[스포츠서울 | 표권향 기자] 한국제약바이오협회가 17일 협회 4층 대강당에서 ‘연합학습 기반 신약 개발 가속화 프로젝트 사업단(K-MELLODDY 사업단) 개소식’을 개최했다고 밝혔다.

과학기술정보통신부와 보건복지부가 공동 추진하는 연합학습 기반 신약 개발 가속화 프로젝트(이하 프로젝트)는 올해부터 2028년까지 348억원의 예산을 투입해, 연합학습 기반 ADMET 예측 모델 ‘FAM(Federated ADMET Model)’을 개발한다.

연합학습은 각 기관이 보유한 데이터를 한 곳으로 모으지 않고 개별 기관에서 인공지능(AI)을 학습시키는 기술로, 정보 유출 위험이 거의 없어 민감정보의 ‘보호’와 ‘활용’이 동시 가능하다.

ADMET(Absorption·Distribution·Metabolism·Excretion·Toxicity)는 약물 흡수와 분포, 대사, 배설 및 독성 등 임상시험 성공의 가장 중요한 요소로, 미국 NIH 발표에 따르면 ADMET가 신약 개발 연구·개발(R&D) 비용의 약 22%를 차지한다. 특히 한국은 기술수출 등으로 1상까지 하는 경우가 많아 임상비용의 대부분을 차지하는 것으로 알려진다.

이번 프로젝트는 △플랫폼 구축 △데이터 공급·활용 AI 모델 개발 등으로 구분한다. 세부 과제는 △연합학습 기반 FAM 운영 플랫폼을 구축하는 ‘플랫폼 구축 및 개발 1개 과제 △제약사·병원·연구소 등에 대한 데이터 공급 및 FAM을 활용한 ‘데이터 공급·활용 20개 과제’ △FAM 솔루션과 응용 모델을 개발하는 AI 모델 개발 등 15개로 진행한다.

프로젝트는 일회성 솔루션 구축이 아닌 데이터 추가를 통해 연속적이면서도 자동으로 성능을 개선한다는 장점이 있다. 사업단은 FAM 솔루션 확보 이후 연합학습의 실용성을 검증하고 참여기관을 확대해나가는 동시에 신약개발 단계 적용 및 확장, 데이터 기여도 평가, 글로벌 협력 확대 등도 추진할 예정이다.

노연홍 한국제약바이오협회장은 “우리의 목표는 연합학습 플랫폼을 통해 다기관의 ADMET 데이터를 수집, 고성능의 예측 도구를 개발해 비용효과성을 극대화하는 것”이라며 “이를 통해 6대 제약강국 도약에 한 발 더 다가서겠다”고 말했다.

김화종 사업단장은 “신약 후보물질의 ADMET 값을 예측할 때 in-vitro(시험관) 시험 결과만으로는 in-vivo(비임상) 및 임상시험 통과를 보장하기 어렵고, 현재 학습용 데이터 부족으로 AI 활용 성능에도 한계가 있다”라며 “ADMET 예측 외 특정 타겟과 상호작용, 약물 간 상호작용, 사용자 유형별 반응 예측, 다양한 독성 예측 등으로 확대 가능한 솔루션이 필요해 연합학습 기반의 ADMET 예측 모델인 FAM 솔루션을 개발하려는 것”이라고 설명했다.

FAM 솔루션은 기존의 다양한 상용 ADMET 예측 모델과는 다른 형태로, 다양한 시점에서 임상시험 통과를 예측할 수 있는 모델을 개발해 AI의 활용 범위를 확대할 전망이다. 이를 위해 사업단은 연합학습 기반의 신약 개발 플랫폼을 구축하고, 산업·학계·연구기관·병원 등에서 발생하는 데이터를 종합적으로 활용할 계획이다.

한편, 연합학습 기반 신약 개발 가속화 프로젝트 사업은 이번 사업단 개소식을 시작으로 이달 중 보건복지부의 사업내용 설명회와 제1차 운영위원회를 개최한다. 다음 달에는 세부 사업 공고 후 사업단 홈페이지 구축, 설명회 개최, AI 분야 의견수렴 회의 등을 준비하고, 6월 세부 사업자를 선정 후 7월부터 1차 연도 과제를 시작한다. gioia@sportsseoul.com