메디칼타임즈=허성규 기자한국제약바이오협회는 17일 협회 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업단(K-MELLODDY 사업단) 개소식'을 개최했다.한국제약바이오협회(회장 노연홍)는 17일 협회 4층 대강당에서 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업단(K-MELLODDY 사업단) 개소식'을 개최했다고 밝혔다.과학기술정보통신부와 보건복지부가 공동으로 추진하는 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(이하 프로젝트)는 2024년부터 5년간 348억원의 예산을 투입, 연합학습 기반 ADMET 예측 모델인 'FAM(Federated ADMET Model)'을 개발하는 것을 목표로 한다.이번 프로젝트는 크게 ▲플랫폼 구축 ▲데이터 공급·활용 ▲AI 모델 개발 등으로 구분된다.세부과제는 ▲연합학습 기반 FAM 운영 플랫폼을 구축하는 '플랫폼 구축 및 개발 1개 과제 ▲제약사, 병원, 연구소 등에 대한 데이터 공급 및 FAM을 활용한 '데이터 공급·활용 20개 과제', ▲FAM 솔루션과 응용 모델을 개발하는 AI 모델 개발 15개 과제로 구성된다.이 프로젝트는 일회성 솔루션 구축이 아닌 데이터 추가를 통해 연속적으로, 자동적으로 성능이 개선된다는 장점이 있다는 게 사업단의 설명이다.사업단은 FAM 솔루션 확보 이후 연합학습의 실용성을 검증하고 참여기관을 확대해나가는 동시에 신약개발 단계 적용 및 확장, 데이터 기여도 평가, 글로벌 협력 확대 등도 추진해나갈 예정이다.노연홍 한국제약바이오협회장은 "우리의 목표는 연합학습 플랫폼을 통해 다기관의 ADMET 데이터를 수집, 고성능의 예측 도구를 개발해 비용효과성을 극대화하는 것"이라며 "이를 통해 6대 제약강국 도약에 한 발 더 다가서겠다"고 전했다.이어 "우리의 노력이 결실을 맺고 사회에 긍정적인 변화를 가져올 것이라 확신하는 만큼, 성공적으로 프로젝트가 진행될 수 있도록 함께 노력해 나가기를 바란다"고 덧붙였다.김화종 사업단장은 "신약 후보물질의 ADMET 값을 예측할 때 in-vitro(시험관) 시험 결과만으로는 in-vivo(비임상) 및 임상시험 통과를 보장하기 어렵고, 현재 학습용 데이터 부족으로 AI 활용 성능에도 한계가 있다"고 말했다.김 사업단장은 "ADMET 예측 외에 특정 타겟과 상호작용, 약물 간 상호작용, 사용자 유형별 반응 예측, 다양한 독성 예측 등으로 확대 가능한 솔루션이 필요해 연합학습 기반의 ADMET 예측 모델인 'FAM 솔루션'을 개발하려는 것"이라고 설명했다.FAM 솔루션은 기존의 다양한 상용 ADMET 예측 모델과는 다른 형태로, 다양한 시점에서 임상시험 통과를 예측할 수 있도록 모델을 개발해 AI의 활용 범위를 확대 가능할 전망이다.이를 위해 사업단은 연합학습 기반의 신약개발 플랫폼을 구축하고, 산업, 학계, 연구기관, 병원 등에서 발생하는 데이터를 종합적으로 활용할 계획이다.김 사업단장은 "연합학습 기술을 활용함으로써 개별 연구기관이나 기업이 독자적으로 수행하기 어려운 대규모 데이터 분석과 모델링 작업을 공동으로 수행할 수 있게 된다"면서 "이는 신약 개발의 효율성을 크게 향상시키며, 향후 신약 개발 프로세스에 혁신적인 변화를 가져올 것"이라고 강조했다.연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업은 이번 사업단 개소식을 시작으로, 이달 중 보건복지부의 사업내용 설명회와 제1차 운영위원회가 개최된다.이어 5월 세부사업 공고 후 사업단 홈페이지 구축, 설명회 개최, AI 분야 의견수렴 회의 등을 준비할 예정이다. 이어 오는 6월 세부 사업자를 선정하고 이르면 7월부터 1차년도 과제가 시작된다.사업단은 "이번 프로젝트가 신약 개발의 속도와 효율성 개선에 크게 기여할 것"이라며 "많은 기관과 기업들의 참여를 희망한다"고 밝혔다.한편 이날 개소식에는 한국제약바이오협회 노연홍 회장, 윤웅섭 이사장, 김화종 사업단장을 비롯해 보건복지부 권병기 첨단의료지원관, 과학기술정보통신부 황판식 기초원천연구정책관, 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업 예종철 운영위원장, 한국보건산업진흥원 송태균 바이오헬스혁신본부장, 한국연구재단 오두병 신약단장 등이 참석했다.

