인 실리코와 디지털 트윈의 이해

 In Silico와 Digital Twin  비교

최근 신약개발과 정밀의료, 헬스케어 기술이 급속도로 발전하면서 ‘In Silico Clinical Trial(인 실리코 임상시험)과 Digital Twin(디지털 트윈)이라는 용어가 자주 언급되고 있다. 두 개념 모두 현실의 생체 시스템을 컴퓨터 안에 재현하여 연구나 시뮬레이션을 수행하는 기술이지만, 실제로는 적용 방식과 정밀도, 목적에서 분명한 차이를 가진다. 많은 사람들이 이 두 용어를 혼용하거나 유사한 개념으로 이해하는 경우가 많지만, In Silico는 특정 질환이나 약물 반응을 예측하기 위한 ‘계산 기반 시뮬레이션에 가깝고, Digital Twin은 실제 개별 환자를 정밀하게 반영한 ‘가상 복제체’에 더 가까운 개념이다. 다시 말해, In Silico는 실험 설계와 약물 예측에 초점을 두는 기술이고, Digital Twin은 '실시간 환자 모니터링과 예측적 개입’까지 아우르는 포괄적인 시스템이라고 할 수 있다. 이 글에서는 이러한 차이를 구체적으로 살펴보고, 향후 어떤 방식으로 융합될 수 있을지 살펴보고자 한다.

 

인 실리코 ( In Silico ) 가상의 집단을 기반으로 한 임상 시뮬레이션

In Silico Clinical Trial (인 실리코 임상시험)은 실험실이나 병원이 아닌, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 약물의 효과와 안전성을 예측하는 방식이다. 여기서 ‘In Silico’는 ‘실리콘 칩’ 즉, 컴퓨터 기반이라는 의미를 담고 있으며, 기존의 In Vitro(시험관 내 실험)나 In Vivo(동물·인체 내 실험)의 대안으로 주목받고 있다. In Silico 기술은 수학적 모델링과 알고리즘을 활용하여 다양한 시나리오를 재현할 수 있는데, 특히 PBPK 모델(Physiologically Based Pharmacokinetic Model)과 같은 생리 기반 모델을 사용해 약물이 체내에서 어떻게 작용하는지를 예측한다. 이때 사용하는 데이터는 평균적인 생리정보, 임상자료, 약물 특성값 등으로 구성되며, 수천에서 수만 명의 ‘가상의 환자군’을 생성할 수 있다. 이 기술은 특정 질환군이나 약물의 효과 범위를 테스트할 때 매우 유용하며, 신약개발 초기에 실패 확률을 줄이고 비용을 절감하는 데 큰 역할을 한다. 그러나 여기서 중요한 점은, In Silico는 개별 환자보다는 질병 집단이나 전형적인 생리 모델에 기반한 시뮬레이션이라는 점이다. 즉, 전체 환자군의 반응을 가정한 계산 모델이기 때문에, 실제 개인의 생리학적 특성을 정밀하게 반영하지는 못한다는 한계가 존재한다.

디지털 트윈 ( Digital Twin )  디지털 환자 복제체

Digital Twin (디지털 트윈) 은 원래 항공기나 엔진 등 물리적 시스템을 가상 공간에 똑같이 복제하여 실시간으로 모니터링하고 예측하는 산업기술에서 출발한 개념이다. 이를 의료 분야에 적용하면, 환자 한 명의 유전자 정보, 조직 구조, 생체 신호, 병력, 생활습관, 환경 요인 등 모든 개인 데이터를 통합하여 만든 ‘디지털 환자 복제체’가 되는 것이다. 예를 들어 심장질환 환자의 디지털 트윈을 만들면, 가상의 심장이 실제 환자의 심장과 동일하게 작동하며, 약물 복용 시 반응, 시술 효과, 부작용 가능성 등을 시뮬레이션 할 수 있다. 이 과정은 단순한 예측을 넘어, 환자의 미래 상태를 실시간으로 추적하고 치료를 맞춤화하는 ‘정밀의료’의 핵심 기술로 자리잡고 있다. Digital Twin은 AI, IoT(사물인터넷), 고속데이터 처리 기술이 결합되어 실시간 피드백을 제공할 수 있으며, 진단뿐 아니라 치료 후 경과 예측, 재활 계획 등 다양한 의료 결정에 직접 활용된다. 다시 말해 In Silico가 ‘시뮬레이션 기반의 연구도구’라면 Digital Twin은 ‘의료 현장에서 사용하는 환자 맞춤형 의사결정 도구’인 셈이다. 물론 향후 과제는  Digital Twin을 만들기 위해서는 방대한 양의 고정밀 데이터가 필요하며, 개인정보 보호와 관련한 윤리적·법적 과제가 필요하다는 점이다.

두 기술의 융합과 의료 패러다임의 전환

In Silico와 Digital Twin은 그 출발점은 다르지만, 최근에는 점차 융합하는 형태로 이어지고 있다. In Silico 기술은 실험 설계, 약물 후보군 검토, 독성 예측, 임상시험 설계 최적화 등에서 활발히 사용되고 있으며, 디지털 트윈의 초기 기반 기술로 작용하기도 한다. 실제로 Digital Twin을 구축할 때 필요한 생리학적 계산 모델과 약물 반응 예측 모델은 대부분 In Silico 기술에서 파생된 것이다. 반대로 Digital Twin에서 수집된 환자별 데이터를 활용해 In Silico 모델의 정확도를 높일 수도 있다. 이처럼 두 기술은 상호 보완적이며, 향후에는 인공지능 기반의 분석도구와 결합되어 더욱 정밀하고 실시간 반응형 의료기술로 발전할 가능성이 크다. 예를 들어 어떤 약물이 한 환자에게 어떻게 작용할지를 Digital Twin으로 예측한 후, In Silico 시뮬레이션을 통해 대규모 가상의 환자군에 대한 반응까지 동시에 분석할 수 있다면, 이는 제약회사의 임상전략뿐 아니라 병원 현장의 치료 결정에도 큰 영향을 줄 수 있다. 이러한 변화는 단순한 기술 진보가 아닌, 의료의 패러다임 자체를 환자 중심으로 완전히 전환시키는 계기가 될 수 있다.

집단 예측에서 개인 맞춤까지, 의료의 진화 방향

정리하자면, In Silico는 주로 의약품 개발과 임상시험을 위해 설계된 수학적·생리학적 모델을 바탕으로 한 시뮬레이션 도구이며, 주 대상은 특정 질환군이나 평균적 생리 데이터를 기반으로 한 ‘집단 수준’의 예측에 가깝다. 반면 Digital Twin은 실제 개별 환자의 정보를 통합하여 구성한 ‘1:1 가상 복제체’이며, 의료현장에서 환자 맞춤 치료와 실시간 의사결정 보조에 활용되는 것이 핵심이다. 둘 다 컴퓨터 기반의 가상기술이지만, In Silico는 ‘모형(Model)’ 중심, Digital Twin은 ‘복제체(Clone)’ 중심이라는 점에서 본질적인 차이를 가진다. 향후에는 이 두 기술이 서로 융합되어 모델 중심의 연구와 환자 중심의 치료가 유기적으로 연결되는 의료 시스템이 될 것으로 예상되며, 이에 따라 의료 데이터의 중요성, AI 분석의 신뢰도, 윤리적 검토 기준도 함께 강화되어야 할 것이다. 아직 대중적으로는 많이 알려지지 않은 이 개념 차이는, 앞으로의 헬스케어 산업과 AI 기반 의료 혁신을 이해하는 데 핵심적인 개념이 될 것임은 분명하다.