과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 보건복지부(이하 복지부)가 신약개발 가속화를 위해 대규모 프로젝트를 본격 추진한다. 양 부처는 23일 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업(R&D)'의 26개 과제를 선정하고 사업 착수를 알렸다. 이번 사업은 2024년부터 2028년까지 5년간 총 348억 원의 지원을 받으며, 연합학습 기반 AI 모델을 활용해 신약 개발 비용과 기간을 단축하는 것을 주요 목표로 하고 있다.

선정된 과제는 크게 세 가지 분야로 나뉜다. 첫 번째는 연합학습 플랫폼 구축으로, ㈜에비드넷이 주관연구기관으로 선정되어 기관 간 데이터 공유 없이 보안을 유지하며 AI 학습이 가능한 플랫폼을 구축할 예정이다. 두 번째 분야는 신약개발 데이터 활용 및 품질관리로, 대웅제약, 동화약품 등 제약사 8곳과 대학, 연구소 등 총 20개 기관이 각 기관이 보유한 데이터로 연합학습에 참여해 AI 모델의 성능을 향상시키고 검증하게 된다. 마지막으로 AI 솔루션 개발 분야에서는 광주과학기술원, 전북대 산학협력단 등 5개 기관이 약물 후보 물질 발굴을 위한 ADME/T 예측 AI 모델을 개발할 계획이다.

연합학습은 기관 간 데이터 공유 없이 각 기관의 데이터를 활용해 AI 모델을 학습시키는 기술로, 데이터 보안과 프라이버시 문제를 해결하면서도 다양한 데이터 소스를 통해 AI 모델의 성능을 극대화할 수 있는 장점이 있다. 이번 프로젝트에서는 각 기관이 보유한 신약개발 데이터를 연합학습 방식으로 통합해 신약 후보 물질의 ADME/T(흡수, 분포, 대사, 배설, 독성) 예측 모델을 개발하게 된다.

이번 프로젝트는 신약 개발 비용 절감과 기간 단축을 목표로 하고 있어 신약 개발 성공률을 높이고 국민 건강 증진에 기여할 뿐만 아니라 국가 경제에도 큰 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다. 연합학습 기반 AI 모델을 통해 신약 개발 과정에서의 실패 확률을 낮추고, 더 빠르게 시장에 출시할 수 있는 신약을 개발함으로써 제약 산업의 경쟁력을 강화할 수 있다.

연합학습 기반 AI 신약 개발 프로젝트는 현재 미국, 유럽 등 주요 선진국에서도 활발히 연구되고 있다. 그러나 국내 프로젝트는 기관 간 협업을 통해 데이터 보안 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있으며, 다양한 데이터 소스를 통합해 AI 모델의 정확성을 높이는 접근 방식을 채택하고 있어 독창성과 경쟁력을 갖추고 있다.

과기정통부와 복지부는 이 프로젝트를 통해 정부, 제약기업, 연구소, 대학 등이 협업하여 AI 활용 신약개발 생태계가 조성될 것으로 기대하고 있다. 특히 연합학습 방식을 통해 각 기관의 고품질 신약개발 데이터를 안전하게 활용할 수 있게 되어 AI 기반 신약개발이 가속화될 전망이다. 권현준 과기정통부 기초원천연구정책관은 "디지털바이오 분야 연구개발을 적극 지원하여 체감할 수 있는 가치를 창출하고 첨단바이오 강국으로 도약할 수 있도록 노력하겠다"고 밝혔다. 고형우 복지부 첨단의료지원관은 "앞으로도 데이터 활용 체계를 강화하고 AI·데이터 연구개발(R&D)을 적극 지원하여 미래 의료·제약 혁신을 이끄는 동시에 국민 건강증진에 기여할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다. /윤소리 기자