제약 금융과 연구: 생명과학과의 연결
제G부에서 설명한 생명과학 그룹들은 스위스에서 인공지능에 가장 많이 투자하는 민간 투자자에 속한다. 다만 이들의 투자는 금융보다는 연구개발에 쓰인다. Roche는 자체 연구조직과 사우스샌프란시스코에 있는 자회사 Genentech를 통하여 “lab in the loop”라고 부르는 프로그램을 구축하였다. 이 프로그램에서는 모델이 신약 설계를 위한 가설을 생성하고, 실험실 실험이 이를 검증하며, 그 결과가 다시 모델을 개선한다. Genentech는 2021년에 머신러닝 기업 Prescient Design을 인수하였고, 2023년에는 반도체 기업 NVIDIA와의 협력을 발표하였다.1 Novartis는 제휴를 통하여 유사한 전략을 추진해 왔다. 여기에는 2019년에 체결된 Microsoft와의 제휴, 그리고 2024년 1월에 발표된 Alphabet 그룹 계열사 Isomorphic Labs와의 협력이 포함된다.2
이러한 프로그램이 표적 발굴에서 승인된 의약품에 이르는 길고 비용이 많이 드는 과정을 단축할 수 있을지는 여전히 불확실하다. 머신러닝을 상당한 정도로 활용하여 발견된 여러 화합물이 2020년대 초에 임상시험에 진입하였다. 그러나 그중 시장에 출시되는 비율이 기존 방법으로 발견된 화합물의 비율과 다르다는 점은 아직 입증되지 않았다. 따라서 신중한 관찰자들은 업계의 주장을 조심스럽게 받아들인다.3 금융 중심지에 대하여 그 효과는 두 가지 면에서 중요하다. 첫째, 인공지능에 대한 투자는 연구비 지출의 구성과 그룹들이 바젤에서 채용하는 전문가의 프로필을 바꾼다. 둘째, 이 기술이 성공한다면, 제G부 제IV장에서 설명한 라이선싱과 바이오테크 벤처 금융의 경제성도 바뀔 수 있다. 모델과 데이터에 접근할 수 있는 소규모 팀이 더 낮은 비용으로 신약 후보물질을 만들어 낼 수 있기 때문이다.
이들 그룹은 재무 및 자금 기능에서도 인공지능을 활용한다. 회계, 구매 및 급여를 담당하는 공유서비스센터는 자동화의 자연스러운 대상이다. 이들 센터 가운데 여러 곳은 바젤 또는 해외의 저비용 지역에서 전 세계 사업을 지원한다. 자금 부서는 현금흐름과 환노출에 대한 예측 모델을 사용한다. 제G부 제III장에서 설명한 필라 2(Pillar Two)의 보고 요건에 직면한 세무 부서는 데이터 도구를 사용하여 여러 관할권의 정보를 수집하고 대사한다.4 이러한 활용은 신약 발굴보다 덜 눈에 띄지만, 지역 고용에 미치는 효과는 오히려 더 클 것으로 드러날 수 있다.
주석
- Roche 및 Genentech, 연차보고서 및 Prescient Design 인수(2021년)와 NVIDIA와의 협력(2023년 11월)에 관한 보도자료; Genentech 간행물의 “lab in the loop” 접근법에 관한 설명. ↩
- Novartis, Microsoft와의 전략적 제휴(2019년 10월) 및 Isomorphic Labs와의 연구 협력(2024년 1월)에 관한 보도자료 및 연차보고서. ↩
- AI로 발견된 화합물의 임상 파이프라인과 성공률에 관한 초기 증거에 관하여는 2022년 이후 Nature Reviews Drug Discovery 및 Drug Discovery Today에 게재된 리뷰 논문 참조. ↩
- 제약 그룹의 기업재무 및 세무 기능에 관하여는 제G부 제II장 및 제III장 참조; 공유서비스와 세무 보고에서의 AI 활용에 관하여는 대형 회계법인 및 컨설팅 회사의 간행물 참조. ↩
일반적인 정보 제공만을 목적으로 합니다. 이 글은 법률 또는 세무 자문에 해당하지 않으며, 개별 사안에 대한 자문을 대체하지 않고, 변호사와 의뢰인 간의 위임 관계를 성립시키지 않습니다. 이 글은 2026년 10월 기준의 법적 상황을 반영합니다.