“AI로 신약개발 시간 단축”…정부, 연구 플랫폼 구축

과학기술정보통신부는 인공지능, 빅데이터 관련 4개 전문기관이 참여하는 연구진을 구성해 신약개발의 시간 비용 단축을 위한 플랫폼 구축에 착수한다고 7일 밝혔다.

글로벌 바이오 강국 실현을 위한 ‘바이오경제 2025’, ‘혁신성장동력 추진계획’ 일환으로 추진되는 사업이다.

이 사업은 크게 인공지능 학습을 위한 화합물 빅데이터 플랫폼 구축과 약물-표적 간 관계, 약물작용 등을 예측하는 인공지능 플랫폼 개발로 이뤄진다. 개발된 플랫폼은 연구자와 기업이 자유롭게 사용할 수 있도록 내년 중 공개할 계획이다.

■ AI 활용 신약개발 시장, 2024년 40억 달러 규모

바이오분야 중 인공지능 활용을 통한 파급효과가 클 것으로 기대되는 분야로 신약개발이 손꼽히고 있다. 인공지능을 활용하면 신약개발에 소요되는 막대한 시간과 비용을 최대 절반 수준으로 단축할 것으로 기대된다. 관련 시장 규모는 2024년 40억 달러에 이를 것으로 예측된다.

과기정통부는 그간 국가연구개발사업을 통해 수집된 연구데이터에 인공지능을 접목해 인공지능과 빅데이터를 활용한 신약개발의 가능성을 입증하기 위한 선도 사업을 추진한다.

국가연구개발사업을 통해 한국화합물은행에 축적된 연구데이터와 국내외 데이터베이스 등을 활용해 인공지능 학습을 위한 화합물 빅데이터 플랫폼을 구축한다.

플랫폼은 화합물 별 효능, 약물성, 독성 등 주요 연구데이터 간 관계를 포함한 정형화된 관계형 데이터베이스를 기반으로 한다. 문헌데이터 등 비정형 데이터까지 입력, 분석해 빅데이터화 할 수 있도록 텍스트 분석 요소를 도입한다.

이어, 구축된 플랫폼에 문헌 분석, 딥러닝 기술 등을 접목해 약물-표적 상호작용, 약물동태와 독성 등을 예측하는 인공지능 플랫폼을 개발한다.

특히 광주과학기술원 연구진이 개발하는 약물-표적 상호작용 예측 플랫폼은 화합 약물과 단백질 정보를 기반으로 화합물-단백질 간 상호작용을 학습하며, 이를 통해 질병을 유발하는 단백질을 제어하는 화합물 구조를 예측하는 등 신약 후보물질을 발굴하거나 알려진 화합물이 작용하는 단백질을 예측해 기존 약물의 새로운 적응증을 찾는데 기여한다.

경상대와 이화여대 연구진이 개발하는 약물동태와 독성 예측 플랫폼은 화합물의 인체 내 흡수, 분포, 대사, 배출 등의 약물동태 정보를 학습한다. 이를 통해 알려진 표적에 대해 흡수 배출이 잘 되고 독성이 낮은 화합물 구조를 예측하는 등 신약 후보물질을 발굴하는데 기여한다.

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