금회는 온코크로스 김재호 박사님이 작성한 BRIC Bio리포트-동향리포트 “글로벌 바이오 헬스 산업의 구조적 전환과 미래 전략-기술·시장·정책 동향 분석”을 전송드립니다.

저자는 글로벌 바이오 헬스 산업에서 관찰되는 가장 중요한 변화는 개별 기술의 발전 그 자체가 아니라, ‘기술 간 결합을 통한 시스템 혁신(System-level Innovation)’임을 강조하고 있습니다.

정밀의료, AI 신약개발, 세포·유전자 치료, 디지털 헬스, RWE 기반 분석은 독립적으로 작동하는 기술이 아니라, 상호 의존적이며 순환적으로 연결된 생태계를 형성하고 있습니다.

 

바이오 헬스 산업의 주요 기술 트렌드 및 혁신 방향(Key Technology Trends)의 핵심을 요약하면 다음과 같습니다.

① 정밀 의료 및 개인 맞춤 치료

 ▶유전체 분석비용의 급격한 감소와 멀티오믹스 기술의 발전은 개인 맞춤 치료를 현실화하고 있으며, 이는 치료 효과 개선과 의료비 절감이라는 이중의 가치를 창출함

 ▶유전체·단백체·대사체 기반 데이터를 통합하여 환자에게 가장 적합한 치료를 제시하는 접근법으로, 전 세계적으로 의료 패러다임을 변화시키고 있음

 ▶정밀의료를 통해 축적되는 유전체·임상·생활습관 데이터는 AI 모델 학습의 핵심 입력값으로 활용되며, AI는 이를 분석하여 새로운 바이오마커 발굴과 치료 타깃 도출을 가속화함

 ▶주요 기술 트렌드 및 혁신 방향

 • 유전체 분석 비용은 20년간 약 1/1,000 수준으로 감소

 • 암·희귀질환에서 바이오마커 기반 타깃 치료제 성공률 상승

 • 제약사는 신약과 CDx (Companion Diagnostics)의 동시 개발을 표준 전략화 

② 인공지능(AI)·생성형 AI 기반 신약개발

 ▶AI 기반 신약개발은 후보물질 발굴, 임상시험 설계, 환자모집 등 전 과정에 적용됨으로써 연구개발 효율을 획기적으로 개선하고 있으며, 생성형 AI의 도입은 신약개발의 전 과정을 혁신하는 핵심기술로 신약개발 기간을 단축하고 실패 확률을 낮추는 핵심 수단으로 

  자리 잡음

 ▶AlphaFold의 단백질 예측 혁신 이후 Insilico Medicine, Recursion, BenevolentAI 등은 AI 기반 신약 설계 자동화를 상용화하고 있으며, 임상시험 설계·환자 모집까지 AI 도입이 확산되고 있음

 ▶주요 기술 트렌드 및 혁신 방향

 • AI 기반 신약 1상 성공률 80~90% 수준(산업 평균 대비 월등히 높음)

 • 개발 기간 40~60% 단축, 비용 최대 70% 절감 가능

③ 유전자 치료·세포 치료·합성생물학

 ▶AI 기반 연구개발 결과는 세포·유전자 치료 및 합성생물학 기술과 결합되며 임상 적용 단계로 확장되어, AI는 최적의 유전자 편집 전략과 세포 설계 방식을 제안하고, 합성생물학은 이를 실제 생산 가능한 치료제로 구현함

 ▶이 과정에서 바이오 제조 공정은 점점 표준화·자동화되며, 치료제 개발은 "실험 중심"에서 "설계 중심(design-driven)" 패러다임으로 이동하고 있음. 향후 10년간 유전자·세포 치료제 시장은 연평균 25% 이상 증가할 전망임

 ▶주요 기술 트렌드 및 혁신 방향

 • CAR-T, CRISPR 치료제는 산업의 핵심 성장축

 • 2023년 CRISPR 기반 치료제 첫 승인 이후 다수 후보물질이 임상 진입

 • MIT 연구팀의 프라임 에디팅 오류율 1/60 감소 발표는 실용적 유전자 치료의 전기 마련

 • 합성생물학은 맞춤형 세포 공장(cell factory)을 통해 항체·효소 생산비용을 획기적으로 절감 

④ 디지털 헬스, 원격의료, 웨어러블 헬스테크

 ▶디지털 헬스와 웨어러블 헬스테크는 치료 이후 단계에서 핵심적인 역할을 수행함. 기존 임상시험으로는 확보하기 어려웠던 장기·현실 기반 데이터를 제공하며, 의료 서비스의 질을 근본적으로 개선함

