신약 개발은 인류 건강을 지탱하는 가장 중요한 과학적·산업적 활동 중 하나다. 그러나 그 길은 길고도 험난하다. 후보 물질이 최종적으로 환자에게 처방되기까지 평균 10~15년, 수조 원의 비용이 소요된다. 그럼에도 임상시험의 **실패율은 90%**에 달한다. 막대한 시간과 자원이 투입되고도 환자에게 도달하지 못하는 약물이 대부분인 것이다. 이 비효율성을 극복하지 못한다면 제약 산업의 미래는 지속 가능하기 어렵다. 이 벽을 허물기 위한 새로운 해법으로 떠오른 것이 바로 “약물에 실시간 반응하는 가상 인간 시스템”이다. 유전체를 비롯한 멀티오믹스 데이터, 진료·진단 기록과 영상·병리 정보를 포함하는 임상 데이터를 토대로 구축된 가상 인간은 특정 약물이 투여되었을 때 일어날 수 있는 반응을 실시간으로 재현한다. 약물의 흡수·분포·대사·배설(ADME) 과정은 물론 효과와 잠재적 부작용까지 가상 공간에서 시험할 수 있다면, 임상시험의 실패율은 지금보다 훨씬 낮아질 수 있다. 그러나 단순히 인체 수준 데이터를 학습한 AI 모델만으로는 충분하지 않다. 약물 반응은 근본적으로 조직·세포·분자 수준에서 출발하기 때문이다. 인체 수준 모델은 환자의 임상 기록이나 생활 습관을 기반으로 부작용 가능성을 예측하는 데는 유용하지만, 약물이 분자 차원에서 특정 단백질에 결합하고, 세포 내 신호 전달을 교란하며, 조직 기능을 변화시키는 과정까지 설명하지는 못한다. 다시 말해, 인체 수준 AI는 “무슨 일이 일어나는가”를 예측하는 데 강점을 갖고, 세포·분자 수준 모델은 그 결과의 “왜”를 설명한다. 따라서 양쪽을 아우르는 멀티스케일 접근없이는 가상 인간은 약물 반응을 부분적으로만 모사하는 데 머물 수밖에 없다. 여기서 가장 큰 난제는 스케일 간 간극이다. 분자 수준 현상은 나노초·나노미터 범위에서, 세포 수준은 밀리초~초·마이크로미터 단위에서, 인체 수준은 일·월·년·미터 단위에서 전개된다. 극도로 다른 시간·공간 스케일을 단일 시뮬레이션으로 통합하는 것은 사실상 불가능하다. 데이터 불균형도 문제다. 임상과 영상 데이터는 비교적 풍부하지만, 세포·조직 수준 데이터는 희소하고 비정형적이어서 직접 연결이 어렵다. 계산량은 또 다른 장벽이다. 분자동역학(MD)이나 양자역학(QM/MM) 계산을 그대로 인체 수준으로 확장하면 연산량은 천문학적으로 늘어나, 단일 약물 반응을 예측하는 데만 수개월이 걸릴 수도 있다. 이 때문에 지금까지의 시도는 부분적 성공에 머물렀다. “실시간 가상 인간”은 매혹적인 비전이었지만 현실화는 어려웠던 것이다. 이 난제를 풀어주는 열쇠가 바로 초고성능컴퓨팅(HPC)이다. HPC는 전통적인 AI가 감당하지 못하는 규모와 정밀도를 가능하게 한다. 분자·세포 수준에서는 고비용의 분자동역학이나 양자역학 계산을 병렬 연산으로 처리해 약물의 분자 결합과 대사 경로를 정밀하게 모사한다. 인체 수준에서는 방대한 임상 데이터를 학습한 AI 모델이 환자 맞춤형 반응을 빠르게 예측한다. 그리고 그 사이의 간극을 메우는 핵심은 서로게이트 모델(Surrogate Model)이다. 고비용 계산 결과를 축약해 학습한 대체 모델을 통해 상위 스케일에서 실시간 호출이 가능해지는 것이다. 결국 HPC는 물리 기반 시뮬레이션과 데이터 기반 AI를 하나로 묶어내는 기술적 허브로서, 약물 반응을 분자에서 인체에 이르기까지 연속적으로 추적하고 임상시험 수준의 시뮬레이션을 실시간에 가깝게 수행할 수 있도록 만든다. 세계는 이미 이 변화를 현실로 끌어들이고 있다. 유럽연합은 심혈관·호흡기 질환 치료제 개발을 위해 디지털 트윈 인간 프로젝트를 추진 중이며, 국내에서도 암 환자 맞춤 항암제 반응 예측과 가상 인체 기반 약물 안전성 평가 연구가 HPC 위에서 활발히 진행되고 있다. 아직은 분자 수준에서 인체 수준까지 완전히 통합된 모델이 구현되지는 않았지만, 연구의 방향은 분명하다. “약물에 실시간 반응하는 가상 인간 시스템”은 단순히 신약 개발을 위한 도구를 넘어 병원 진료 현장에서도 활용될 수 있다. 환자가 진료를 받기 전, 자신의 디지털 아바타가 먼저 약물 반응을 시험하는 시대가 열릴 수 있는 것이다. 나아가 전 세계 수백만 명의 가상 환자를 활용한 초대형 가상 임상시험도 가능해질 것이다. 이는 단순한 비용 절감을 넘어 임상시험 패러다임 자체를 근본적으로 뒤흔드는 변화다. 임상시험 실패율 90%. 이 높은 벽은 인체 수준 AI만으로는 넘을 수 없다. 조직·세포·분자 수준의 정밀 계산과 인체 수준 데이터 기반 예측을 잇는 멀티스케일 모델링, 그리고 이를 가능하게 하는 HPC가 답이다. 컴퓨팅 파워는 이제 단순한 계산 자원이 아니라, 데이터와 모델, 환자와 의학 사이의 단절을 메워주는 연결의 힘이다. HPC가 구현하는 가상 인간은 의료 패러다임을 새롭게 쓰고 있으며, 임상시험의 미래를 재편할 결정적 동력이 되고 있다. 이제 의료의 실험실은 병원만이 아니다. 슈퍼컴퓨터의 연산 공간 속에서도 환자들은 살아 움직이며, 새로운 치료를 기다린다. 이것이 바로 컴퓨팅 파워가 열어가는 새로운 의료 패러다임이다.