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[인터뷰] AI 시대 리더 도약 관건은 ‘차별화’…‘연합학습 기반 데이터 구축’이 열쇠

■ 김화종 K-MELLODDY 사업단장 인터뷰글로벌 빅파마, AI 도입 활발…韓 추격 벅차지만 차별화 절실K-멜로디, 글로벌 AI 리더 도약 실마리…연합학습 강점 극대화연합학습 기반 ‘바이오 데이터’ 구축으로 글로벌 경쟁력 확보해야

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• 2026-01-05
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[참여기관 소식] 목암생명과학연구소, 세계 최고 AI 학회 '뉴립스'에 논문 등재

목암생명과학연구소는 최근 세계 최고 권위의 인공지능 학회인 신경정보처리시스템학회(뉴립스·NeurIPS 2025 Reliable ML from Unreliable Data workshop)에 '라벨 시프트(label shift)'에 최적화된 정합 예측(conformal prediction) 프레임워크'을 주제로 한 논문이 등재됐다고 11일 밝혔다

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• 2025-12-11
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K-MELLODDY사업단, ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’ 성과보고회 개최

K-MELLODDY사업단, ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’ 성과보고회 개최     -12월 5일 오후 2시 한국제약바이오협회 4층 강당-   -사업 수행 2차년도 성과 발표-   한국제약바이오협회(회장 노연홍)는 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY)의 성과보고회를 개최한다고 2일 밝혔다. ‘연합학습’(Federated Learning)이란 각 기관이 보유한 데이터를 한 곳으로 모으지 않고, 개별 기관에서 AI를 학습시키는 기술이다. 정보 유출 위험이 거의 없어 민감정보의 보호와 활용이 동시에 가능한 우수 AI 모델이다. 이번 행사는 K-MELLODDY 사업을 수행 중인 참여연구원, 주무부처, 전문기관이 참여하며 사업의 주요 성과를 공유하고, 연구개발 협력과 네트워킹을 강화해 향후 연구개발 방향을 함께 모색하고자 마련한 자리이다. 발표는 김화종 사업단장의 사업 수행 성과 발표를 시작으로, 세부과제별 주관연구개발기관의 주요 성과 발표가 이어진다. K-MELLODDY 사업은 ▲세부과제1 : 플랫폼 구축 ▲세부과제2 : 데이터 공급·활용 ▲세부과제3 : AI 모델 개발 등 총 3개 과제로 구성돼있다.   세부과제1 에비드넷이 ‘연합학습 플랫폼 구축 및 개발’의 성과를 공개한다. 세부과제2는 ▲한국파스퇴르연구소가 ‘IPK 화합물 라이브러리의 엄선된 비임상 데이터 활용 및 FDD 지원’에 대해, 한미약품이 ‘신약 개발 AI 모델의 정확도 향상을 위한 고품질 데이터 제공 및 최적화’를 각각 발표한다. 세부과제3은 광주과학기술원이 ‘메가스케일 ADMET-파운데이션 모델 기반 초경량 FAM 통합 솔루션 개발’ 현황을, 아이젠사이언스이 ‘대규모 약물 표현 학습과 LLM 기반 문헌 마이닝을 활용한 연합학습 기반 ADMET 예측 모델 개발’에 대해 현재까지의 개발 성과를 공유할 예정이다. ‘ADMET’(Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity)은 약물의 흡수, 분포, 대사, 배설 및 독성을 포함하는 개념으로, 임상시험 성공률을 좌우하는 핵심 요인으로 여겨진다.​   김화종 사업단장은 “이번 성과보고회를 통해 사업의 주요 성과를 공유하고, 참여기관 간 협력을 더욱 강화하는 계기가 될 것”이라며 “민감한 데이터를 보호하면서도 효율적으로 활용할 수 있는 실질적 협력 모델을 구축해 국내 제약바이오 산업의 글로벌 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다”고 밝혔다. <끝> 관련기사 LIST 언론사 보도내용 보도일자 이투데이 K-MELLODDY사업단, ‘연합학습 기반 신약개발’ 성과보고회 개최 - 이투데이 2025.12.2 의학신문 K-MELLODDY사업단, 오는 5일 성과보고회 개최 < 제약·유통 < 단신 < 기사본문 - 의학신문 2025.12.2 팜뉴스 제약바이오협회 K-MELLODDY사업단, 성과보고회 개최 < 제약·바이오 < 산업 < 기사본문 - 팜뉴스 2025.12.2 라포르시안 K-MELLODDY사업단, 5일 성과보고회 개최 < 제약 < 기사본문 - 라포르시안 2025.12.2 서울와이어 제약바이오협회, K-MELLODDY 성과보고회 개최 < 제약/바이오 < 생활경제 < 기사본문 - 서울와이어 2025.12.2 컨슈머타임스 제바협, 연합학습 기반 신약개발 'K-MELLODDY' 성과 보고회 개최 - 컨슈머타임스(Consumertimes) 2025.12.2 약업신문 [약업신문]K-MELLODDY사업단, ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’ 성과보고회 개최 2025.12.2 핀포인트뉴 K-MELLODDY 사업단, 프로젝트 성과보고회 개최 < 제약·바이오 < 생활경제 < 기사본문 - 핀포인트뉴스 2025.12.2 프레스나인 K-MELLODDY사업단, '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트' 성과보고회 개최 - PRESS9 2025.12.2 메디파나뉴스 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트' 성과보고회 5일 열려 < 제약·바이오 < 파마시안 < 기사본문 - 메디파나뉴스 2025.12.2 e의료정보 K-MELLODDY사업단 , ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’ 성과보고회 개최 < 인기기사제외 < 행사 < 동정·행사 < 기사본문 - 격주간 의료정보 2025.12.2 청년일보 “연합학습 플랫폼 사업 성과 공개”…제바협회, 프로젝트 수행 2차년도 성과 발표 2025.12.2 의사신문 K-MELLODDY사업단 , ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’ 성과보고회 개최 - 의사신문 2025.12.3 메디게이트뉴스 MEDI:GATE NEWS K-멜로디업단 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 성과보고회 개최 2025.12.3 에너지경제 AI 신약개발 플랫폼 ‘K-멜로디’, 내년 AI 솔루션 운영 본격화 2025.12.8  

