델파이 디지털: DeSci는 두 번째 도약을 맞이할 준비가 되었을까요?

저자: 무함마드 유수프 , 델피 디지털 연구원

작성: 율리야, PANews

편집자 주: 지난 한 달 동안 BIO 가격이 급등했지만, 단기적인 부의 창출에 대한 환상이나 토큰 열풍에 현혹되지 마십시오. AI와 오픈소스 모델이 신약 개발의 진입 장벽을 극도로 낮췄지만, 진정한 의학적 혁신은 여전히 길고 엄격한 임상 시험 과정을 거쳐야 합니다. 암호화폐 시장의 성급한 투기와 전통적인 과학 연구 분야의 "자금난" 속에서 DeSci는 분명 획기적인 기회를 포착했습니다. 그러나 DeSci에 필요한 것은 몇 달마다 방향을 바꾸는 투기적인 게임이 아니라, 임상적 이정표와 엄격하게 연계되고 전문가들이 관리하는 지속 가능한 발전을 보장하는 자금 조달 인프라입니다.

peptAI라는 AI 에이전트가 단 24시간 만에 ADHD(주의력 결핍 과잉 행동 장애) 치료를 위한 새로운 펩타이드 후보 물질을 처음부터 설계하고, 8가지 검증 과정을 거쳐 실험실 테스트 준비가 완료된 분자를 생성했습니다. 실험실 작업 비용은 단 몇천 달러에 불과했습니다. 이 프로젝트를 지원하는 플랫폼인 BIO Protocol의 토큰 가격은 105% 급등했습니다. 불과 몇 시간 만에 크립토 트위터 사용자 절반이 6개월 전 "AI"를 추가했던 것처럼 "DeSci"를 자신의 프로필에 추가했습니다.

오늘날 오픈 소스 단백질 접힘 모델은 라이선스 비용 없이 AlphaFold3에 필적하는 성능을 제공하고, 공개 생물 활성 데이터베이스는 250만 개의 화합물을 포괄하며, 실험실 검증 비용은 2,000달러 미만으로 떨어졌습니다. 인공지능은 신약 개발 비용과 시간을 획기적으로 줄이고 있습니다. 지난 한 주 동안 저는 이번에 정말로 다른 점이 무엇인지 정확히 파악하려고 노력했습니다.

1상 임상시험을 통과했다고 해서 그 어떤 것도 증명되는 것은 아닙니다.

최근 데이터에 따르면 AI로 발견된 약물은 1상 임상시험에서 80~90%의 성공률을 보이는 반면, 기존 약물의 성공률은 약 47%에 불과합니다. 하지만 1상 임상시험은 약물이 질병을 치료할 수 있는지 여부가 아니라 사망을 유발하는지 여부를 시험하는 것이라는 점은 제대로 이해되지 않는 것 같습니다. 이 단계를 통과했다는 것은 해당 화합물이 연구를 계속하기에 충분히 안전하다는 것을 의미할 뿐이며, 최종적으로 FDA 승인을 받기까지는 여러 차례의 추가 검사를 거쳐야 합니다.

현재까지 AI로 발굴된 화합물 중 2상 임상 데이터가 보고된 것은 40개 미만이며, 3상 임상 시험을 완료한 것은 없습니다. 인실리코 메디신(Insilico Medicine)의 렌토서팁(Rentosertib)은 현재까지 가장 앞선 AI 발굴 화합물로, 2025년 중반에 특발성 폐섬유증에 대한 2a상 임상 시험에서 긍정적인 결과를 보고했으며(네이처 메디신(Nature Medicine)에 발표), 2025년 4분기에 중국에서 3상 임상 시험 등록을 시작할 예정입니다. 모든 과정이 순조롭게 진행된다 하더라도(등록 완료 2027년, 데이터 추출 2028년, FDA 승인 2029년), 173개의 후보 물질이 있는 이 파이프라인에서 가장 효과적인 후보 물질을 얻으려면 최소 3년을 기다려야 합니다. 이 파이프라인에 있는 여러 화합물은 아토피 피부염, 정신분열증, 암 치료에서 목표 지표를 충족하지 못해 2025년에 개발이 중단되었습니다. 독립 분석가들은 인공지능으로 설계된 최초의 약물이 2027년에 FDA 승인을 받을 확률이 60%라고 보고 있지만, 현재까지 인공지능으로 설계된 약물 중 FDA 승인을 받은 것은 없습니다.

암호화된 트위터가 진정한 DeSci에 적합할까요?

자, 이러한 타임라인을 염두에 두고 BIO 프로토콜 차트를 다시 살펴보세요. 토큰 가격은 0.89달러에서 0.018달러까지 하락했다가 PeptAI 관련 소식에 힘입어 105% 반등하여 거래량 7억 2천만 달러, 시가총액 약 6천 8백만 달러를 기록했습니다. DeSci의 자금 조달 전략은 토큰 보유자들이 7년에서 10년이 걸릴 수 있는 임상 프로젝트를 인내심 있게 기다릴 것이라는 가정에 기반했습니다. 그러나 현실은 1상 임상 데이터가 공개되기도 전에 Crypto의 트위터 계정이 이미 다음 이야기로 넘어갔다는 것입니다.

Pump Science는 심지어 GitHub에 개인 키를 유출하여 수많은 사기성 토큰이 생겨났고, 그중 하나는 '코카인'이라는 이름까지 붙었습니다. 더욱이 IP-NFT의 법적 효력은 아직 법정에서 검증된 적이 없습니다.

오픈 소스와 DeSci의 대결

우리가 자기기만과 장기적인 투기적 과대광고라는 조건반사에 빠지지 않는다면, 오픈소스 과학은 DeSci에 한 줄기 희망을 줄 수 있을 것이다.

