코로나19 백신은 1년 만에 나왔다. 그런데 감기 백신은 없다. 수십 년 동안. 이 이상한 격차가 생긴 이유가 있고, 지금 AI와 빅테크 자본이 여기 뛰어들면서 판이 바뀌고 있다.
160종 이상의 바이러스와 싸워야 하는 구조
라이노바이러스(Rhinovirus)만 160종 이상의 혈청형이 존재한다. 독감 백신은 WHO가 매년 유행 예측 변종 3~4가지를 골라 만든다. 그게 가능한 이유는 독감 바이러스가 어느 정도 예측 가능하기 때문이다. 감기는 다르다. 종류가 너무 많고, 돌연변이 속도도 빠르다. 단일 백신 하나로 커버하는 게 구조적으로 불가능하다.
더 근본적인 문제가 있다. 면역 기억의 지속성이다. 독감이나 코로나 바이러스에 감염되면 몸이 중화 항체를 만들어 다음 감염에 대비한다. 반면 라이노바이러스 감염 후 생기는 면역은 수 주 안에 약해진다. 백신으로 형성한 면역도 마찬가지다. 오래가지 않는다.
여기에 복병이 하나 더 있다. 감기를 일으키는 코로나바이러스 계열이 따로 4종이나 존재한다. SARS-CoV-2와 다른 계열이지만 비슷한 내성 문제를 안고 있다. 쉽게 말하면, ‘감기’라는 단어 하나 뒤에 수백 개의 적이 숨어 있는 셈이다.
코 점막과 에어로졸 — 호흡기 감염이 막기 어려운 진짜 이유
주사 백신은 혈중 항체(IgG)를 높이는 데 효과적이다. 문제는 호흡기 바이러스의 주 침투 경로가 비강(코 점막)이라는 것. 코 점막에서 작동하는 건 분비형 면역글로불린(IgA)인데, 이건 혈중 항체와 기전이 다르다. 그래서 최근 비강 내 투여 방식 백신 연구가 급증하고 있다. 콧속에 뿌리는 형태로 IgA를 직접 자극하는 방식이다.
에어로졸 전파 문제도 있다. 바이러스 입자 크기가 0.1~0.3마이크론 수준이다. KF94 필터로도 100% 차단은 불가능하다. 마스크가 전파를 줄이지만 완전히 막지 못하는 이유가 여기 있다. 구조 자체가 그렇다.
AI가 신약 개발에 끌려온 진짜 이유
신약 하나 개발에 평균 10~15년, 비용은 1조 원 이상. 성공률은 10% 미만이다. 이 구조가 감기 치료제 개발을 막아왔다. 치명률이 낮고 환자 1인당 지불 의향도 높지 않다. 제약사 입장에서 투자 회수가 어렵다는 계산이 나온다.
AI는 이 방정식에서 시간과 비용을 건드린다. 단백질 구조 예측, 분자 도킹 시뮬레이션, 임상시험 환자 매칭에서 기존 실험 기반 방식보다 수십 배 빠른 속도가 나온다. 구글 딥마인드의 AlphaFold는 2억 개 이상의 단백질 구조를 예측해 공개 데이터베이스를 구축했다. 이 데이터베이스가 감기·호흡기 바이러스 연구에도 직접 쓰인다.
빅테크가 바이오에 돈을 쏟아붓는 이유
테크 기업들의 헬스케어·바이오 투자를 사회공헌으로 보면 오해다. 구조적 계산이 있다.
- 데이터 잠금 효과: 헬스케어 데이터는 수십 년치 바이오 자산이다. AI 학습에 쓸 수 있는 최고 품질 원자재다.
- 시장 규모: 글로벌 의약품 시장이 연간 1,800조 원 규모다. 소프트웨어·광고가 포화된 빅테크에겐 확장 가능한 다음 판이다.
- 규제 선점: 의료 AI 규제는 아직 초기다. 지금 들어오는 기업이 표준을 만든다.
- 인재 유치: 바이오·의약 AI 연구는 기초과학을 다루기 때문에 최상위 AI 연구자들에게 매력적이다.
결제 인프라를 가진 핀테크 기업이 바이오 연구를 후원하는 건 단기적으로 이상해 보일 수 있다. 하지만 헬스케어 구독 결제, 원격 진료 인프라, 의약품 전자상거래로 확장할 때 연구 투자에서 확보한 데이터와 네트워크가 진입 장벽이 된다. MIT Tech Review 보도를 보면 Stripe, Anthropic, OpenAI가 호흡기 감염 억제 프로젝트를 후원하는 흐름도 같은 맥락으로 읽힌다.
AI 신약 개발, 지금 어디까지 왔나
임상 진입 사례가 쌓이기 시작했다. 숫자가 말해준다.
- Insilico Medicine: AI가 설계한 특발성 폐섬유화증(IPF) 치료 후보 물질이 임상 2상 진행 중. 후보 물질 발굴부터 임상 진입까지 18개월 만에 달성했다. 전통 방식이라면 5~7년 걸리는 구간이다.
- Recursion Pharmaceuticals: 고처리량 실험과 AI를 결합해 200개 이상의 프로그램을 동시에 돌리고 있다.
- Isomorphic Labs (딥마인드 분사): 일라이 릴리, 노바티스와 수천억 원 규모의 AI 신약 개발 계약을 맺었다.
호흡기 분야에선 RSV(호흡기세포융합바이러스) 백신이 2023년 처음 허가를 받았다. AI 기반 면역원 설계 연구가 이 과정에 병행됐고, 이후 관련 파이프라인이 빠르게 늘고 있다.
감기보다 먼저 나올 것들
솔직히 말하면, 감기 백신은 당장 나오지 않는다. 하지만 인접 영역에서 눈에 띄는 진전이 이미 진행 중이다.
- 범용 코로나 백신: 여러 코로나바이러스 변종을 동시에 막는 광역 백신 연구가 미국 NIH 주도로 진행 중. AI가 항원 설계의 핵심 역할을 맡는다.
- 비강 전달 백신: IgA 항체를 직접 유도해 바이러스 침입 초기에 차단. 주사 없이 콧속에 뿌리는 형태다.
- 광범위 항바이러스제: 바이러스 복제의 공통 기전을 막는 약물. 감기·독감·코로나를 하나의 약으로 막는 개념이다. 이게 현실이 되면 게임이 달라진다.
- mRNA 치료제 응용: 코로나 백신에서 검증된 mRNA 플랫폼을 호흡기 바이러스 전반으로 확장하는 연구가 활발하게 이어지고 있다.
5~10년 뒤, 감기 치료의 현실적 그림
‘정복’이라는 단어 자체가 감기에는 어울리지 않는다. 200종 이상의 바이러스가 끊임없이 돌연변이를 일으키기 때문에, 완전한 예방보다 빠른 치료와 중증화 방지가 현실적 목표다.
AI가 신약 개발 속도를 높이면 증상 발현 후 24~48시간 내 복용하는 항바이러스제 개발 여지가 생긴다. 타미플루가 독감에 하는 역할을 감기에 하는 약을 AI가 설계하는 시나리오다. 상용화까지 여전히 5~10년은 필요하다. 그래도 투자 규모, 연구 속도, 기술 성숙도를 보면 과거와는 차원이 다르다. 분명히 가까이 오고 있다.
AI리서치팀
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