메디칼타임즈=허성규 기자정부와 제약산업계가 '연합학습 기반 신약개발 플랫폼' 구축을 성공하기 위해서는 더욱 적극적인 관심과 참여가 필요하다는 주장이 나왔다. 18일  한국제약바이오협회 김화종 AI신약융합연구원장은 '연합학습 기반 신약개발 플랫폼 FDD'이라는 리포트를 KPBMA FOCUS를 통해 이같이 지적하고 이에 대한 관심을 촉구했다.'연합학습 기반 신약개발 플랫폼'에 대한 정부의 사업이 속도를 내는 가운데, 이에 대한 더 많은 관심과 참여가 필요하다는 주장이 제기됐다.최근 AI를 활용한 신약개발에 대한 관심이 높아지면서 글로벌은 물론 국내에서도 다양한 시도가 진행되고 있다.실제로 지난 2023년 3월 글로벌 회사인 엔비디아(NVIDIA)가 신약개발에 뛰어들면서 신약개발을 위한 생성형 AI 플랫폼 'BioNeMo'를 소개한 이후, 이와 유사한 것들을 모두 다 적용하기 위해 미국의 주요 제약 회사들이 진행 중이던 파이프라인들을 멈추고 AI가 도출하는 결과를 보고 파이프라인 순위를 바꾸려고 할 정도로 AI의 파급력이 커지고 있e.이에 국내에서도 이를 위한 사업을 추진했고, 지난 3월 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원은 '연합학습 기반 신약개발(Federated Learning based Drug Discovery, 이하 FDD) 가속화 프로젝트' 사업에 최종 선정되어 4월부터 세부 과제 기획, 공모·선정 등 본격적으로 추진할 예정에 있다.이에 김화종 연구원장은 해당 연구의 목적은 '신약개발을 위한 AI 모델 학습에 필요한 데이터를 기관 간에 안전하게 공유할 수 있는 플랫폼을 확보하는 것'이라고 밝히고 앞으로 진행될 추진 전략과 이를 통한 기대 효과 등을 공유한 것.우선 추진 전략을 살펴보면 △연합학습 실용성 입증 △데이터 기여도 평가 △데이터의 다양성 확보 등으로 진행된다.이는 해당 FDD 사업에서 가장 중요한 목표는 연합학습의 실제 현장 적용을 확인하고 향후 확대 가능성을 입증하는 것인 만큼 1차년도에는 세부 사업별 구체적인 목표 설정과 연구개발 범위를 상세하게 설계하고 2차년도 이후에는 FDD 플랫폼을 구축하고 FLAP 동작을 확인하며 이의 고도화 및 확산을 추진할 예정이다.김화종 원장은 특히 “연합학습 실제 도입 시 가장 큰 이슈는 자신이 보유한 모델 성능도 개선 되겠지만 공동의 모델 성능개선을 위해서 자신의 데이터를 활용하는 것에 대한 거부감”이라며 “이러한 문제를 피하기 위해서는 데이터 소유자에게 인센티브를 제공해야 하며, 예를 들어 활용된 데이터의 양과 질에 기반한 'AI 모델 개선 기여도'를 측정하고 이를 향후 정부 지원 사업이나 우수 AI 회사 발굴에 활용하는 전략이 필요하다”고 설명했다.아울러 AI 모델의 성능을 높이기 위해서는 다양한 데이터가 필요하며 이를 위해 여러 기관의 참여와 협력이 중요한 만큼 제약 회사가 약물 후보물질 발견 단계에서 수행한 in-vitro 데이터뿐 아니라, in-vivo, 임상 진행 중 측정 된 약동학 데이터 보유기관과의 협력 전략이 필요하다는 점도 언급했다.이에따라 데이터 소유자는 분석 목적 태스크(세부 ADMET 예측 등)를 협의해 선정하며, FLAP을 구성하는 베이스라인 AI 모델 개발에 필요한 데이터를 공급하도록 할 예정이다.또한 모델 공급자는 FLAP를 구성하는 베이스라인 AI 솔루션을 개발하고, 이의 성능을 FDD로 검증하며 고도화하고, 플랫폼 개발자는 안전한 데이터 활용과 편리한 사용자 인터페이스를 개발해 연합학습 참여와 기여도를 산정하는 시스템을 구축할 방침이다.이를 통해 향후 △ADMET 모델 활성화 △신약개발 단계 적용 및 확장 △글로벌 협력 활용 등이 가능할 것으로 내다봤다.구체적으로는 현장에서 유용하게 사용할 수 있는 우수한 성능을 가진 ADMET 예측 모델을 개발하고 참여기관을 확대하고, 구축되는 플랫폼은 향후 신약개발의 여러 단계 즉, 타겟 발굴, 후보물질 탐색, 선도물질 최적화, 임상 설계, 시판 후 조사 등에 적용될 수 있다는 것.나아가 글로벌 협력을 통해 FDD 참여자를 확대하고 플랫폼의 성능을 높이도록 하는 것까지가 목표다.특히 성능이 개선된 ADMET 예측 모델 개발을 통해 시험 분석 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대했다.현재 2022년 국내 상장 제약 회사의 민간 신약개발 R&D 투자 비용은 4조 3,894억원6)이며, R&D 비용 중 ADMET 시험 분석에 약 9,656억원(북미·유럽 비율 22% 적용 시)이 소요된다.즉 개선된 모델을 통해 20%의 비용을 절감하는 경우, 2022년 기준 R&D 비용 연간 1,900억원 이상 절감이 예상된다는 분석이다.이에따라 해당 사업이 다양한 데이터를 활용하는 연합학습 기술을 확보하고, 민감 데이터 안전 활용으로 정보보호와 데이터 활용의 양립이 가능할 것이라는 주장이다.여기에 ADMET 및 확대 적용으로 AI 기반 신약개발이 가속화 되고 데이터 소유·활용자 간 융합 촉진으로 산업 생태계의 선순환 체계 구축이 가능하다는 평가다.이와 관련해 김화종 연구원장은 또 “최근 AI 기술의 발전과 보편화로 AI의 중요성에 대한 인식은 높아졌으나 AI의 성능을 높일 수 있는 다양한 데이터 확보에 대한 대책이 부재하다”며 “이에 FDD 사업을 통해 연합학습 기술을 현업 문제 해결에 적용되는 국내 최초의 성공 사례를 만들고자 하며 구체적으로는 최고의 성능을 얻는 네트워크 기반의 ADMET 예측 솔루션, FLAP을 구축하고자 한다”고 강조했다.마지막으로 그는 “FLAP을 기반으로 AI 신약개발의 여러 단계인 타겟 발굴, 타겟 검증, 바이오마커 발굴, 유효물질 발굴, 선도 물질 최적화, 임상 설계, 효과 분석 등에서 FDD가 사용될 것으로 기대한다”며 “이와 관련된 산업계, 학계, 연구소, 병원 등 연구자들의 많은 관심과 참여가 필요하다”고 주장했다.

