[BioS]'K-멜로디' 본격화..국내 업계, AI 신약개발 "속도"

제약바이오협회 AI신약융합연구원, '연구허브' 역할.."연합학습(FL) 기반 AI모델 활용"

국내 제약바이오 산업계가 인공지능(AI)을 활용한 신약개발에 속도를 내고 있다. 유한양행, 한미약품, JW중외제약, 대웅제약, 삼진제약, 동화약품 등 많은 제약사들이 자체적인 연구시설을 확충하거나 AI 전문기업과의 협업을 통해서 신약개발 과정의 효율화에 나서고 있다.

뿐만아니라 이같은 개별 기업들의 노력과 투자 성과를 더욱 높이고자 제약바이오협회는 AI신약융합연구원을 통해 단일 기관이 추진하기 어려운 디지털 융합 연구를 공동으로 기획하고 수행하는 연구 허브 역할을 수행하고 있다. 특히 성공률을 더 높여주면서 데이터를 안전하게 보호할 수 있는 연합학습(federate learning, FL) 기반 인공지능(AI) 모델을 활용, 제약사는 물론 연구기관, 병원 등이 함께 참여하는 ‘K-멜로디(MELLODDY, Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery)’을 본격화하고 있다.

최근 사업단은 공모 및 평가를 거쳐 ▲연합학습 온라인 체제 기반(플랫폼) 구축 ▲신약개발 데이터 활용 및 품질관리 ▲인공지능 해결책 개발 3개 분야 26개 세부과제와 과제별 주관연구기관을 선정했다.

연합학습 기반 신약개발 가속화 FDD(Federated Drug Discovery) 플랫폼을 구축하는 과제의 주관연구기관으로 에비드넷이 선정됐다. 연합학습에 참여해 신약개발 데이터 활용 및 품질관리를 하는 과제는 대웅제약, 동화약품, 삼진제약, 유한양행, 제일약품, 한미약품, 휴온스, JW중외제약 등 제약사와 심플렉스, 에이페이스 등의 기업이 참여한다.

또한 가천대, 가톨릭대, 경북대, 고려대(세종), 서울대, 서울대병원 등 대학 및 병원, 대구경북첨단의료산업진흥재단, 한국생명공학연구원, 한국파스퇴르연구소, 한국화학연구원 등 연구소‧재단이 선정됐다. 연합학습 기반 ADME/T 예측 솔루션 개발 과제는 광주과학기술원, 목암생명과학연구소, 아이젠사이언스, 전북대학교 산학협력단, 한국과학기술원 등이 추진한다

사업단은 '연합학습'이라는 첨단 AI기술을 활용해 신약개발 과정의 가장 큰 난관 중 하나인 ADMET(흡수, 분포, 대사, 배설, 독성) 예측을 혁신적으로 개선할 계획이다. ADMET 특성을 정확히 예측하는 것은 신약개발에서 약물의 안전성과 효능을 평가하는 데 핵심이 되기 때문.

K-멜로디 사업단측은 “연합학습을 도입하면 여러 제약사와 연구소, 병원, 대학교 등이 각자의 데이터로 로컬 모델을 학습시키고, 이를 중앙에서 통합해 보다 정확하고 신뢰성 있는 예측모델을 만들 수 있다”면서 “예측모델은 연합학습을 통해 다양한 화학공간(임베딩 공간, 벡터 공간)을 채워나갈 수 있어 뛰어난 예측모델을 만들 수 있다”고 설명했다.

제약바이오협회 관계자는 “K-멜로디 프로젝트를 통해 다양한 소스에서 데이터를 연합학습 기법으로 연결해 보다 강력한 예측모델을 구축할 것”이라며 “국내 주요 제약사, 대학 연구실, 국책 연구소, 대형 병원 등 다양한 기관이 보유한 방대한 데이터를 공유하면서도 각 기관의 민감한 정보는 보호할 예정”이라고 설명했다.

사업단은 K-멜로디 프로젝트를 통해 개발될 ADMET 예측 모델이 신약개발 과정에서 발생하는 막대한 시간과 비용을 획기적으로 절감하는 데 기여하는 것을 넘어 국내 연구역량 및 산업기술의 발전과 글로벌 경쟁력 강화 등에 있어 중요한 이정표가 될 것으로 내다봤다. 실제 미국 NIH 발표에 따르면 ADMET가 신약개발 R&D 비용의 22% 가량을 차지하며, 특히 한국은 기술수출 등으로 1상까지 하는 경우가 많아 임상비용의 대부분을 차지하는 것으로 알려져 있다.

제약바이오협회 관계자는 “국내에서는 아직 연합학습을 산업현장에 적용한 사례가 없으므로 이번 K-멜로디 프로젝트를 통해 산학연병이 합심, 데이터 기반 바이오헬스산업 적용 가능성을 검증해 나가겠다”며 “세계적 수준의 AI 기반 신약개발 플랫폼을 확보함으로써, 한국이 글로벌 제약 시장에서 선도적 위치를 차지할 수 있는 발판을 마련할 것”이라고 강조했다.