대웅제약 DAISY는 8억 종 화합물 DB에서 실험할 후보를 골라주는 사내 전용 AI 신약 발굴 포털입니다. 발굴 단계별 구성, 2개월·6개월 성과가 뜻하는 것, 해외 사례와 비교한 현재 위치를 2026년 9월 기준으로 정리했습니다.
대웅제약 DAISY 시작 전 확인할 것
대웅제약 DAISY는 약을 직접 만들어내는 AI가 아닙니다. 실험해볼 만한 후보물질을 빠르게 골라주는 사내 전용 신약 발굴 포털입니다. 대웅제약이 AI 신약개발 시스템을 소개하며 가장 앞세우는 수치는 8억 종 규모의 화합물 데이터베이스(DAVID)입니다. 이 글은 DAISY의 구성요소를 발굴 단계 순서대로 정리하고, 회사가 밝힌 성과가 실제로 무엇을 뜻하는지 공식 보도자료와 언론 인터뷰를 맞대어 짚어봅니다. 개별 후보물질의 효능이나 투자 판단은 다루지 않습니다.
구조를 보기 전에 전제 세 가지를 알아두면 덜 헷갈립니다. 첫째, DAISY는 외부에 판매하거나 공개하는 제품이 아닙니다. 사내 연구원이 쓰는 웹 기반 포털이라 외부 API나 공개 가격표가 없습니다(2026년 9월 24일 기준). 둘째, 사내에 연 시점과 외부에 발표한 시점이 다릅니다. 대웅제약은 2024년 2월 19일 보도자료로 구축 완료를 알렸는데, 같은 자료에 포털은 이미 전년도인 2023년에 사내에 열었다고 적혀 있습니다. 준비 기간은 2년이었다고 합니다.
셋째, 회사 자료끼리도 DAISY의 범위를 다르게 설명합니다. 2024년 발표에서는 전체를 묶는 포털 이름이었는데, 2025년 4월 고대 안암병원 협약 자료에서는 ADMET를 예측하는 구성요소 하나로 소개됩니다. 그래서 이 글에서는 “2024년 발표 기준”, “2025년 협약 자료 기준”처럼 어느 자료의 설명인지 함께 적습니다.
| 시점 | 내용 | 근거 |
|---|---|---|
| 2021년 12월 | AI신약팀 3명으로 출범 | 언론 인터뷰(T2) |
| 2023년 | DAISY 사내 오픈 | 대웅제약 보도자료 |
| 2024-02-19 | DAISY 구축 완료 발표 | 대웅제약 뉴스룸 #6025 |
| 2025-04-08 | 고대 안암병원 협약 발표(협약식 3월 27일) | 대웅제약 뉴스룸 #6292 |
| 2025-11-17 | 복지부 K-AI 신약개발 과제 공동연구기관 선정 | 대웅제약 뉴스룸 #6495 |
| 2026-09-24 | DAISY 출신 물질의 임상 진입 발표 없음 | 공식 뉴스룸 목록 조회 |
용어 풀이
1. 후보물질 — 약이 될 가능성이 있어 실험 대상으로 고른 화합물로, 이 단계에서는 아직 사람에게 효과가 입증되지 않았습니다.
2. 표적 단백질 — 질병에 관여해 약이 붙어서 작용하도록 겨냥하는 몸속 단백질입니다.
3. 선도물질 — 후보물질 가운데 활성이 확인돼 본격적인 최적화에 들어갈 출발점으로 삼는 화합물입니다.
준비물·필요 서류
DAISY의 구조를 제대로 읽으려면 구성요소 이름과 각각의 역할부터 정리해야 합니다. 그런데 자료마다 이름과 개수가 조금씩 다릅니다. 공식 보도자료와 AI신약팀장 인터뷰에 나온 이름을 한 표로 모았습니다.
| 구성요소 | 역할 | 2024 보도자료 | 2025 협약 자료 | 팀장 인터뷰(T2) |
|---|---|---|---|---|
| DAVID | 화합물 라이브러리(8억 종 분자 모델) | 있음 | 있음 | 있음 |
| 가상 탐색 도구 | 3D 모델링으로 표적에 작용할 활성물질 탐색 | AIVS | DAIVS | DAVIS |
| DAIGEN | 참조 물질 없이 새 구조를 만드는 생성형 AI | (AIVS의 생성 기능으로 설명) | 언급 없음 | 있음 |
| DAIFRAG | 단편 기반 신약개발(FBDD) | 언급 없음 | DAIFrag | 있음 |
| ADMET 예측 | 흡수·분포·대사·배설·독성 예측 | 언급 없음 | DAISY | DAI4ADME |
가상 탐색 도구만 해도 AIVS, DAIVS, DAVIS 세 이름으로 나옵니다. 이름이 바뀐 것인지 표기 오류인지는 공식 자료로 확인하지 못했습니다. 2026년 9월 24일자 기사는 DAIVS로 적었습니다.