메디칼타임즈=허성규 기자AI활용 신약개발 생태계 활성화에 도움이 될 것으로 기대되는 K-멜로디 사업이 본격적인 운영을 위한 속도를 내고 있다.최근 국내 제약산업계가 AI를 활용한 신약개발에 더 공을 들이는 만큼, 해당 사업의 성과에도 관심이 주목된다.국내 AI활용 신약개발 생태계 활성화를 위한 K-멜로디 사업이 사업단장 선정, 관련 규정 개정 등으로 속도를 올리고 있다.14일 관련 업계 등에 따르면 보건복지부와 과학기술정보통신부는 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY) 사업'(이하 K-멜로디사업) 진행에 속도를 더하고 있다.실제로 보건복지부는 13일 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업 운영관리규정 제정(안)을 행정예고했다.해당 규정은 K-멜로디 사업의 효율적 운영 및 관리 등에 필요한 사항을 정하기 위한 것이다.K-멜로디 사업은 여러 기업‧기관 등이 보유한 데이터를 한곳에 모으지 않고 개별 기관에서 인공지능(AI)을 학습시키는 연합학습(Federated Learning) 모델을 활용해 신약개발 기간을 단축하고 비용을 절감하고자 추진하는 사업이다.연합학습은 각 기관이 보유한 데이터를 원천적으로 외부로 유출하지 않은 상태로 학습하기 때문에 정보 유출 위험이 거의 없어 민감정보의 '보호'와 '활용'이 동시에 가능하며, 이를 통해 국내 제약기업 등이 보유한 데이터를 공동으로 활용하여 인공지능(AI) 기반 신약 개발 생태계를 조성할 수 있을 것으로 기대하고 있다.사업 기간은 2024년부터 2028년까지 총 5년간 진행될 예정으로 총 사업비는 약 348억원이 투입된다.앞서 복지부와 과기부는 지난 11일 한국제약바이오협회의 김화종 AI신약융합연구원장을 사업단장으로 선임했다.이번 선임에 따라 김화종 단장을 비롯해 한국제약바이오협회는 주관기관으로 해당 사업을 추진해나갈 방침이다.이에 제약바이오협회는 사업단을 구성하고, 오는 4월부터는 세부과제 기획, 공모‧선정 등을 본격 추진할 계획이다.즉 사업단장 선정과 함께 관련 규정 등을 제정하며, 실제 사업 추진을 가속화 하는 모습이다.제정되는 규정 안의 주요 내용을 살펴보면 사업목적과 용어의 정의 간사부처 주기, 사업기간 등의 규정된 총칙을 시작으로 실제 운영에 대한 사항 등이 담겼다.이를 통해 주무부처의 역할, 운영위원회의 구성‧운영, 전문기관 협의체 운영 및 전문기관의 역할, 사업단장의 역할 등도 규정된다.또한 이번에 선임된 사업단 및 사업단장의 선정·관리에 대한 내용도 담겼으며, 과제 기획·선정·관리 등 사업단의 운영에 대한 사항도 포함됐다.구체적으로 사업단은 사업단장이 소속된 기관 내에 설치하는 것을 원칙으로 하고, 사업단장의 선정 및 평가 방식, 근무조건 등이 규정됐으며, 사업단 운영비, 사업결과 및 사업비 사용실적 보고, 과제 기획 및 공고, 과제 선정평가 및 협약 등도 마련됐다.

