정부와 제약기업, 연구소, 대학 등이 협업해 연합학습 기반 인공지능(AI) 활용 신약 개발에 나선다. 데이터를 안전하게 공유·활용하는 연합학습 방식을 통해 독자적으로 수행하기 어려웠던 대규모 데이터 분석·활용이 가능해지면서 신약 개발이 가속화될 전망이다.
과학기술정보통신부와 보건복지부는 '연합학습 기반 신약 개발 가속화 프로젝트 사업' 26개 과제를 선정하고 사업에 착수한다고 23일 밝혔다.
연합학습 플랫폼 구축 분야에서는 기관 간 데이터 공유 없이 보안을 유지하며 안전하게 AI 학습이 가능한 연합학습 플랫폼을 구축하는 과제가 선정됐다. 주관연구기관인 에비드넷은 연합학습 기반 신약 개발(FDD) 가속화 플랫폼 구축을 위해 연합학습 프레임워크 개발 및 고도화, AI 모델 편리한 인터페이스 제공, 인센티브 알고리즘 등을 개발한다.
신약 개발 데이터 활용 및 품질관리 분야는 제약사, 대학, 연구소 등이 각자 보유한 데이터로 연합학습에 참여해 신약 개발 AI 모델 성능을 높이고 검증하는 세부 과제 20개가 선정됐다. 과제별 주관연구기관으로는 대웅제약, 동화약품 등 제약사 8곳을 포함해 서울대, 서울대병원, 한국생명공학연구원 등 총 20개 기관이 선정됐다.
AI 솔루션 개발 분야는 약물 후보물질 발굴을 위해 약물이 체내로 흡수, 분포, 대사, 배설되는 과정과 독성을 테스트하는 ADME/T 예측 AI 모델 개발 관련 5개 세부 과제가 추진된다. 광주과학기술원(GIST), 전북대 산학협력단 등 5개 기관이 참여해 연합학습 기본모델 개발 및 상용화 계획 수립 등을 진행한다.
과기정통부와 복지부는 이번에 선정된 26개 과제를 포함, 2028년까지 총 5년간 348억원을 지원할 계획이다.
권현준 과기정통부 기초원천연구정책관은 “연합학습 방식을 통해 AI 기반 신약 개발 플랫폼과 AI 솔루션이 본격적으로 개발될 것으로 기대한다”며 “바이오에 AI·데이터 등 디지털 기술이 융합된 디지털바이오 분야 연구개발(R&D)을 적극 지원해 체감할 수 있는 가치를 창출할 수 있도록 노력할 것”이라고 말했다.
이인희 기자 leeih@etnews.com
