K-멜로디 사업은 제약기업과 병원, 연구소, 공공기관, 벤처기업 등이 참여해 데이터 기반 협력 생태계 모델을 제시해 궁극적으로는 신약 연구개발 데이터 활용 한계를 극복하고 바이오, 헬스 분야로 AI를 접목할 수 있는 영역을 확장한다는 방향성을 가지고 추진하고 있습니다.

 

김화종 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원장(K-멜로디 사업단장)은 "신약개발과 관련된 다양한 현장 데이터를 모아 실제로 사용자들이 손쉽고 빠르게 접근해 사용할 수 있는 플랫폼 기반 서비스를 개발할 방침"이라고 강조했습니다.

 

사업단은 플랫폼 보안을 강화해 국내 최초 신약개발 분야 연합학습 플랫폼을 선보이겠다고 밝혔는데요. 세부 사업 계획을 살펴보면 올해는 서버와 클라이언트를 등록하고 데이터 전처리 도구와 모델을 탑재하는 연합학습 기본기능을 개발할 계획입니다. 사업단은 2028년까지 단계별로 플랫폼 기본기능 개발과 안정화, 고도화 작업을 거쳐 솔루션을 모듈화해 사용자가 이용할 수 있는 사업화 단계까지 완성한다는 복안입니다.

 

앞서 지난 4월 정부와 제약산업계가 참여한 연합학습 기반 신약 개발 가속화 프로젝트 사업단이 정식 출범했습니다. 사업단은 올해부터 5년간 348억원의 예산을 투입해 연합학습 기반 약동학(ADMET) 예측 모델인 FAM(Federated ADMET Model)을 개발한다는 목표를 제시했는데요. 연합학습은 각 기관이 보유한 데이터를 한곳에 모으지 않고 개별 기관에서 AI를 학습시키는 기술입니다.  

 

업계에서는 연합학습 기반 신약 개발 가속화 프로젝트를 통해 축적된 양질의 신약 데이터가 보안을 유지하면서 안전하게 공유되고 활용할 수 있는 환경이 마련돼 기업들의 신약 연구개발 경쟁력이 높아지는 긍정적인 효과를 기대하고 있는데요.

 

신약 개발 데이터 활용 및 품질관리를 담당할 20개 기관에 선정된 제약사는 대웅제약, 동화약품, 삼진제약, 유한양행, 제일약품, 한미약품, 휴온스, JW중외제약 등 8곳입니다. 지난달 사업단은 공모 및 평가를 거쳐 연합학습 온라인 플랫폼 구축, 신약 개발 데이터 활용 및 품질관리, 인공지능 해결책 개발 등 3개 분야에서 26개 세부 과제와 과제별 주관연구기관 선정을 완료했습니다.

 

이날 보고회에서는 각 기관과 제약사는 현재 보유하고 있거나 신규 생산할 데이터를 플랫폼에 공급하고 연합학습에 참여해 과제를 수행하는 구체적인 방안에 대해서 발표했습니다. 연합학습을 통한 약동학(ADMET) 예측 모델 개발이 성공하면 신약 개발 과정에서 가장 큰 장애물로 꼽히는 데이터 부족 문제를 해소하는 데 도움이 될 것으로 보입니다.

 

연합학습을 통한 약동학(ADMET) 예측 모델은 양질의 학습용 데이터가 증가할수록 모델링 능력이 고도화됩니다. 또한 신약개발을 위해 반복적으로 진행됐던 과거의 실험 데이터를 재사용해 효율성을 극대화할 수 있습니다. AI 모델이 좋은 성능을 도출하기 위해서는 성공 사례뿐 아니라 실패 사례도 데이터로 입력을 받아야 하기 때문이죠. 따라서 신약개발에 성공한 물질 실험 데이터 외에도 실패하거나 중단한 물질 실험 데이터도 AI 모델에 재사용할 수 있습니다.

 

이혜현 기자 hyun@etomato.com