메디칼타임즈=허성규 기자한국제약바이오협회는 K-MELLODDY 사업단장에 김화종 AI신약융합연구원장을 선임하고 4월부터 관련 사업을 본격 추진한다. 보건복지부와 과학기술정보통신부는 지난 11일 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY)' 신임 사업단장에 김화종 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원장을 선임했다고 밝혔다.이에따라 한국제약바이오협회(회장 노연홍)는 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트의 주관기관으로 사업단을 구성, 4월부터 세부과제 기획, 공모‧선정 등을 본격 추진할 예정이다.한국제약바이오협회는 AI기반 신약개발의 중요성을 인지하고, 4년전 AI신약개발지원센터를 설립해 지속적으로 교육, 홍보사업 등을 진행해왔다.협회는 올해 들어 산업계의 AI신약개발을 가속화하기 위해 지난 1월 12일 기존의 AI신약개발지원센터를 AI신약융합연구원으로 확대·발족하고, 초대 원장으로 김화종 강원대 교수를 선임한 바 있다.'연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트'는 인공지능 신약개발의 걸림돌로 꼽히는 '개인정보 유출' 위험성을 사전에 방지하면서도 각 기관이 보유한 데이터를 실질적으로 활용할 수 있는 연합학습기술(Federated Learning)을 활용하는 국가 연구개발사업으로, 인공지능 신약개발의 새로운 돌파구로 주목받고 있다.노연홍 한국제약바이오협회장은 "다수의 기업, 기관이 보유한 실험 데이터를 안전하게 공유·활용하는 인공지능 신약개발 플랫폼 구축은 산업의 미래를 준비하고 있는 국내 제약바이오기업이 도약할 수 있는 전기를 마련할 것"이라고 말했다.이어 "선진국과의 격차가 크지 않은 인공지능 기반 신약개발 분야에서 한국이 글로벌 경쟁력을 확보하고, 나아가 인공지능 기반 신약개발을 주도해 나갈 수 있는 계기가 될 것"이라며 "협회는 이번 프로젝트가 가시적 성과를 낼 수 있도록 적극 지원하겠다"고 강조했다.김화종 원장은 "이번 사업으로 국내 제약바이오기업이 AI를 신약개발에 실제로 적용하는 구체적인 도구를 확보하고 기업간 협력과 경쟁을 통해 국제 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 전했다.한편 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트의 사업기간은 2024년부터 2028년까지 5년이며, 총사업비는 348억원이다. 사업단은 국내 제약바이오산업의 AI 활용 신약개발 생태계 활성화를 위한 연합학습 기반 신약개발 가속화 시스템 구축과 성공사례 조기 창출을 목적으로, ▲연합학습 플랫폼 구축 ▲신약개발 데이터 활용 및 품질관리 ▲연합학습 플랫폼 활용 활성화 등의 세부사업을 진행할 계획이다.

메디칼타임즈=허성규 기자"K-멜로디 프로젝트를 시작으로 AI를 활용한 신약개발에 대한 더 공격적이고 능동적인 변화를 이끌겠습니다"최근 인공지능을 활용한 신약 개발이 전 세계적인 흐름이 되면서 국내외 제약·바이오업계도 이를 활용하기 위한 시도가 이어지고 있다.이에 맞춰 한국제약바이오협회도 최근 기존 AI신약개발지원센터를 확대, 개편하며 AI신약융합연구원이라는 별도의 조직을 마련한 상황.이에 AI신약융합연구원을 이끌며 국내 제약·바이오업계의 신약개발 지원에 나선 김화종 연구원장을 만나, 앞으로의 계획과 향후 방향성을 들어봤다.최근 확대 개편 된 AI신약융합연구원 김화종 연구원장은  K-멜로디 사업을 중점으로 업계의 변화에 능동적으로 대처해나가겠다는 포부를 밝혔다.우선 김화종 연구원장은 "기존 지원센터는 지원, 즉 다소 소극적인 수준이었다면 이제는 조금더 능동적이고 적극적인 활동을 하겠다는 포부라고 보면 된다"며 "과거 센터 설립 시점에 비해서 지금은 더 공격적인 변화가 필요한 시점이라는 점에서 연구원이 이 역할을 하겠다는 것"이라고 서두를 시작했다.이는 신약개발지원센터가 그동안 전문인력 양성과 오픈이노베이션을 지원하며, 국내 AI신약개발 생태계 활성화에 기여해 왔다면, 이제는 주도적인 변화를 이끌겠다는 입장이다.그동안 제약바이오협회는 K-멜로디 프로젝트의 성공적 수행, 제약기업 AI 기술 서비스 제고, AI 신약개발 혁신 생태계 조성을 위해 AI신약개발지원센터의 확대 개편 필요성을 역설해왔다.그런만큼 김화종 신약융합연구원장은 곧 시작될 K-멜로디 프로젝트의 성공적인 수행과 함께 제약바이오업계의 전반적인 변화에 주도적인 참여를 진행하겠다는 것.김화종 연구원장은 "현재 K-멜로디 프로젝트가 가장 중요한 상황으로 금액은 348억원 규모지만 실제 파급효과는 훨씬 클 것으로 보고 있다"며 "현 시점에서는 시작이지만 연합 학습기반의 데이터 공유 플랫폼이 완성되면 제약업계 전반에 변화로 이어질 것"이라고 설명했다.과거 홈페이지의 경우에도 초창기 구축에 엄청난 비용이 들었지만 현 시점에서는 누구나 접근이 가능해진 것처럼 플랫폼 기술의 첫삽을 통해 향후 업계에 전반적인 영향을 미칠 것이라고 보고 있다.