[메디칼타임즈=김민건 기자] SK바이오팜이 714만 건의 신약개발 특화 학습데이터를 구축하고 인공지능(AI) 모델의 예측 성능을 검증했다. 공개 데이터뿐 아니라 실제 제약사가 보유한 비공개 약물 데이터까지 활용하면서 신약개발 연구 현장에서의 AI 적용 가능성을 확인했다는 설명이다.

SK바이오팜(대표이사 이동훈)은 6일 과학기술정보통신부가 주관한 'AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트'의 약 10개월간 개발 및 실증 작업을 마무리했다고 밝혔다.

이번 프로젝트에는 SK바이오팜을 비롯해 루닛, 트릴리온랩스, 아이젠사이언스, 카카오헬스케어 등 기업과 국내 산학·의료기관이 참여했다. 컨소시엄은 의과학 특화 AI 파운데이션 모델을 구축하고 이를 기반으로 신약개발, 의과학, 임상 등 3개 영역의 특화 모델을 개발했다.

SK바이오팜은 저분자 화합물과 단백질, 유전체 등 바이오 데이터 구축부터 신약개발 특화 AI 모델 개발과 검증에 참여했다. 이 과정에서 약 714만 건, 44억 토큰 규모의 학습데이터를 구축했다.

해당 데이터는 약물성, 독성, 약물과 표적 간 상호작용, 약물 반응성, 임상시험 결과 예측 등 66개 신약개발 과제를 포함한다. 모델 학습뿐 아니라 성능을 평가하는 데도 활용됐다.

특히 트릴리온랩스와 공동 개발한 신약개발 특화 모델을 대상으로 66개 과제의 예측 성능을 평가했다. 여기에 실제 제약사의 비공개 약물 데이터를 적용해 추가 검증을 진행했다.

AI의 활용 범위를 실제 연구개발 업무와 임상개발 분야로 넓히는 작업도 이뤄졌다.

연구용 화학물질의 정보 추출부터 전문가 검토, 제출 서류 작성까지 지원하는 AI 업무지원 시스템을 구축했다. 알츠하이머병 공개 임상 데이터를 활용해 개별 환자의 향후 인지기능 변화를 예측하는 디지털 트윈 모델을 개발했다. 새로운 환자 방문 정보가 입력되면 예측 결과를 갱신하는 방식이다.

SK바이오팜은 이번 프로젝트에서 확보한 AI 모델 개발 역량을 자체 연구개발 체계에도 적용할 계획이다.

해당 작업은 최근 확보한 엔비디아(NVIDIA) B200 그래픽처리장치(GPU) 기반 대규모 AI 컴퓨팅 인프라를 활용해 'TR-AX(Translational Research-AI Transformation)'를 본격 추진한다.

질환과 약물 표적, 화합물 연구에 특화 AI 모델을 적용하고 신약 후보물질 발굴부터 임상개발까지 활용 범위를 확대한다는 구상이다.

이동훈 SK바이오팜 사장은 "신약개발 AI의 경쟁력은 결국 실제 연구 현장에서 얼마나 유의미한 답을 제시할 수 있느냐에 달려 있다"며 "이번 프로젝트를 통해 제약사의 데이터와 연구 전문성을 AI 모델에 직접 접목하고, 실제 신약개발 시나리오에서 그 가능성을 확인했다"고 말했다.

이어 "앞으로 자체 AI 인프라와 특화 모델 역량을 기반으로 'TR-AX'를 본격화해 AI가 연구원의 의사결정을 실질적으로 고도화하고, 신약개발의 속도와 성공 가능성을 높이는 핵심 경쟁력으로 발전시켜 나가겠다"고 덧붙였다.