AI로 신약개발 빠르게…K멜로디 사업단 출범

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노연홍 회장 “고성능 예측 도구로 비용 효과성 극대화 목표”

인공지능(AI)을 활용해 신약개발을 지원하는 정부의 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-멜로디) 사업단이 17일 개소식을 열고 출범한다.

연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업은 AI를 활용해 신약개발 기간을 단축하고 비용을 절감하고자 과학기술정보통신부와 보건복지부가 함께 추진하는 사업이다. 올해부터 5년간 348억원의 예산을 투입해 각 기관이 보유한 데이터를 한 곳에 모으지 않고 개별 기관에서 AI를 학습시키는 연합학습 기술을 토대로 약물 흡수와 분포, 독성 등 임상시험의 가장 중요한 부분인 ADMET 예측 모델 FAM(Federated ADMET Model)을 개발하는 것을 목표로 한다. 

특히 정보 유출 위험이 거의 없어 민감 정보의 보호와 활용이 동시에 가능하다. 이를 통해 국내 제약 기업 등이 보유한 데이터를 공동으로 활용해 AI 기반 신약개발 생태계를 조성할 수 있을 것으로 기대된다.

미국 NIH 발표에 따르면 ADMET는 신약개발 R&D 비용의 22%를 차지한다. 한국은 기술 수출 등으로 임상 1상까지 하는 경우가 많아 임상 비용 대부분을 ADMET가 차지한다고 보고 있다. 

K-멜로디 프로젝트는 크게 ▶플랫폼 구축 ▶데이터 공급·활용 ▶AI 모델 개발 등으로 구분된다. 세부 과제는 연합학습 기반 FAM 운영 플랫폼을 구축하는 플랫폼 구축 및 개발 1개 과제, 제약사·병원·연구소 등에 대한 데이터 공급 및 FAM을 활용한 데이터 공급·활용 20개 과제, FAM 솔루션과 응용 모델을 개발하는 AI 모델 개발 15개 과제로 구성된다. 사업단은 FAM 솔루션 확보 이후 연합학습의 실용성을 검증하고 참여 기관을 확대해나가는 동시에 신약개발 단계 적용 및 확장, 데이터 기여도 평가, 글로벌 협력 확대 등도 추진한다는 계획이다. 

노연홍 한국제약바이오협회장은 “연합학습 플랫폼을 통해 다기관 ADMET 데이터를 수집, 고성능 예측도구를 개발해 비용 효과성을 극대화하는 것이 목표”라며 “이를 통해 6대 제약 강국 도약에 한 발 더 다가서겠다”고 말했다. 

김화종 사업단장은 “신약 후보 물질의 ADMET 값을 예측할 때 시험관(in-vitro) 시험 결과만으로는 비임상(in-vivo) 및 임상통과를 보장하기 어렵고, 현재 학습용 데이터 부족으로 AI 활용 성능에도 한계가 있다”며 “ADMET 예측 외에도 다양한 타깃과 상호 작용, 약물간 상호 작용, 사용자 유형별 반응 등으로 확대 가능한 솔루션을 연합학습 기반의 ADMET 예측 모델 FAM을 개발하려는 것”이라고 말했다. 

이날 개소식에는 한국제약바이오협회 노연홍 회장, 윤웅섭 이사장, 김화정 사업단장을 비롯해 보건복지부 권병기 첨단의료지원관, 과학기술정보통신부 황판식 기초원천연구정책관, 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업 예종철 운영위원장, 한국보건산업진흥원 송태균 바이오헬스혁신본부장, 한국연구재단 오두병 신약단장 등이 참석했다.

한편 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업은 이번 사업단 개소식을 시작으로 보건복지부 사업내용 설명회, 1차 운영위원회 등을 개최한다. 이후 5월에는 세부 사업공고 후 사업단 홈페이지 구축, 설명회 개최, AI 분야 의견수렴 회의 등을 준비할 예정이다. 1차년도 과제는 이르면 7월부터 시작된다. 

 

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