김화종 연구원장은 "없던 것을 시작한다는 관점에서 K-멜로디는 여러모로 상징성이 있는 사업이 될 것"이라며 "우선은 해당 사업자로 선정돼, 이를 성공적으로 수행하는 것이 융합연구원의 중요한 첫 프로젝트가 될 것이라 보고 있다"고 말했다.특히 현재 업계에서 각 제약사들과 AI솔루션 업체들간의 협업 등이 이뤄지고 있지만, 현 시점에서는 데이터플랫폼 사업 등을 통한 변화가 필요하다는 분석이다.실제로 최근 다양한 제약사들이 AI솔루션 기업들과의 협업을 늘리고 있지만, 각 제약사에 맞는 특징을 가진 업체와의 연결에는 한계가 있다는 지적이다.김화종 원장은 "현재 제약사들이 개별적으로 AI기업들과 협업을 하고 있는데, 현재는 제약사들이 가지고 있는 데이터와, 각 솔루션 업체들이 가진 장점에 100% 매치가 되지 않고 있는 상황"이라며 "이 부분은 써봐야 아는 것인데, 이를 확인할 수 있는 부분이 없는만큼 현 시점에서는 뚜렷한 성과를 내기 어려운 것이 사실"이라고 설명했다.이어 "각 제약사들이 보유한 데이터가 다른 만큼, 이에 대한 접근도 달라야 하는데, 현 시점에서는 이를 미리 알 수가 없기 때문에 한계가 있다"며 "결국 플랫폼이 만들어지면 이런 부분에서부터 변화가 있을 수 있다"고 언급했다.즉 현 시점에서는 AI를 활용할 수 있는 플랫폼을 탄탄하게 만들어 내는 것이 더욱 더 중요한 부분이라는 판단이다.아울러 김화종 연구원장은 "현재 AI에 대한 활용은 식약처 차원의 동물실험 대체법 등 다양한 부분이 논의 되고 있고 또 변화하고 있다"며 "특히 AI활용의 경우 통계적으로 검증이나 증명이 가능하다는 점에서 그 활용도는 더 높아질 수 밖에 없다"고 말했다.김 연구원장은 "임상설계를 최적화한다거나, 리얼월드 데이터의 활용, 비용 절감 등 다양한 부분에서 AI활용이 늘고 있다"며 "결국 AI의 경우 위험성이 높은 임상을 제외하면 그 앞과 뒤를 모두 도와줄 수 있다고 보면 된다"고 제시했다.마지막으로 김 연구원장은 또 "그동안 혁신적인 변화가 언제 어느 시점에 나올지 몰랐던 만큼 실제 성과가 언제 나올지는 알 수 없지만 현재 외국을 보면 엄청난 투자가 이뤄지고 있다"며 "그간의 역사를 보면 외국의 경우 몇 년 내에 성과가 나올 것이기에 투자를 하는 것이라고 볼 수 있다"고 설명했다.현재 외국에서 대규모의 투자가 이뤄지는 점을 고려하면, 생각보다 더 빠른 시점에 성과가 나올 수 있다는 판단인 것.그는 "지금처럼 해당 사업이 되느냐, 안되느냐에 대해 고민할 단계가 아니라 더 빠르게 투자하고 지름길을 찾아야 하는 상황"이라며 "일단 그 지름길 중 하나가 K-멜로디라고 생각하며 이를 포함해 다양한 부분에서 능동적인 변화를 준비해 나갈 것"이라고 강조했다.

메디칼타임즈=허성규 기자한국제약바이오협회는 지난달 31일 AI신약융합연구원의 개원식을 진행했다.한국제약바이오협회 AI신약융합연구원이 개원식과 AI 혁신 포럼을 잇따라 개최하며 공식 출범했다.한국제약바이오협회(회장 노연홍)는 지난 1월 31일 AI신약융합연구원 개원식을 진행했다.현판식에는 협회 노연홍 회장, 윤웅섭 차기 이사장, 김화종 연구원장, 김우연 부원장, 한태동 AI신약개발전문위원회 위원장(동아ST 상무), 김이랑 AI신약개발협의회 회장(온코크로스 대표) 등이 참석했다. 이날 한국제약바이오협회는 개원식에 이어 ‘2024 제약바이오 AI 혁신 포럼’을 개최했다.포럼에서 김화종 원장은 AI신약융합연구원의 비전은 "디지털 융합연구를 공동으로 기획하고 수행하는 연구 허브"라고 밝히고 이를 위해 연구개발 허브, AI 교육 및 기술지원, 디지털 전환 지원, 정책연구 및 네트워킹 기능을 수행해나가겠다고 말했다.김우연 부원장은 AI 신약개발 인재양성교육 추진계획을 발표하고 "AI신약융합연구원을 설립 기반 교육혁신 2.0 수립을 통해 AI 혁신과 융합연구를 촉진할 실무형 고급인재를 양성하겠다"고 밝혔다.황재성 융합연구팀장은 "AI 신약개발 시장에 대한 제대로 된 조사보고서가 없고 해외 시장조사기관의 한국 시장 자료에는 오류가 많다"며 "AI 신약개발 성공사례까지 담아내는 ‘AI 신약개발 생태계 동향 보고서’를 정기 발간하겠다"고 말했다.포럼 2부에서는 한태동 위원장과 김이랑 회장을 공동 좌장으로 ‘제약기업과 AI기업 협력연구 활성화 방안’과 ‘AI 신약개발 가속화를 위한 정책제안 과제 발굴’을 주제로 한 토론회를 개최했다.이 토론에서 AI 신약개발 현장의 전문가들은 "제약기업이 신약개발 과정에서 겪는 진입장벽과 요구되는 AI 기술이 무엇인지 파악하고, 이 과제에 AI기업이 도전토록 하는 연구과제를 만들어야 한다"고 입을 모았다.또한 AI 신약개발 생태계 활성화를 위해 데이터 수집·관리 및 중개기관 설치와 데이터 표준화 작업이 필요하다는 의견이 제기됐다.노연홍 회장은 포럼 인사말을 통해 "AI융복합 시장에서 주도권을 잡기 위해서는 민관 역량 결집이 필요하다"며 "새로 설립한 AI신약융합연구원을 통해 제약바이오산업계에 AI 신약개발 생태계를 조성할 수 있도록 전문가들이 협력과 지원을 보내달라"고 당부했다.한편 이날 포럼에는 AI신약개발전문위원회 위원 20명, AI신약개발협의회 회원사 대표 16명이 참석했다.

