후보 물질 개발 기간 1년으로 단축 기대

정부가 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용해 신약개발 기간 단축 프로젝트를 추진한다.

과학기술정보통신부(장관 유영민)는 인공지능·빅데이터 관련 이화여대 등 4개 전문기관이 참여하는 연구진을 구성하여 신약개발의 시간·비용 단축을 위한 인공지능·빅데이터 활용 플랫폼 구축에 착수한다고 밝혔다.

이 사업은 ‘바이오경제 2025’ 및 ‘혁신성장동력 추진계획’의 일환으로 추진된다.

사업은 인공지능 학습을 위한 화합물 빅데이터 플랫폼 구축과 약물-표적 간 관계, 약물작용 등을 예측하는 인공지능 플랫폼 개발로 구성돼 내년에 공개할 계획이다.

과기부는 국가연구개발사업을 통해 한국화합물은행에 축적된 연구데이터와 국내외 데이터베이스 등을 활용하여 인공지능 학습을 위한 화합물 빅데이터 플랫폼을 구축할 예정이다.

구축된 플랫폼에 문헌 분석(텍스트마이닝), 심화학습(딥러닝) 기술 등을 접목하여 약물-표적 상호작용, 약물동태·독성 등을 예측하는 인공지능 플랫폼 개발로 이어진다.

인공지능 플랫폼의 정확도를 높이기 위해 실험을 통한 검증을 수행하여 예측 결과가 실제로 나타나는지 확인하고, 그 결과를 플랫폼이 다시 학습하도록 한다.

이를 통해 인공지능 플랫폼의 정확도 향상은 물론 암, 대사질환 등 주요 질환에 적합한 신약 후보물질을 발굴할 것으로 기대된다.

과기부는 사업이 성공적으로 추진될 경우 평균 5년이 소요되는 후보물질 개발 기간을 최대 1년까지 단축할 것으로 기대했다.

플랫폼의 수요자인 제약사, 병원 등이 개발과정에 참여하는 전문 컨설팅 그룹을 구성, 운영할 계획이다.

한편, 과기정통부는 후보물질 발굴 뿐 아니라 신약개발 전 단계에 인공지능을 활용하는 방안을 민간·관계부처와 함께 모색할 계획이다.

이를 위해 4차산업혁명위원회 산하 ‘헬스케어 특별위원회’에서  복지부·산업부 등 관계부처와 공동으로 ‘국가 인공지능 활용 신약개발 전략’을 마련 중에 있다.
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