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• 2025-12-02
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K-MELLODDY 사업단, 2025년 신규 과제 본격 착수

K-MELLODDY 사업단, 2025년 신규 과제 본격 착수 - 7월 25일 개최…세부과제 5개 신규 선정  -  - “민감정보 보호와 산업 성과 동시 추구…산·학·연 협력 본격화” -    연합학습(Federated Learning) 기반 신약개발 가속화 프로젝트  K-MELLODDY(K-멜로디)가 착수보고회를 열고, 2025년도 신규 과제를 공식 발표한다.    한국제약바이오협회(회장 노연홍) K-MELLODDY(단장 김화종)사업단은 오는 25일 2025년 신규 과제에 대한 착수보고회를 서울 방배동 협회관에서 개최한다고 24일 밝혔다.    이번 보고회에서는 기존 세부과제 1인 플랫폼 개발의 진행 현황에 대한 발표에 이어, 새롭게 선정된 5개 신규 과제의 연구책임자들이 직접 참석해 과제 개요와 연구계획을 소개할 예정이다. 이번에 선정된 신규 과제의 주관(공동)연구개발기관은 ▲고려대 의료정보학교실(㈜아론티어‧경희대) ▲고려대 인공지능학과 ▲숭실대(㈜온코크로스,한국화학연구원) ▲㈜엘지화학 ▲한국과학기술원* 등이다. (*가나다 순)    이와 함께 플랫폼 개발 기관의 기술 고도화 현황, 데이터 연계 방안, 전체 사업 추진 방향 등에 대한 사업단의 발표도 진행된다. 행사에는 정부 부처 및 전문기관 관계자, 참여 연구기관 등 약 40명이 참석하며, 참석자간 네트워킹 시간도 마련된다.    K-멜로디사업은 2024년 7월부터 2028년 12월까지 5년간 진행되는 보건복지부와 과학기술정보통신부의 R&D 사업으로, 각 기관이 보유한 민감한 데이터를 직접 공유하지 않고도 AI 학습이 가능한 ‘연합학습 기술’을 활용해 ADMET 예측 모델 FAM(Federated ADMET Model)을 개발하는 것이 핵심 목표다.    사업은 크게 ▲플랫폼 개발(세부과제1) ▲데이터 공급·활용(세부과제2) ▲AI 모델 개발(세부과제3)로 구성되며, 세부 과제 간 유기적인 협력을 통해 민감정보 보호와 고도화된 예측 모델 개발을 동시에 추진하고 있다.    김화종 사업단장은 “이번 신규 과제 착수를 통해 AI 기반 신약개발 모델의 완성도를 더욱 높이겠다”며 “앞으로도 총 31개 세부과제를 중심으로 산·학·연이 긴밀히 협력해 민감한 데이터를 보호하면서도 효율적으로 활용할 수 있는 실질적 협력 모델을 지속적으로 만들어가겠다”고 밝혔다.    한편, K-MELLODDY 프로젝트에는 앞서 2024년에 선정된 ▲플랫폼 개발 주관기관 ‘에비드넷’ ▲데이터 공급·활용 기관인 대웅제약, 유한양행, 한미약품, 서울대병원, 한국파스퇴르연구소 등 제약사·병원·대학·연구소 총 20개 기관 ▲AI 모델 개발 기관인 광주과학기술원, 목암생명과학연구소, 한국과학기술원 등 5개 기관이 참여하고 있다. 