메디칼타임즈=허성규 기자국내 제약업계에서 AI를 활용한 신약개발에 대한 관심과 투자가 점차 확대되고 있다.AI(인공지능)에 대한 활용이 코로나19 이후 의료·제약분야에서 더욱 관심을 받으면서 이에 대한 업계의 준비 역시 확대되는 모습이다.실제로 AI를 활용한 신약개발에 대한 관심이 커지는 만큼 협회 차원의 변화는 물론, 정부 차원에서도 이에 대한 지원이 이어지고 있기 때문이다.16일 한국제약바이오협회는 기존에 운영하던 AI신약개발지원센터를 확대 개편해 AI신약융합연구원을 설립했다고 밝혔다.AI 신약 융합연구 촉진을 통한 제약바이오산업의 혁신 생태계 조성과 글로벌 경쟁력 제고를 목적으로 설립됐으며 AI 신약개발 과제 발굴·기획·집행 사업, 전문인력 양성 교육 홍보 사업, AI 신약개발 포럼 및 경진대회 등을 전개할 계획이다.초대 원장에는 강원대 김화종 교수가, 부원장에는 카이스트 김우연 교수가 선임됐으며, 연구사업본부 아래 융합연구팀과 교육운영팀으로 구성, 운영될 방침이다.이같은 제약협회의 변화는 AI활용에 대한 국내 제약업계의 관심이 더욱 커지고 있기 때문이다.제약바이오협회는 이미 2019년 AI신약개발지원센터를 설립한데 이어 222년 AI신약개발자문위원회, 2023년 AI신약개발전문위원회를 발족하는 등 AI 신약개발 혁신 생태계 조성을 위한 노력을 이어왔다.현재 국내 제약업계에서는 AI를 통한 후보물질 탐구 등의 신약개발에 대한 활용은 물론 임상시험에서의 접목 등이 이어지고 있다.이미 대웅제약을 비롯해 유한양행, GC녹십자, JW중외제약, 보령, 일동제약, HK이노엔 등 다양한 기업들이 이미 AI를 활용하기 위한 협약 및 투자 등을 진행해왔다.특히 지난해부터는 관련 기업들이 오픈이노베이션에 AI를 활용하는 방안에 대해 집중한다는 점을 밝히기도 했다.이같은 흐름은 현재까지 이어지는 상황으로 지난해 말에는 GC셀이 루닛과 AI를 활용해 신약 후보 물질 'AB-201'을 연구하기 위한 계약을 체결하고, 후향적 연구를 진행하기로 했다.지난 JP모건 헬스케어 컨퍼런스에서 동아에스티는 조합화학, 합성생물학 기술에 인공지능과 머신러닝 기술을 접목하여 xRNA를 개발하는 이스라엘 일레븐 테라퓨틱스와 협력해 섬유증 질환을 타겟으로 RNA 치료제 발굴을 위한 공동연구를 진행키로 했고, 셀트리온 역시 향후 전략으로 인공지능(AI)을 활용한 신약개발에도 나서겠다고 밝히기도 했다.한편 이처럼 AI에 대한 관심도가 늘어나는 만큼 정부 역시 이에 대한 투자를 이어가고 있다.우선 정부의 R&D사업으로 보건복지부와 과학기술정보통신부가 공동으로 추진하는 AI기반 신약개발 플랫폼 사업인 K-멜로디 프로젝트 등도 진행 중이다.이는 오는 4월 시행 예정인 국내 제약사들이 참여한 ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’로 AI와 빅데이터 신약개발 생태계를 조성하기 위해 마련된 사업이다.또한 식약처에서는 지난해 출범한 의약품심사소통단에 AI, 머신러닝, 딥러닝 등 ICT(Information and Communication Technology) 기술 도입으로 의료제품 개발의 패러다임이 전환됨에 따라 기술력이 확보된 의료제품 개발을 지원하고, 효율적인 규제과학 결과를 도출하기 위해 올해 '인공지능(AI) 활용 신약개발 지원' 소분과를 신설키로 했다.해당 소분과에서는 △AI 활용 개발단계별 분야 및 규제 가능 범위 검토·제안을 위한 비전 보고서(Discussion paper) 마련, △디지털 바이오마커를 이용한 평가변수 검토 및 질환별 임상시험 고려사항 마련 등을 추진할 예정이다.이처럼 제약업계는 물론 정부기관 등에서도 AI에 대한 관심이 높아지는 만큼 실제 제약사들의 성과에 관심이 주목되는 상황이다.이와 관련해 제약업계 관계자는 "이미 많은 기업들이 투자나 개발을 진행 중이지만 아직 본격적인 성과가 나오기까지는 시간이 걸릴 것으로 보인다"면서도 "다만 신약개발에 AI를 활용할 경우 시간은 물론 비용이 절감되는 효과가 있는 만큼 업계 차원의 관심은 더욱 더 커질 것"이라고 전했다.

