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"AI로 빠르게"…연합학습 기반 신약개발 가속화 사업단 출범

연합뉴스 입력 04.22.2024 09:37 AM 조회 219
과기정통부·보건복지부 공동 추진…5년간 348억 예산 들여 AI 모델 개발
연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업단 개소식 [한국제약바이오협회 제공. 재판매 및 DB 금지]​


인공지능(AI)을 이용한 빠른 신약개발을 지원하는 정부의 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트'(통칭 K-멜로디) 사업단이 17일 개소식을 열고 출범했다.

연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업은 AI를 활용해 신약개발 기간을 단축하고 비용을 절감하고자 과학기술정보통신부와 보건복지부가 함께 추진하는 사업이다.

올해부터 5년간 348억원의 예산을 투입, 연합학습을 기반으로 '약물의 흡수와 분포, 대사, 배설 및 독성'(ADMET)을 예측하는 AI 모델을 개발하는 것 등을 목표로 한다.

여러 기업과 기관 등이 보유한 데이터를 한곳에 모으지 않고 개별 기관에서 AI를 학습시켜 분석 결과만 중앙서버로 전송한 뒤 학습모델을 갱신하는 분산형 AI 학습 기법을 활용하는 것이 특징이다.

각 기관이 보유한 데이터를 외부로 내보내지 않은 상태로 학습하기 때문에 정보 유출 위험이 거의 없어 민감정보 보호와 활용이 동시에 가능하다. 이를 통해 국내 제약기업 등이 보유한 데이터를 공동으로 활용해 AI 기반 신약 개발 생태계를 조성할 수 있을 것으로 정부는 기대하고 있다.

정부는 지난달 김화종 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원장을 사업단장으로 선정했으며, 김 단장이 속한 한국제약바이오협회에 사업단을 구성했다.

사업단은 연합학습 플랫폼 구축, 신약개발 후보물질 발굴을 위한 AI 알고리즘 개발·검증 등 세부 과제 기획·공모, 관리·평가, 성과 확산·홍보 등을 총괄한다.

다음 달 세부사업 공고 후 6월 세부 사업자를 선정하고, 이르면 7월부터 1차년도 과제가 시작된다.

김화종 사업단장은 "신약 후보물질의 ADMET 값을 예측할 때 시험관 시험 결과만으로는 비임상·임상시험 통과를 보장하기 어렵고, 현재 학습용 데이터 부족으로 AI 활용 성능에도 한계가 있다"며 "특정 표적과 상호작용, 약물 간 상호작용, 사용자 유형별 반응 예측, 다양한 독성 예측 등으로 확대할 수 있는 연합학습 기반 ADMET 예측 모델(FAM 설루션)을 개발하려는 것"이라고 말했다.



연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업 추진 체계 [한국제약바이오협회 제공]



이날 서울 서초구 한국제약바이오협회에 열린 개소식에는 황판식 과기정통부 기초원천연구정책관과 권병기 복지부 첨단의료지원관, 노연홍 한국제약바이오협회 회장 등 관계자 30여 명이 참석했다.

황판식 정책관은 "그동안 국내 제약산업계에 축적된 양질의 신약 데이터가 이번 프로젝트를 통해 연합학습 방식으로 보안을 유지하면서 안전하게 공유되고 활용될 수 있는 기반이 마련될 것"이라며 "AI와 바이오 기술이 결합해 새로운 성과를 창출하는 첨단바이오 분야의 대표적인 성공 사례가 될 것으로 기대한다"고 말했다.

권병기 지원관은 "신약개발에 AI를 활용한 새로운 패러다임에 도전하는 이번 프로젝트를 통해 우리나라 제약산업이 한층 발전하기를 기대한다"며 "연구개발에 필수적인 보건의료 데이터 활용을 더욱 활성화해 첨단바이오 분야에서 국민건강 증진에 기여하는 혁신적인 연구와 서비스 개발이 활성화되도록 적극 지원해 나가겠다"라고 밝혔다.
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