택 결과에 따라 성과 차이도 발생할 수 있다는 점은 확인할 필요가 있습니다.
헬스케어 관련주 투자 무엇을 조심해야 할까?
AI 헬스케어 시장의 성장 기대는 상당히 큽니다.
일부 시장조사에서는 글로벌 AI 헬스케어 시장이 2025년 약 380억달러에서 2034년 약 6,742억달러 규모까지 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 다만 시장 규모 전망은 조사기관마다 차이가 크기 때문에 하나의 예상치로 보는 것이 좋습니다.
기술도 빠르게 발전하고 있습니다.
2026년 9월 기준 AI를 활용해 발굴·설계한 후보물질 가운데 임상 3상에 진입한 사례까지 등장했습니다.
하지만 아직 AI가 처음부터 발굴하고 설계한 신약이 미국 FDA의 최종 품목허가까지 받은 사례는 확인되지 않습니다.
이 부분이 중요합니다.
AI가 후보물질을 빨리 찾았다고 해서 임상 성공까지 보장되는 것은 아닙니다.
AI 역시 어떤 데이터를 학습했는지에 따라 결과가 달라지고, 실제 사람의 몸에서 나타나는 효과와 부작용은 결국 임상시험을 통해 확인해야 합니다.
특히 바이오주는 임상 결과 하나에도 주가가 크게 움직이는 경우가 많습니다.
좋은 결과가 나오면 단기간에 급등할 수 있지만, 기대했던 결과가 나오지 않으면 반대 상황도 충분히 나타날 수 있습니다.
그래서 의료 AI와 바이오 분야를 볼 때는 단순히 AI라는 키워드만 보는 것보다 해당 기업의 임상 단계와 파이프라인, 현금 보유 상황, 기술이전 가능성 등을 함께 확인하는 것이 중요합니다.
AI는 신약개발 방식을 빠르게 바꾸고 있습니다.
과거 수년씩 걸리던 초기 후보물질 탐색 과정이 일부 프로젝트에서는 12~18개월 수준까지 줄었고, 생성형 AI가 수많은 분자 구조를 짧은 시간 안에 설계하는 사례도 나오고 있습니다.
여기에 모더나의 개인 맞춤형 mRNA 암 치료제가 임상 3상에서 긍정적인 결과를 내놓으면서 바이오 기술에 대한 관심도 다시 커지고 있습니다.
하지만 속도가 빨라졌다는 것과 성공 확률이 높아졌다는 것은 같은 의미가 아닙니다.
AI가 개발 효율을 높여줄 수는 있어도 임상시험이라는 마지막 관문까지 없애주는 것은 아니기 때문입니다.
결국 의료 AI 관련주나 바이오 헬스케어 ETF에 관심이 있다면 화려한 기술 설명만 보기보다는 실제 임상 단계와 기업의 재무상태, 그리고 내가 감당할 수 있는 변동성을 함께 살펴보는 것이 중요합니다.
바이오 업종은 기대만큼 변동성도 큰 분야인 만큼 투자 전에는 충분한 확인이 필요하겠습니다.