메디칼타임즈=허성규 기자김화종 AI신약융합연구원장한국제약바이오협회(회장 노연홍)는 지난 12일 AI신약융합연구원(CAIID, Convergence AI Institute for Drug Discovery)을 설립했다고 16일 밝혔다.협회는 제약바이오 초격차 기술 확보 선도자(first mover) 역할을 할 융합연구기관이 필요하다는 인식과 산업계 요구를 바탕으로 종전 AI신약개발지원센터를 확대·개편, AI신약융합연구원(이하 연구원)으로 격상시켰다고 설명했다.연구원은 AI 신약 융합연구 촉진을 통한 제약바이오산업의 혁신 생태계 조성과 글로벌 경쟁력 제고를 목적으로 설립됐으며 AI 신약개발 과제 발굴·기획·집행 사업, 전문인력 양성 교육 홍보 사업, AI 신약개발 포럼 및 경진대회 등을 전개할 계획이다.초대 원장은 김화종 강원대 교수가 임명됐으며 부원장은 그동안 AI신약개발지원센터장 역할을 수행한 김우연 카이스트 교수가 맡는다. 조직은 연구사업본부 아래 융합연구팀과 교육운영팀으로 구성했다.노연홍 회장은 "AI 기술이 신약개발의 패러다임을 빠르게 바꾸고 있다"며 "제약바이오협회는 AI신약융합연구원이 AI 기술과 바이오 기술 융합을  통해 혁신신약 개발을 앞당기는 대표적 연구기관이 되도록 모든 지원을 다할 것"이라고 말했다.신약개발 전문가로 구성된 협회 AI신약개발전문위원회와 자문위원회 역시 K-멜로디 프로젝트의 성공적 수행, 제약기업 AI 기술 서비스 제고, AI  신약개발 혁신 생태계 조성을 위해 AI신약개발지원센터의 확대 개편 필요성을 역설해왔다.제약바이오협회는 2019년 설립한 AI신약개발지원센터를 통해 AI신약개발 전문인력 양성, AI 신약개발 오픈이노베이션, AI 파마 코리아 컨퍼런스, AI 신약개발 경진대회 등을 통해 AI 신약개발 생태계 활성화에 기여해 왔다.

메디칼타임즈=문성호 기자 LAIDD 교육 플랫폼 홈페이지 모습이다. (자료제공 : 제약바이오협회) 인공지능(AI)과 제약바이오 분야 융합인재 양성을 목표로 하는 온라인 교육 플랫폼이 개발됐다. 한국제약바이오협회인공지능신약개발지원센터는 AI 신약개발 온라인 교육 플랫폼인 'LAIDD'(Lectures on AI-driven Drug Discovery)를 개설, 운영한다고 14일 밝혔다. LAIDD는 AI 기술과 화학정보학(Chemoinformatics), 생물정보학(Bioinformatics), 제약, 의료 등 관련 분야의 기초 지식 및 응용 기술을 습득하고 정보를 교류하는 전문 플랫폼이다. 한국보건산업진흥원과 보건복지부가 최근 국내 제약바이오산업 신약개발 효율성 제고의 일환으로 한국제약바이오협회를 '2021 AI 활용 신약개발 교육 및 홍보사업' 주관기관으로 선정, 지원함에 따라 AI신약개발지원센터를 통해 LAIDD 플랫폼이 구축됐다. LAIDD는 온라인 기반이어서 수강생들은 언제 어디서나 필요한 교육 콘텐츠를 자유롭게 접할 수 있다. 교육은 기초·중급·고급 등 과정별로 수준에 맞게 선택이 가능하다. 이달 현재 ▲화학정보학 개론(김동섭 KAIST 교수) ▲신약개발을 위한 단백질 구조 예측 및 상호작용 예측(석차옥 서울대학교 교수) ▲차세대서열데이터 분석(남진우 한양대학교 교수) ▲빅데이터 속 정밀종양학(김태민 가톨릭대학교 교수) ▲딥러닝 기반 분자생성(이일구 팜캐드 박사) 등 150시간의 강의가 마련됐다. 교육대상은 기업연구원, AI 및 바이오분야 재직자, 대학생, 취업준비생(일반인) 등 누구나 가능하며 LAIDD 홈페이지에서 회원가입 후 수강신청을 하면된다. 각 강좌별로 80% 이상 수강한 수강생에게는 한국제약바이오협회 명의의 이수증을 발급한다. 김화종 AI신약개발지원센터 센터장은 "LAIDD 플랫폼은 강의 외에도 사용자 커뮤니티, 질의응답 게시판 등을 통해 소통의 장으로도 기능하고 있다"며 "IT·제약바이오 부문 융합인재 양성을 위한 교육 시스템이 국내 AI신약개발 분야 관계자들의 활발한 소통과 생태계 조성에 도움이 될 수 있기를 기대한다"고 말했다.

