바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 서윤석 기자

‘연합학습(FL)’ 기반 신약개발 가속화 프로젝트 ‘K-멜로디(MELLODDY)’ 추진 "현재 20여곳 참여의사, 더 늘어날 것"

노연홍 한국제약바이오협회장은 지난 19일 "인공지능(AI) 기술은 제약바이오 산업에서 새로운 시대를 여는 열쇠로 정부와 산업계가 힘을 모아 성과를 내야한다”고 강조했다.

노 회장은 이날 서울 소공동 롯데호텔에서 열린 ‘제약바이오 AI혁신포럼’에서 개회사를 통해 “정부가 지난 2월 바이오헬스 신시장 창출전략을 통해 제약바이오산업의 디지털 전환을 지원하기로 발표했고, 오는 2024년 연합학습(federated learning) 기반 신약개발 가속화 지원사업인 K-멜로디(K-MELLODDY) 프로젝트를 추진하기로 했다"며 이같이 말했다.

노 회장은 “보건복지부와 과학기술정보통신부에서 추진중인 K-멜로디 사업에 대한 예산을 현재 정부에서 심의중이며 심의를 통과하면 본격적으로 프로젝트가 진행될 것”이라며 “K-멜로디 프로젝트에 현재 20여곳이 참여 의사를 보였으며, 향후 더 늘어날 것으로 기대한다”고 말했다.

노 회장은 "전세계적으로 제약바이오 산업을 둘러싼 환경은 매우 빠른 속도로 변화하고 있다"며 "미래를 예측하는 것은 매우 어려운 일이지만 그러한 예측을 바탕으로 대응책을 마련하지 않는다면 이는 무책임한 일"이라고 강조했다.

노 회장은 “연합학습 기반의 AI 모델이 단독 AI 모델에 비해 효과적이라는 것은 EU멜로디(EU MELLODDY) 프로젝트를 통해 확인됐다”며 "제약바이오업계는 한국형 멜로디 프로젝트를 통해 연합학습 기술을 상용화하고 신약개발을 위한 데이터 협력시스템을 구축해 AI 신약개발 생산성을 높여나갈 것”이라고 말했다.

EU멜로디 프로젝트는 아스트라제네카(Astrazeneca), 암젠(Amgen), 바이엘(Bayer), 독일 머크(Merck KGaA) 등 유럽 소재 10개 제약기업이 참여한 프로젝트다. EU멜로디 프로젝트에서 연합학습을 진행한 AI모델은 개별 AI모델에 비해 2~4% 수준의 성능향상을 보였다.

연합학습은 민감한 의료정보를 포함한 데이터를 물리적으로 공유하는 것이 아니라, 다양한 기관이 제공한 분산된 데이터를 AI에 학습시키는 기술이다. 이같은 연합학습 기반의 K-멜로디는 프로젝트에 참여한 여러 기관이 물리적 데이터 공유없이 제공한 데이터의 연합학습으로 고도화된 AI 모델을 이용해 협력하는 플랫폼으로, 신속하고 효율적인 AI 신약개발을 목표로 한다.

제약협회에 따르면 일반적으로 민간 데이터는 신규성이 강점이나 집중적인 연구로 데이터 자체가 소량이며 편향성이 있고 지식재산권 등의 이슈가 존재하는 반면, 공공 연구데이터는 방대하나 신규성이 부족해 활용이 미진한 한계를 가지고 있어, 신약개발 현장과 공공에 축적된 데이터를 인공지능(AI) 모델에 활용하지 못하고 있는 실정이다.

제약바이오협회는 K-멜로디 프로젝트를 통해 국내 제약기업의 신약개발 R&D 투자비를 절감하고, 수요 맞춤형 AI 기술을 개발해 신약개발을 가속화할 수 있으며 데이터 노출 이슈를 극복하고 공공 및 민간 데이터의 활용을 활성화할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

이번 행사는 한국제약바이오협회(KPBMA)와 보건복지부, 한국보건산업진흥원(KHIDH)이 공동주최했으며 ‘AI 주도 신약개발, 제약바이오 혁신의 새로운 시대’라는 주제로 열렸다. 박민수 보건복지부 제2차관을 비롯해 심은혜 보건복지부 보건의료데이터진흥과장, 안영진 식품의약품안전처 의약품정책과장 등을 비롯한 제약바이오업계 관계자들이 참여했다.