보건복지부와 과학기술정보통신부는 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업(R&D)'의 26개 과제를 선정하고 본격적인 사업 착수에 나선다고 23일 밝혔다.
이 사업은 데이터를 안전하게 보호하면서도 활용 가능한 연합학습 기반 인공지능(AI) 모델을 활용해 신약 개발에 소요되는 비용과 기간을 단축하기 위해 추진하는 사업이다. 지난 4월부터 한국제약바이오협회에 사업단을 출범해 운영하고 있다.
사업단은 공모·평가를 거쳐 △연합학습 플랫폼 구축 △신약개발 데이터 활용 및 품질관리 △AI 솔루션 개발 3개 분야 26개 세부과제와 과제별 주관연구기관을 선정했다.
먼저 연합학습 플랫폼 구축 분야에서는 기관간 데이터 공유 없이 보안을 유지하며 안전하게 인공지능 학습이 가능한 연합학습 플랫폼을 구축하는 과제와 해당 과제의 주관연구기관으로 에비드넷을 선정했다.
신약개발 데이터 활용 및 품질관리 분야에서는 제약사, 대학, 연구소 등이 각자 보유한 데이터로 연합학습에 참여해 신약개발 인공지능 모델의 성능을 높이고 검증하는 내용과 관련한 세부과제 20개가 꼽혔다.
연합학습은 개인, 기관 등 여러 위치에 분산 저장된 데이터를 직접 공유하지 않고 내부에서 학습시켜 분석 결과만을 중앙서버로 전송 후 학습모델을 갱신하는 분산형 학습 기법을 말한다. 과제별 주관 연구기관은 대웅제약, 동화약품, 삼진제약, 유한양행, 제일약품, 한미약품, 휴온스, JW중외제약 등 제약사 8곳을 포함해 대학, 연구소 등 총 20곳이다.
이와 함께 AI 솔루션 개발 분야에서는 신약개발 각 단계에서 발생하는 실험데이터로 약물 후보 물질 발굴을 위한 ADME/T(약물 후보물질 발굴을 위해 약물이 체내로 흡수, 분포, 대사, 배설되는 과정과 독성 테스트) 예측 AI 모델 개발과 관련한 세부과제 5개를 선정했다. 과제별 주관연구기관은 광주과학기술원, 전북대 산학협력단 등 5곳이다.
복지부와 과기정통부는 이번에 선정한 26개 과제를 포함해 올해부터 오는 2028년까지 총 5년간 348억원을 지원하며, 해당 사업을 통해 정부와 제약기업, 연구소, 대학 등이 함께 협업해 인공지능 활용 신약개발 생태계가 조성될 것으로 기대하고 있다.
고형우 복지부 첨단의료지원관은 "데이터를 안전하게 공유‧활용하는 연합학습 방식 인공지능 기술개발을 통해 그간 개별 연구기관, 제약기업 등이 독자적으로 수행하기 어려웠던 대규모 데이터 분석‧활용이 가능해지면서 신약 개발이 가속화될 것"이라고 했다.
