AI·빅데이터 활용해 신약 개발 시간·비용 줄인다

AI·빅데이터 활용해 신약 개발 시간·비용 줄인다

정부가 인공지능(AI)과 빅데이터 기반 신약 후보물질을 발굴하는 시스템을 구축한다. 약물 작용 예측 등 신약개발 과정 비용과 기간이 대폭 줄어들 것으로 기대된다.

과학기술정보통신부는 AI와 빅데이터를 활용한 신약 후보물질 발굴 및 약물 작용 예측 플랫폼을 내년까지 구축한다고 7일 밝혔다.

'AI·빅데이터 활용 신약개발 선도 프로젝트'로 AI학습을 위한 화합물 빅데이터 플랫폼 구축과 약물-표적 간 관계, 약물작용 등을 예측하는 AI 플랫폼 개발이 핵심이다. 과기정통부는 한국화학연구원, 광주과학기술원, 경상대, 이화여대 등 4개 기관이 참여하는 연구진을 구성하고, 올해 10억원을 투입해 사업을 실시한다.

한국화학연구원이 한국화합물은행에 축적된 연구데이터와 국내외 데이터베이스 등을 활용, AI 학습을 위한 화합물 빅데이터 플랫폼을 구축한다. 광주과학기술원은 플랫폼에 문헌 분석(텍스트마이닝), 심화학습(딥러닝) 기술 등을 접목해 약물-표적 상호작용 예측 플랫폼을 개발한다. 경상대와 이화여대는 약물동태·독성 예측 플랫폼 개발을 맡는다.

과기정통부는 개발된 모형을 연구자·기업이 자유롭게 사용할 수 있도록 내년 공개할 예정이다. 후보물질 발굴 뿐 아니라 신약개발 전 단계에 AI를 활용하는 방안도 민간·관계부처와 함께 모색한다. '(가칭)AI 신약개발 플랫폼 구축 사업'을 내년 추진한다.

과기정통부는 사업이 성공하면 평균 5년이 소요되는 후보물질 개발 기간을 1년까지 단축할 것으로 기대했다.

신약 개발은 후보물질 발굴과 약물의 작용과 독성 동물실험, 사람 대상 임상시험 등에 막대한 시간과 비용이 필요하다. 대부분 다국적 제약회사가 독점했다. AI를 활용하면 기간과 비용을 절감할 수 있다. 우리나라 등 후발주자가 선도국과의 격차를 줄일 수 있는 기회를 잡을 수 있다. 2024년 인공지능 신약 개발 시장은 40억달러에 이를 전망이다.

김정원 과기정통부 기초원천연구정책관은 “바이오와 AI·빅데이터 기술이 만나면 신기원이 이루어질 것”이라며 “바이오와 데이터, 네트워크, AI 기술을 융합해 국민 삶의 질 향상에 기여하겠다”고 말했다.

최호 산업정책부기자 snoop@etnews.com