- 과기정통부・복지부‘인공지능활용 신약개발 플랫폼 구축 프로젝트’착수 -

- 인공지능을 활용, 신약개발 기간・비용을 대폭 단축하기 위해, 3년간 258억원 투자 -

 

 과학기술정보통신부(장관 유영민, 이하 ‘과기정통부’)와 보건복지부(장관 박능후)는 인공지능 및 빅데이터를 활용한 신약개발을 위해 인공지능・신약 개발 전문가로 이루어진 6개 연구팀과 운영관리기관을 구성하여, 향후 3년간 258억원을 투자할 계획이라고 밝혔다.

 

 동 사업은 후보물질 도출, 임상시험 등 신약개발 단계별로 맞춤형 인공지능 플랫폼을 구축하는 것을 주요 내용으로 하며,

 기술개발의 효과가 가장 좋을 것으로 판단되는 후보물질 발굴, 신약 재창출, 스마트 약물감시 3개 분야를 선도적으로 개발한다.

 

※ (후보물질발굴) 실험결과, 논문자료 등을 학습한 인공지능으로 신약 후보물질을 빠르게 도출

※ (신약 재창출) 기존에 안정성이 검증된 약물의 새로운 효능을 발견하여, 신약으로 활용 제시

※ (스마트 약물감시) 의약품 부작용 사례 학습을 통해, 이상사례 발생 전 약물의 부작용을 예측

 

[추진 배경]

 

 의약품 분야는 1,200조원(’15, IMS Health)의 거대시장으로, 블록버스터 신약의 경우 연매출 1조^* 이상의 매출을 창출할 수 있는 유망 분야이다.

* 글로벌 제약사 애브비가 개발한 관절염치료제 ‘휴미라’는 연매출 18조원(세계 1위)

 

 하지만, 신약개발을 위해서는 막대한 R&D비용(1조원 이상)과 15년에 달하는 긴 기간이 필요하여, 규모가 제한적인 국내 제약사에게는 진입장벽으로 작용해왔다.

 

 최근 진입장벽 극복을 위한 전략 중 하나로 인공지능을 활용하여 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 단축하는 방안이 대두되고 있으며,

 

 우리나라는 R&D를 통해 축적된 연구데이터 및 병원 진료정보 등의 우수한 의료데이터를 다량 보유하고 있어,

 축적된 데이터와 우리나라의 우수한 정보통신기술(ICT)을 인공지능에 활용하면, 국가 신약개발 역량이 한 단계 도약하는 기회가 될 것으로 기대된다.

 

 이에 정부는 ｢바이오헬스산업 혁신전략｣^*을 통해 5대 빅데이터 플랫폼 구축계획을 발표한 바 있으며,

* 바이오 빅데이터 구축과 R&D 4조원 규모 확대를 목표로 제시(’19. 5월, 대통령 참석)

** ① 국가 바이오 빅데이터, ② 데이터 중심병원, ③ 신약 후보물질 빅데이터, 
④ 바이오특허 빅데이터, ⑤ 공공기관 빅데이터

 

 동 사업은 이에 대한 후속 조치로서, 신약 후보물질 빅데이터 플랫폼을 구축하여 신약개발의 기간과 비용을 획기적으로 단축할 계획이다.

 

[주요 내용]

 

 본 사업에서는 신약 개발의 첫 단계인, ‘신약 후보물질의 발굴’을 돕는 인공지능 플랫폼 개발을 위해, 주식회사 아론티어, 중앙대학교, 대구경북첨단의료산업진흥재단, 이화여자대학교 4개 팀이 연구를 수행한다.

 

 주식회사 아론티어(연구책임자 고준수)는 서울 아산병원 유전체 데이터, 간(肝) 오가노이드^* 실험 데이터 활용하여 폐암・뇌암 등 치료제 개발 플랫폼을 개발하며,

* 줄기세포를 3차원적으로 배양하거나 재조합해 만든 장기 유사체

 

 중앙대(연구 책임자 나도균)는한국화학연구원의 화합물 데이터를 바탕으로 질병 치료의 단서가 되는 단백질을 예측하여, 퇴행성 뇌질환에 특화된 플랫폼 개발을 수행한다.

 

 대구경북첨복재단(연구책임자 이지영)은 재단 신약개발지원센터의 선행 연구를 기반으로 모델을 만들고, 유한양행의 주요 제약사의 화합물 데이터를 활용하여 이를 발전시켜표적 항암제 개발 플랫폼을 구축하며,

 

 이화여대(연구책임자 최선)는 항암제, 섬유화 치료제를 연구하며 한국과학기술정보연구원(KISTI)의슈퍼컴퓨팅 인프라를 활용한 클라우드 플랫폼 구축을 목표로 하고 있다.

 

 이미 개발된 의약품을 활용한 신약 개발 방법인, ‘신약 재창출’을 지원하기 위한 연구 역시 진행된다.

 

 재창출된 신약의 경우, 기존의 임상 허가를 통해 안전성이 검증되었던 약품인 만큼, 추가 임상기간이 짧아 저비용 고효율의 장점이 있다.

 

 ‘신약 재창출’ 플랫폼을 개발하기 위해 한국과학기술원(연구책임자 이관수 교수) 연구팀은 기존의 약물 작용기전을 모사한 딥러닝 모델을 개발하고, 실험 검증 등을 통해 플랫폼을 발전시킨다.

 

 또한, 의약품의 시판 후에 이루어 졌던 기존의 사후적・수동적 약물 감시체계를 보완하기 위해, 서울 아산병원(연구책임자 박숙련)은 면역항암제 빅데이터를 집중 학습하여, 약물 이상 반응의 조기 예측과 신속 대처를 위한 약물 감시 지원 시스템을 구축한다.

 

 특히, 6개의 연구과제를 지원·관리하고 개발된 인공지능 플랫폼의 공유와 확산을 위해 대구경북첨단의료산업진흥재단(연구책임자 손문호)이 빅데이터 확보·관리, 민간 공개를 위한 시스템 구축/운영을 수행하며, 이를 통해 플랫폼 구축의 효율성 제고가 기대된다.

 

[기대 효과 및 향후 계획]

 

 본 사업이 성공적으로 추진될 경우 신약개발 기간을 최대 절반(15년 → 7~8년)까지 단축할 수 있을 것으로 기대된다.

 

 개발된 플랫폼은 연구자·기업이 자유롭게 사용할 수 있도록 공개할 예정이며,

 사업이 종료된 후에도 연구기관이 소유권을 보유하여 플랫폼이 계속 최신화되고 활용될 수 있도록 조치할 계획이다.

 

 과기정통부 고서곤 기초원천연구정책관은 “향후 몇 년이 우리에게는 신약개발 분야의 새로운 도약의 시기가 될 것”이라며,

 “신약개발과 인공지능의 융합을 적극 지원하여, 바이오헬스 분야의 성공사례를 만들 수 있도록, 정부가 적극 지원하겠다.”라고 말했다.