DAVID의 규모는 따로 짚어볼 만합니다. 대웅제약 설명에 따르면 8억 종은 자사가 40여 년간 확보한 화합물에 현재 이용할 수 있는 거의 모든 화합물을 더한 숫자입니다. 자료는 8억 종을 10의 9제곱 수준으로 보고, 신약 후보가 될 수 있는 화합물 공간 전체(약 10의 60제곱 추정)와 비교합니다. 전체 공간에 견주면 탐색 범위는 극히 일부에 그칩니다.
직접 확인하려면 아래 1차 자료를 보면 됩니다.
- 대웅제약 뉴스룸 #6025(2024-02-19): DAISY 구축 완료, DAVID 8억 종, 2개월·6개월 성과
- 대웅제약 영문 #7079(2024-02-21): 같은 내용의 영문판
- 대웅제약 뉴스룸 #6292(2025-04-08): 고대 안암병원 협약과 플랫폼 구성
- 대웅제약 뉴스룸 #6495(2025-11-17): K-AI 국책과제 선정
- 옛 뉴스룸(newsroom.daewoong.co.kr)은 2026년 9월 24일 현재 접속 오류로 열리지 않습니다. 공식 홈페이지 뉴스룸(daewoong.co.kr)을 이용하세요.
용어 풀이
1. 가상 탐색(Virtual Screening) — 실험실에서 하나씩 시험하는 대신 컴퓨터로 수많은 화합물을 걸러 유망한 것만 남기는 방법입니다.
2. 단편 기반 신약개발(FBDD) — 작은 분자 조각을 먼저 찾아 표적에 붙는지 확인한 뒤, 조각을 키우거나 이어 붙여 후보물질로 만드는 방식입니다.
3. 생성형 AI — 기존 데이터베이스에서 고르는 데 그치지 않고 새로운 분자 구조를 설계해 내놓는 AI입니다.
단계별 진행 순서
공개 자료를 종합하면 DAISY 파이프라인은 라이브러리 조회 → 가상 탐색 → 생성 → 단편 최적화 → ADMET 예측 순서로 이어지고, 그 뒤에 실험 검증과 임상 단계가 붙습니다. 다만 단계별 소요시간은 회사가 따로 공개하지 않았습니다. 아래에 시간을 적은 곳은 모두 근거를 확인한 값이고, 나머지는 비워두었습니다.
1단계: DAVID에서 화합물 공간 불러오기
연구원이 포털에서 표적을 정하면 8억 종 라이브러리 전체가 탐색 대상이 됩니다. 인터뷰에 따르면 결과는 2-3분 안에 나옵니다. 다만 이 값은 언론 인터뷰 발언을 요약본으로 확인했을 뿐, 원문 문장과 대조하지는 못했습니다. 눈여겨볼 대목은 규모입니다. 외부의 Enamine REAL Space는 945억 종으로 DAVID의 약 118배입니다. 대웅이 내세울 차별점은 크기가 아니라 데이터 전처리와 사내 워크플로 통합 쪽입니다.
2단계: 가상 탐색으로 활성물질 추리기
3D 모델링으로 표적 단백질에 작용할 활성물질을 찾는 단계입니다. 소요시간은 공개되지 않았습니다. 앞에서 봤듯 도구 이름이 자료마다 달라서 인용할 때는 자료 날짜를 함께 적어야 합니다.
3단계: 생성형 AI로 새 구조 설계
2024년 보도자료는 생성형 AI로 특허가 가능한 새 활성물질을 찾는 기능을 소개합니다. 팀장 인터뷰에서는 이 기능을 참조 물질 없이 쓰는 DAIGEN으로 설명했습니다. 기존 라이브러리 밖의 구조를 만들 수 있다는 게 강점이지만, 모델 구조나 적중률 같은 검증 지표는 공개되지 않았습니다.
4단계: DAIFRAG로 단편 최적화
팀장은 인터뷰에서 DAIFRAG로 결합력을 50만 배 높인 후보물질을 찾았다고 말했습니다. 어떤 결합 지표를 썼는지, 무엇과 비교했는지는 밝히지 않았습니다. 제3자가 검증한 수치가 아니니 성능 근거로 인용하기에는 이릅니다.
