# GLP-1 이후의 헬스케어: 신약보다 중요한 접근성과 지속성 > 2026-04-21 · Invest Like the Best · 큐레이션 김태우 > https://challengekim.com/insights/glp-1-이후의-헬스케어-신약보다-중요한-접근성과-지속성 > 원문: https://www.youtube.com/watch?v=QVSP8bGm2KQ ## 핵심 요약 - 바이오 투자자 알렉스 코넬은 GLP-1 의약품의 확산을 질병이 생긴 뒤 치료하는 방식에서 위험을 미리 관리하는 방식으로 옮겨갈 가능성을 보여주는 사례로 해석한다. - 코넬이 제시한 ‘헬스 스택’은 영양·운동·검사 같은 활동과 지질, 대사, 인지, 염증, 혈압을 관리하는 의약품을 함께 보는 틀이다. - GLP-1 시장에서는 체중 감량 폭만큼이나 부작용을 견디며 오래 사용할 수 있는지, 약을 구할 수 있는지, 가격을 감당할 수 있는지가 중요하다는 게 그의 판단이다. - PCSK9 억제제, 암 검진, AI 기반 신약 개발도 가능성을 보이지만, 임상에서 확인된 효과와 아직 검증 중인 전망은 구분해야 한다. ## GLP-1이 보여준 예방 의료의 수요 코넬은 2025년을 자신의 20년 바이오 투자 경력에서 가장 흥미로운 해로 꼽았다. GLP-1 의약품의 채택이 예상보다 빨랐기 때문이다. 그는 이 계열의 연매출이 1,000억 달러를 넘을 것으로 전망하고, 예방 중심 의료가 확산되면 연간 의료비를 1조 달러 줄일 잠재력이 있다고 주장했다. 두 수치 모두 실현된 성과가 아닌 그의 전망이다. 그가 말하는 **헬스 스택**은 건강을 관리하는 여러 수단을 쌓아 올린다는 개념이다. 영양, 근력 운동, 검사와 기록을 바탕으로 지질, 심장·대사 건강, 인지 건강, 염증, 혈압을 살핀다. 코넬은 이미 관련 의약품이 존재하는데도 이를 필요한 사람에게 연결하고 오래 사용하게 하는 데 간극이 있다고 본다. ## 약효만큼 중요한 가격과 지속성 GLP-1은 몸에서 만들어지는 호르몬으로, 음식이 소장에 도달하면 분비된다. 위에서 음식이 소화되는 속도를 늦추고 뇌의 포만감 신호와 췌장의 인슐린 분비에 관여한다. 자연 상태의 GLP-1은 약 2분 만에 사라지지만, 의약품 개발을 거치며 하루 한 번 먹거나 주 한 번 주사하는 형태가 나왔다. 코넬은 사람들이 반드시 최대한 큰 체중 감량을 원하는 것은 아니라고 해석했다. 용량을 높이면 감량 효과와 함께 부작용도 늘 수 있어, 적당히 감량한 뒤 유지할 수 있는 내약성이 중요하다는 것이다. 그는 GLP-1의 구역질·구토·설사 때문에 초기에 중단하는 사람이 있으며, 장기 사용과 체중 감소 과정에서는 담석, 췌장염, 근육 감소 같은 위험도 고려해야 한다고 설명했다. 유통 방식과 가격도 수요를 바꿨다. 코넬에 따르면 일라이 릴리의 직접 판매 경로가 확대되면서 2025년 말에는 새 이용자의 절반 이상이 직접 유입됐다. 당시 기존 승인 제품의 월 비용이 대체로 400\~500달러를 넘는 가운데, 그는 월 200\~250달러 수준의 조제 GLP-1으로 흘러간 시장 수요를 15\~20%로 추정했다. 다만 그는 조제 제품에는 해당 제품 자체의 임상시험과 제조 과정에 관한 불확실성이 있다고 지적했다. 2026년 출시된 경구용 위고비에 대해서는 월 150달러 가격이 수요를 자극한 요인이라고 봤다. 코넬이 확인한 자료에서는 GLP-1의 주간 신규 처방이 출시 전 약 20만 건에서 몇 달 사이 약 30만 건으로 늘었다. 그는 이를 주사 대신 알약을 택하는 편의성만으로 설명하지 않았다. ## PCSK9 억제제가 드러낸 접근성 문제 PCSK9은 몸이 LDL 콜레스테롤을 제거하는 능력에 영향을 주는 단백질이다. 코넬에 따르면 PCSK9 억제제는 LDL 수치를 약 50% 낮춘다. 그가 소개한 결과에서는 과거 심장마비나 뇌졸중을 겪은 환자의 향후 사건 위험을 20% 넘게, 고위험군의 위험을 약 25% 낮췄다. PCSK9을 만들지 않는 유전적 변이를 가진 사람들에게서 관찰된 심혈관 질환 위험 감소율 88%는 약을 복용한 환자에게서 확인된 수치와 구별해야 한다. 