메디칼타임즈=이지현 기자 AI 데이터 기반 융합 기술 「인공지능(AI) 컨퍼런스」가 바이오 코리아 2021(BIO KOREA 2021) 기간인 6월 10일(목) 서울 코엑스에서 열린다. 이는 한국보건산업진흥원(원장 권순만, 이하 진흥원)과 충청북도(도지사 이시종, 이하 충북도)가 공동으로 개최하고 보건복지부가 후원하는 아시아 최대의 보건산업 국제 컨벤션인 바이오 코리아 2021와 연계한 행사. 본 컨퍼런스에서는 AI 기술개념 중 하나인 딥러닝과 신약개발의 다양한 활용 방안과 학제간 협력 연구를 다룬다. 첫번째 세션은 '딥러닝을 활용한 치료제 개발'과, 인공지능 기술 및 인프라 활용의 어려움 등 제약바이오분야에서 인공지능(AI)기술이 직면한 다양한 과제들을 두번째 세션에서는 '인공지능 신약개발 도전과 극복'을 다룬다. 또한 제약‧바이오 산업계 및 현장에서 AI와 헬스케어 기술의 융합을 선도하는 국내⋅외 저명인사들이 대거 참여한다. 첫 번째 세션에서는 「지속가능한 제약산업을 위한 인공지능의 활용」, 「정보축적과 활용의 연속성 기반 신약개발」, 「유전체 수준에서의 약리작용 이해」라는 주제로 ㈜스탠다임의 송상옥 최고운영책임자, (재)한국파스퇴르연구소 최인희 팀장, 카이팜 김완규 대표가 다양한 생물의학 분야에서 최첨단 과제의 해법을 찾는다. 이어 「이미지 기반으로 약물 디스커버리의 변환」 과 「감염성 질환 모델에서 표현형의 스크리닝」이라는 주제로 Niranj Chandrasekaran(Broad Institute of Harvard)와 Spencer Shorte(Institut Pasteur)가 해외 사례를 발표한다. 두 번째 세션에서는 「제약산업 혁신을 위한 AI, 왜 그리고 어떻게 접근해야 하는가?」라는 주제로 한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터 김화종 센터장이 제약‧바이오산업 혁신을 위한 AI기술 접근방식에 대해 발표한다. 이어 「신약 R&D 분야에서의 AI 적용」에 대해 LG화학 류하선 연구원이 현장에서의 경험과 노하우를 바탕으로 AI 신약개발 방법에 대해 발표를 진행한다. 이어서 「신약후보발굴에 AI 실제 응용」, 「인공지능을 활용한 암 정밀의료와 신약개발」, 「AI 신약개발 시대, 현장의 어려움과 극복 방안」, 「데이터 정책 및 보건의료데이터 활용 관점에서의 어려움과 발전방향」을 주제로 HITS 김우연 대표(KAIST 교수), 서울아산병원 김규표 교수, ㈜에일론 윤현준 팀장, 국립암센터 최귀선 센터장이 산·학·연 다양한 현장에서의 신약개발 적용분야와 현장 경험을 바탕으로 한 인공지능 활용 패러다임을 제시한다. 한국보건산업진흥원 관계자는 "이번 행사가 인공지능(AI)-데이터를 활용한 헬스케어산업 동향과 글로벌 기술활용의 방향성을 제시해주고 다양한 현장의 기관 및 기업들에게 국내외 인공지능(AI)-데이터 활용 전문가들과 접점을 마련해 다양한 기술 및 전략 전환의 촉진제가 될 수 있기를 기대한다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=고신정 기자강원도는 20일 춘천 두산리조트서 원격의료 관련 학계, 의료계 전문가, 보건관계공무원 등이 참여하는 '2006년 만성질환원격관리시스템 평가보고회 및 발전방안 세미나'를 개최한다. 이번 평가회는 강원도가 2003년부터 지속 추진해 오고 있는 만성질환 원격관리사업 추진성과를 점검하고자 마련된 자리. 보고회에는 인제대학교 류시원 교수, 고려대학교 이현실 교수 등이 참석해 △원격관리시스템의 성과 및 경제성 평가 △만족도 및 효과분석 등에 대한 발표를 진행할 계획이다. 보고회에 이어 진행되는 세미나에서는 △강원 U-health정책방향(김화종 u-강원정책실장) △U-health발전을 위한 법적 대응방안(건양대학교 조형원 교수) △민간분야의 재택진료(연세대 황성오 교수) △공공의료분야의 운동관리(한림대 송종일 교수) 등의 주제발표가 있을 예정이다. 강원도 관계자는 "이번 행사를 통하여 제시된 평가 내용과 발전방안을 검토·수용하여 지속적인 발전을 도모함으로써 도민에게 실질적으로 도움이 되는 기회로 활용한다는 계획"이라고 말했다.