5단계: ADMET 예측
몸에 들어간 약이 어떻게 흡수·분포·대사·배설되는지, 독성은 없는지 미리 계산합니다. 2025년 협약 자료는 이 역할을 DAISY라고 불렀고, 인터뷰에서는 DAI4ADME라고 했습니다. 실험 전에 탈락할 물질을 걸러내 비용을 줄이는 단계입니다.
6단계: 실험 검증과 외부 협력
AI가 고른 물질도 결국 실험으로 확인해야 합니다. 고대 안암병원 협약은 병원이 가진 표적에 맞춰 대웅이 후보물질을 찾고, 병원이 실험으로 검증하는 구조입니다. 회사가 밝힌 성과도 여기에 해당합니다. 비만·당뇨 치료용 이중 표적 활성물질은 발굴부터 최적화 착수까지 2개월이 걸렸습니다. 기존에는 1년 넘게 걸리던 과제입니다. 항암 선도물질은 6개월 만에 확보했는데, 회사는 기존 방식이라면 최소 1-2년이 걸렸을 것으로 봅니다.
7단계: 전임상·임상으로 확장
대웅제약은 AI 활용 범위를 전임상·임상·시판까지 신약개발 전 주기로 넓힐 계획입니다. 2025년 11월 선정된 보건복지부 K-AI 과제에서는 삼성서울병원 주관 아래 4년간 항암·대사질환 비임상 데이터를 제공합니다. 인터뷰에서 밝힌 목표는 3-5년 안에 DAISY 출신 물질을 실제 신약으로 개발하는 것입니다.
| 단계 | 구성요소 | 공개된 소요시간 | 확인 수준 |
|---|---|---|---|
| 1 | DAVID | 결과 응답 2-3분 | T2 발언, 원문 확인 못 함 |
| 2 | AIVS/DAIVS/DAVIS | 미공개 | 이름 상충 |
| 3 | DAIGEN(생성) | 미공개 | 지표 미공개 |
| 4 | DAIFRAG | 미공개 | 50만 배는 T2 발언 |
| 5 | ADMET 예측 | 미공개 | 명칭 상충 |
| 6 | 실험 검증 | 2개월 / 6개월 | 회사 발표(T1) |
| 7 | 전임상·임상 | 목표 3-5년 | T2 발언 |
자주 놓치는 부분
첫째, 2개월 만에 발굴했다고 약이 완성된 건 아닙니다. 실험을 시작할 물질을 찾았다는 뜻입니다. 2026년 9월 24일 기준 공식 뉴스룸에는 DAISY로 찾은 물질이 임상에 들어갔다는 발표가 없습니다. 발굴한 비만·당뇨·항암 물질의 코드명과 표적, 현재 개발 단계도 공개되지 않았습니다.
둘째, 보도자료의 신약개발 15년·2-3조원 → AI 적용 시 7년·약 6000억원 비교는 대웅제약의 실적이 아닙니다. 식품의약품안전평가원 보고서를 인용한 업계 일반 추정치입니다. 대웅이 비용을 이만큼 줄였다는 근거로 읽으면 안 됩니다.
셋째, 단축 효과를 무엇과 비교했는지도 살펴야 합니다. 항암 과제의 최소 1-2년은 기존 방식이었다면 걸렸으리라는 회사 추정입니다. 제3자가 재현했거나 논문으로 나온 자료는 없습니다. 팀장이 2개월 성과를 두고 대사질환 이중 표적에서 세계 최초라고 표현한 것도 당사자의 주장입니다.
넷째, 인터뷰에서 나온 운영 수치는 구분해서 봐야 합니다. 2024년 오픈 뒤 사내 이용이 약 600회, 하루 1회 정도였다는 수치와 성공확률이 2배 이상 높아졌다는 발언은 언론 인터뷰 1건에만 나오고 공식 자료로는 확인되지 않았습니다. 2025년 12월 국가신약과제에 선정된 자가면역 후보물질이 DAISY에서 나왔는지도 확인이 필요합니다. 해당 보도자료에는 AI 언급이 없습니다.
