보건복지부는 과학기술정보통신부와 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업(R&D)'의 26개 과제를 선정했다고 23일 발표했다. 

연합학습은 개인과 기관 등 여러 위치에 분산 저장된 데이터를 직접 공유하지 않고 로컬(내부)에서 학습시켜 분석 결과만을 중앙 서버로 전송 후 학습모델을 갱신하는 분산형 학습 기법을 말한다.

이 사업은 데이터를 안전하게 보호하면서도 활용 가능한 연합학습 기반 인공지능(AI) 모델을 활용, 신약 개발에 소요되는 비용과 기간을 단축코자 추진되고, 지난 4월 한국제약바이오협회에 사업단이 출범된 바 있다. 

사업단은 공모 및 평가를 거쳐 연합학습 플랫폼 구축, 신약개발 데이터 활용 및 품질관리, AI 솔루션 개발의 3개 부문 26개 세부과제와 과제별 주관 연구기관을 선정했다고 밝혔다.

복지부에 따르면 먼저 연합학습 플랫폼 구축엔 기관 간 데이터 공유없이 보안을 유지, 안전하게 AI 학습이 가능한 연합학습 플랫폼을 구축하는 과제와 더불어 해당 과제의 주관 연구기관으로 에비드넷이 선정됐다. 

신약개발 데이터 활용 및 품질관리 부문에선 제약사, 대학, 연구소 등이 각자 갖고 있는 데이터로 연합학습에 참여, 신약개발 인공지능 모델의 성능을 높이고 검증하는 내용과 연관된 세부과제 20개가 뽑혔으며, 과제별 주관 연구기관으론 유한양행, 한미약품, 동화약품, JW중외제약, 대웅제약 등 제약사 포함 대학 및 연구소 등 20개 기관이 선정됐다.

AI 솔루션 개발 부문에선 신약개발 각 단계에서 발생하는 실험 데이터로 약물 후보물질 발굴을 위한 ADME/T 예측 인공지능 모델 개발과 관련한 세부과제 5개가, 과제별 주관 연구기관으론 광주과학기술원, 전북대 산학협력단 등 5개 기관이 각각 선정됐다고 복지부는 설명했다.

ADME/T(Absorption Distribution Metabolism Excretion/Toxicity)는 후보물질 발굴을 위해 약물이 체내로 흡수, 분포, 대사, 배설되는 과정과 독성 테스트를 뜻한다. 

복지부와 과기부는 이번에 선정된 26개 과제 포함 올해부터 2028년까지 5년간 348억을 지원, 해당 사업을 통해 정부와 제약사, 연구소, 대학 등이 함께 협업할 계획이라고 강조했다. 

과기부 권현준 기초원천연구정책관은 "연합학습 방식을 통해 그동안 여러 기관에서 축적한 고품질의 신약개발 데이터가 안전하게 활용돼 인공지능 기반 신약개발 플랫폼과 솔루션이 본격적으로 개발될 것으로 기대한다"고 말했다.

복지부 고형우 첨단의료지원관은 "데이터를 안전하게 공유 및 활용하는 연합학습 방식 인공지능 기술 개발을 통해 그간 개별 연구기관, 제약기업 등이 독자적으로 수행하기 어려웠던 대규모 데이터 분석·활용이 가능해지면서 신약개발이 가속될 것"이라고 기대했다.