 ▶원격의료, 디지털 치료제, 웨어러블 기기를 통해 생성되는 연속적 환자 데이터는 치료 효과를 실시간으로 모니터링하고, 환자 순응도 및 장기 안전성을 평가하는 데 활용됨

 ▶주요 기술 트렌드 및 혁신 방향

 • 팬데믹 이후 원격의료 이용률 5배 증가

 • 웨어러블(CGM, ECG 패치, 스마트워치)은 실시간 생체데이터 수집 인프라로 확장

 • 디지털 치료제(DTx)는 불면증, ADHD, 당뇨, 우울증 등 다양한 영역에서 임상 효과 입증

 • FDA·EMA는 소프트웨어 의료기기(SaMD)에 대한 승인 절차를 간소화 중

⑤ 3D 바이오프린팅 및 조직공학

 ▶3D 바이오프린팅 기술 초기에는 인공피부나 단순 조직 모델 제작에 집중되었으나, 최근에는 혈관화(vascularization) 기술, 다중 세포 프린팅, 바이오잉크 소재의 고도화가 진행되면서 생리학적 기능을 모사한 고차원 조직 구현이 가능해지고 있음 .

 ▶특히 3D 바이오프린팅은 AI 기반 신약개발 및 RWE (Real-World Evidence, 실세계데이터) 활용 구조와의 결합 가능성이 주목됨. AI는 최적의 조직 구조와 세포 배치 설계를 지원하고, 프린팅 된 조직을 활용한 약물 반응 데이터는 전임상 단계에서 보다 정밀한 예측      모델을 구축하는 데 활용됨으로써 신약  후보물질의 실패율을 낮추고 개발 효율을 개선하는 데 기여할 수 있음

 ▶환자 유래 세포를 활용한 맞춤형 조직 모델은 정밀 의료 구현의 핵심 도구로 활용될 수 있으며, 향후 개인별 약물 반응 예측, 독성 평가, 치료 전략 선택을 지원하는 플랫폼으로 확장될 가능성이 큼

 ▶장기적으로는 장기 이식 부족 문제 해결과 재생의학 분야의 패러다임 전환을 견인하는 기술로서, 바이오 헬스 산업 내 전략적 중요성이 지속적으로 확대될 것으로 전망됨

 ▶주요 기술 트렌드 및 혁신 방향

 • 인공피부, 간 조직, 혈관 구조체 등 전임상 모델의 성공 증가

 • 맞춤형 이식용 구조체 제작 가능성 제고

 • 장기 이식 부족 문제 해결과 신약 스크리닝 플랫폼으로 의미 확대

 • 글로벌 시장은 20% 이상 고성장세

⑥ 바이오정보학·RWE 기반 의료혁신

 ▶임상 현장에서 축적된 데이터는 다시 "RWE"로 전환되어 규제 승인, 보험등재, 약가 재평가의 핵심 근거로 활용은 물론 RWE는 단순한 사후 분석 도구를 넘어, 신약개발 초기 단계에서부터 연구 설계에 반영되며 AI 모델의 

   재학습 데이터로 활용됨으로써 ‘연구–임상–상업화–재연구’로 이어지는 데이터 기반 선순환 구조가 완성됨

 ▶이들 기술은 개별적으로 작동하는 것이 아니라, 데이터 축적과 AI 분석, 임상 적용, RWE 재활용이라는 선순환 구조를 형성하며 플랫폼 경쟁을 심화시킴

 ▶개별 기업의 경쟁력은 특정 기술 보유 여부가 아니라, 다양한 기술을 통합하여 하나의 데이터·AI 기반 생태계를 구축할 수 있는 능력에 의해 결정되기 때문에 향후 바이오 헬스 산업에서 성공적인 기업과 국가는 이러한 기술 간 연결성을 선제적으로 설계하고, 데이터 

   흐름을 장악하는 주체가 될 가능성이 높음

 ▶주요 기술 트렌드 및 혁신 방향

 • 의료데이터는 "New Oil"로 자리매김

 • 유전체·영상·행동 데이터 기반 멀티오믹스 분석 가속

 • RWE는 허가·보험등재·약가 재평가 등 규제기관에서 과학적 근거로 채택되는 중

 • 디지털 트윈 의료(환자 가상 모델 기반 치료 시뮬레이션) 연구도 활발함

  

바이오헬스산업의 주요 기술과 트렌드를 간결하게 요약 제시하고 있습니다.

업무에 도움이 되시기 바랍니다