다섯째, 경쟁 구도에서 위치를 가늠하려면 같은 단계끼리 비교해야 합니다. 사람 대상 임상 근거를 확보한 곳은 해외의 Insilico Medicine입니다.
| 플랫폼 | 공개된 규모·성과 | 현재 단계 | 근거 |
|---|---|---|---|
| 대웅제약 DAISY | 화합물 8억 종, 발굴 2개월·6개월 | 발굴·최적화 | 대웅제약 보도자료 |
| JW중외제약 JWave | 세포주 500여 종, 합성 화합물 4만여 개, AI 모델 20여 개 | 공개 자료상 임상 성과 없음 | JW중외제약(2024-08) |
| Insilico Pharma.AI | rentosertib 2a상 71명·12주, 60mg군 FVC +98.4mL vs 위약 −20.3mL | 2026-07-07 중국 3상 개시(320명, 47개 기관) | Insilico 발표 |
| Enamine REAL Space | 주문형 화합물 945억 종 | 화합물 공급 공간 | Enamine |
JWave가 시간·비용을 25-50% 줄였다는 수치는 매체 보도에만 있고 공식 원문에서는 찾지 못했습니다. 세 플랫폼 모두 사내용이거나 비공개 계약이라 공개 가격표도 없습니다(2026년 9월 24일 기준).
용어 풀이
1. 2a상 — 소수 환자에게 약을 투여해 효과의 첫 신호와 적정 용량을 확인하는 임상 초기 단계입니다.
2. 위약 — 성분이 없는 가짜 약으로, 실제 약의 효과를 비교해 가려내는 기준이 됩니다.
3. FVC(노력성 폐활량) — 숨을 최대한 들이쉰 뒤 힘껏 내쉰 공기량으로, 폐 기능이 나빠지는지 보는 지표입니다.
체크리스트 정리
- [ ] DAISY는 사내 전용 발굴 포털이며 외부 판매·API가 없다는 점을 확인했다
- [ ] 2023년 사내 오픈과 2024년 2월 19일 구축 완료 발표를 구분했다
- [ ] 구성요소 이름(AIVS·DAIVS·DAVIS, DAISY의 범위)이 자료마다 다르다는 점을 알고, 인용할 때 자료 날짜를 붙였다
- [ ] 2개월·6개월은 후보물질 발굴 기간이지 신약 완성 기간이 아님을 이해했다
- [ ] 7년·약 6000억원은 식품의약품안전평가원 보고서 인용이고 대웅 실적이 아님을 확인했다
- [ ] 50만 배, 약 600회, 2배 이상은 인터뷰 발언이며 공식 확인 자료가 아님을 구분했다
- [ ] DAVID 8억 종은 Enamine 945억 종의 약 118분의 1로, 업계 최대 규모는 아니라는 점을 반영했다
참고 자료
조사 기준일: 2026년 09월 24일
본문의 수치는 아래 자료에서 확인한 것입니다. 제조사 공식 자료(T1)와 전문 매체 실측(T2)을 구분해 표기했습니다. 가격·공급 상황은 변동이 크므로 기준일 이후의 값은 다시 확인해야 합니다.
Tier 1 (확인일 2026-09-24)
– 대웅제약 뉴스룸 #6025 (2024-02-19): https://www.daewoong.co.kr/ko/newsroom/news/6025 (본문은 사이트 API /api/newsroom/news/6025로 대조)
– 대웅제약 영문 #7079 (2024-02-21): https://www.daewoong.co.kr/en/newsroom/news/7079
– 대웅제약 #6292 고대 안암병원 협약 (2025-04-08): https://www.daewoong.co.kr/ko/newsroom/news/6292
– 대웅제약 #6495 K-AI 국책과제 (2025-11-17): https://www.daewoong.co.kr/ko/newsroom/news/6495
– JW중외제약 JWave (2024-08): https://www.jw-pharma.co.kr/mobile/pharma/ko/promotion/m_all_view.jsp?contentsCd=240826172735207X4SR0
– Enamine REAL Space: https://enamine.net/compound-collections/real-compounds/real-space-navigator
– Insilico 2a상 Nature Medicine 발표 (2025-06-03): https://insilico.com/news/tnrecuxsc1-insilico-announces-nature-medicine-publi
– Insilico 3상 개시 (2026-07-07): https://insilico.com/news/xmjsn4l091-insilico-initiates-phase-iii-clinical-tr
Tier 2 (확인일 2026-09-24)
– 이코노미스트 인터뷰: https://economist.co.kr/article/view/ecn202511210053
– 메디게이트뉴스 인터뷰: https://www.medigatenews.com/news/2133548841
– 포인트데일리 (2026-09-24): https://www.pointdaily.co.kr/news/articleView.html?idxno=320274
– 히트뉴스 (2024-02-19): https://www.hitnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=52416
– 코리아헤럴드 (2024-02-19, 구성요소 풀이는 대조하지 못해 사용 안 함): https://www.koreaherald.com/article/3329737
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