주사 방식도 발전했다. 초기 약물보다 투여 간격이 긴 RNA 간섭 방식은 연간 주사 횟수를 약 26회에서 2회 수준으로 줄일 수 있다고 코넬은 설명했다. 그런데 높은 LDL 수치는 당장 느껴지는 증상이 없어 예방 약물을 계속 사용할 동기가 약해지기 쉽다. 코넬 자신도 콜레스테롤 문제를 확인한 뒤 필요한 약에 접근하기까지 2년이 걸렸다고 말했다. 그는 복잡한 진료 절차, 비용, 반복 투여의 불편함을 의약품의 효과가 실제 건강 성과로 이어지는 것을 막는 세 장벽으로 꼽았다. ## 알츠하이머와 암: 조기 발견의 가능성과 한계 코넬은 바이오젠과 일라이 릴리의 항아밀로이드 의약품이 이미 진행된 알츠하이머병 환자의 인지 기능 저하 속도를 약 30% 늦출 수 있다고 설명했다. 더 이른 단계에서 치료하면 효과가 커질 수 있다는 견해도 밝혔지만, 대담 당시 그 결과를 입증할 데이터는 아직 나오지 않았다고 했다. 조기 치료가 알츠하이머병을 예방할 수 있다는 주장은 검증이 필요한 전망이다. 암에서는 늦은 발견과 치료 후 남은 암세포의 재증식이 문제라고 봤다. 그는 대장암 검진 사례로 대변 기반 검사를 제공하는 이그젝트 사이언시스와 혈액 기반 검사를 제공하는 가던트 헬스를 들었다. 다만 검사가 쉬워지는 것과 정확해지는 것은 별개다. **민감도**는 실제 암을 얼마나 찾아내는지, **특이도**는 암이 없는 사람을 얼마나 정확히 구별하는지를 살피는 지표다. 코넬은 여러 항목을 한꺼번에 측정하는 검사나 영상 검사에서는 거짓 양성이 쌓여 후속 혼란을 낳을 수 있다고 경계했다. 여러 암을 조기에 찾는 검사의 성능 향상 역시 그의 기대이지 이미 확립된 결과는 아니다. ## AI 신약 개발에 필요한 것은 새로운 실험 데이터 코넬은 신약 개발을 가설 설정, 세포·동물 실험, 사람 대상 임상시험으로 이어지는 긴 반복 과정으로 설명했다. 초기 연구에 여러 해가 걸리고, 이후 사람에게서 효과와 위험을 확인하는 임상시험에도 5\~7년이 더 들 수 있다고 했다. 그는 AI가 이미 알려진 생물학적 표적에 작용할 분자를 찾는 과정을 단축하기 시작했다고 평가했다. 일부 기업은 컴퓨터상 탐색을 활용해 예전에는 수년이 걸리던 ‘표적에서 후보 분자까지’의 작업을 약 한 달에 진행한다고 소개했다. 반면 AI가 새로운 표적을 체계적으로 발견하는 단계에는 아직 이르지 못했다고 선을 그었다. 핵심 제약은 데이터의 질이다. 코넬은 공개 논문에 재현되지 않는 결과가 있고 실패 사례는 충분히 기록되지 않는다고 지적했다. 따라서 AI 인재와 자본뿐 아니라 자동화 실험실에서 새로운 데이터를 생산할 능력이 중요하다고 본다. 로봇 실험과 AI의 결합이 발견 속도를 더 높일 것이라는 전망은 현재 확인된 성과와 구분된다. ## 환자의 자발적 실험과 투자자의 질문 온라인에서는 펩타이드 등 여러 물질을 스스로 시험하고 경험을 공유하는 집단이 형성되고 있다. 코넬은 이를 자신의 건강 문제에 대한 답을 더 빨리 얻으려는 움직임으로 해석했지만, 그 실험의 효과를 입증된 치료와 동일시하지는 않았다. 그는 규제기관도 서류 검토에 AI를 활용하고 동물실험이나 중복 연구가 얼마나 필요한지 검토하는 등 개발 절차를 단축하려 한다고 말했다. 코넬이 의약품 투자에서 묻는 질문은 세 가지다. 기술이 실제로 작동하는지, 시장에서 의미가 있는지, 필요한 자본을 투입하면서 투자자에게 적절한 수익을 낼 수 있는지다. 그가 강조하는 간극은 발명과 건강 성과 사이에 있다. GLP-1의 확산은 사람들이 예방 수단을 원한다는 신호지만, 그 성과는 검증된 효과에 더해 접근성, 가격, 장기 사용 여부에 달려 있다는 것이 대담의 결론이다. --- 원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://www.youtube.com/watch?v=QVSP8bGm2KQ)