2025년 10월, OpenFold 컨소시엄은 Apache 2.0 라이선스 하에 OpenFold3를 출시했습니다. OpenFold3는 30만 건 이상의 실험을 통해 얻은 구조를 기반으로 구축되었으며, 완전한 학습이 가능하고 상업적으로도 사용할 수 있습니다(Google이 학술적 용도로만 사용을 제한했던 AlphaFold3와는 대조적입니다). MIT의 Boltz-2와 Recursion은 공동으로 단백질 구조와 결합 친화도를 물리 기반 방법보다 1000배 빠르게 예측합니다.

베이커 랩스는 12월에 RFdiffusion3를 출시했습니다. ADMET 분포 정보가 완벽하게 포함된 250만 개의 생리활성 화합물을 담고 있는 ChEMBL은 노트북만 있으면 누구나 무료로 이용할 수 있습니다. 제약 회사들이 자체적으로 구축하는 데 수백만 달러를 투자했던 인프라가 이제는 관대한 라이선스 하에 GitHub에서 호스팅되고 있으며, 현재 5개 제약 회사가 연합 OpenFold3 이니셔티브를 통해 자사의 독자적인 약물-단백질 라이브러리에 대한 연합 교육을 진행하고 있습니다.

암호화폐 트위터에서 아무도 이 이야기를 하지 않는 이유는 거래할 토큰이 없기 때문이고, 이러한 코드베이스에 핵심적으로 기여한 사람들이 토큰 발행에 관심을 가질 것 같지도 않기 때문입니다.

과학계의 자금 부족

2025년에는 7,800건 이상의 NIH(국립보건원) 및 NSF(국립과학재단) 연구비 지원이 중단되거나 취소되어 50억 달러 이상의 자금 지원이 동결되었습니다. 의회가 계속해서 자금을 배정했기 때문에 NIH 예산은 변동이 없었지만, 정부는 사실상 연구비 지원 사업을 동결했습니다. 신규 경쟁 연구비 지원 건수는 2024 회계연도의 11,659건에서 2025 회계연도의 6,095건으로 48%나 급감했습니다. 연구비 지원을 신청한 연구자들의 선정률은 21%에서 13%로 떨어져 프레드 허치슨 암 연구센터는 5억 800만 달러, 하버드 대학교는 9억 4,500만 달러의 손실을 입었습니다.

이러한 자금 부족이야말로 데시(DeSci)의 제안이 제대로만 활용된다면 기회를 창출할 수 있는 이유입니다. 2025년 7월, 비타다오(VitaDAO)의 자금 지원을 받은 게로(Gero)는 주가이 제약(Roche의 자회사로 시가총액이 약 1,000억 달러에 달함)과 연구 및 라이선스 계약을 체결했으며, 단계별 지급액은 2억 5천만 달러에 이르렀습니다. 이는 DAO 자금 지원 프로젝트가 실제 제약 회사로부터 9자리 숫자에 달하는 가치를 창출한 최초의 사례였습니다. 이러한 과정이 지배구조 분쟁이나 자금 이탈 없이 순조롭게 진행되었다는 사실은 해당 분야에서 가장 중요한 발전 중 하나로 남아 있습니다.

4년이라는 긴 시간

올해 인공지능으로 발견된 신약 15~20개가 3상 임상시험에 진입했지만, 렌토서팁(Rentosertib)의 데이터 접근은 아무리 빨라도 2028년까지는 불가능할 것으로 예상됩니다. 이는 이러한 연구 결과들이 실제로 인체에 효과적인 약물로 이어질 수 있는지에 대한 최종적인 결론을 내리기까지는 아직 몇 년이 더 걸릴 것임을 의미합니다. 토큰의 존재 여부와 관계없이 오픈소스 기술 스택은 계속해서 비용을 절감할 것이며, 자금 부족은 연구자들이 기꺼이 자금을 지원해 줄 만한 곳을 찾도록 만들 것입니다. 현재 오픈소스 단백질 접힘 모델은 라이선스 비용 없이 알파폴드3(AlphaFold3)와 유사한 성능을 제공하며, 실험실 검증 비용은 2,000달러 미만으로 떨어졌고, 미국 국립보건원(NIH)은 최근 20년 만에 최저 수준의 연구비 지원 성공률을 발표했습니다.

인공지능이 모든 지지자들의 약속을 이행하여 신약 개발 기간을 절반으로 단축시킨다고 해도, 신약 발견부터 승인까지는 여전히 4~5년이 걸릴 것이며, 이는 3상 임상시험의 성공률이 향상된다는 낙관적인 시나리오에서도 마찬가지입니다. 분기별 실적 발표에 따라 투자 포트폴리오의 확신이 바뀌는 제약 업계에서 4년은 너무나 긴 기다림이며, 투자자들은 6개월만 보유하는 것조차 평생을 고통스럽게 여깁니다.

토큰의 인기도와 관계없이 신약 개발 및 혁신 비용은 매 분기 감소하고 있습니다. NIH의 자금 부족 또한 우려스러운 부분입니다. 어쩌면 토큰으로 특정 임상시험과 주요 목표 달성에 자금을 지원하고, 거버넌스는 전문가가 담당하는, 그 중간 어딘가에 실행 가능한 모델이 존재할지도 모릅니다. Gero와 Chugai의 협업은 DAO 자금 지원 프로젝트가 제약 회사들이 기꺼이 지불할 만한 수억 달러 규모의 자금을 창출할 수 있음을 보여주는 첫 번째 사례입니다. 과대광고를 바로잡는 것 외에도, 진정으로 탈중앙화된 과학을 위한 안정적인 자금 조달 인프라가 구축될 수 있을지 궁금합니다.