이들 기관은 플랫폼 개발과 데이터 공유, AI 학습모델 개발까지 긴밀히 협업하며 순항 중이다. <끝> 관련기사 LIST 언론사 보도내용 보도일자 세계비즈 K-MELLODDY 사업단, 25일 신규과제 착수보고회 - 세계일보 2025.7.24 쿠키뉴스 K-MELLODDY 사업단, 신규 과제 착수…AI 신약 개발 가속화 2025.7.24 뉴스저널리즘 K-MELLODDY 사업단, 2025년 신규 과제 본격 착수 < 제약·바이오 < 헬스케어 < 기사본문 - 뉴스저널리즘 2025.7.24 비즈월드 K-MELLODDY 사업단, "올해 신규 과제 본격 착수" < 헬스 < 비즈니스 < 기사본문 - 비즈월드 2025.7.24 프레스나인 K-MELLODDY 사업단, 2025년 신규 과제 본격 착수 - PRESS9 2025.7.24 매일일보 K-MELLODDY 사업단, 2025년 신규 과제 본격 착수 - 매일일보 2025.7.24 중소기업신문 제약바이오협 K-MELLODDY 사업단, 2025년 신규 과제 본격 착수 < 바이오 < IT·바이오 < 기사본문 - 중소기업신문 2025.7.24 디지털타임스 제약바이오협회 K-MELLODDY 사업단, 신규 과제 본격 착수 | 디지털타임스 2025.7.24 서울와이어 제약바이오협회, K-MELLODDY사업단 신규 과제 착수보고회 개최 < 제약/바이오 < 생활경제 < 기사본문 - 서울와이어 2025.7.24 한스경제 K-멜로디사업단, ‘2025년 신규 과제 착수보고회’ 개최 < 뉴스 < 제약·바이오 < 헬스케어 < 기사본문 - 한스경제 2025.7.24 와이드경제 "신약개발 가속화"…K멜로디사업단, 올해 신규과제 착수 < 제약/바이오 < 바이오/헬스 < 기사본문 - 와이드경제 2025.7.24 뉴시스 "신약개발 가속화"…K멜로디사업단, 올해 신규과제 착수 :: 공감언론 뉴시스 :: 2025.7.24 머니투데이방송 제바협회 "K-멜로디 사업단, 올해 신규 과제 본격 착수" 2025.7.24 컨슈머타임스 제약바이오협회 K-멜로디 사업단, 신규 과제 착수보고회 연다 - 컨슈머타임스(Consumertimes) 2025.7.24 약업신문 [약업신문]K-MELLODDY 사업단, 2025년 신규 과제 본격 착수 2025.7.25 메디칼타임즈 [메디칼타임즈] K-MELLODDY 사업단, 2025년 신규 과제 본격 착수 2025.7.25 메디칼트리뷴 신약개발사업 'K멜로디' 5개 신규 과제 발표 < 단체·협회 < 제약 < 기사본문 - 메디칼트리뷴 2025.7.25 매경헬스 [제약소식] K-MELLODDY, 신규 과제 착수보고회 개최 등 < 제약·바이오 < 뉴스 < 기사본문 - 매경헬스 2025.7.25 지디넷코리아 K-MELLODDY 사업단, 2025년 신규 과제 본격 착수 - ZDNet korea 2025.7.27

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• 2025-07-25
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김화종 K-MELLODDY사업단장 "AI 신약개발 핵심, 데이터 확보...국민신약배당 필요" 인터뷰 영상

K-MELLODDY 사업단 김화종 단장님께서 최근 *데일리팜(DailyPharm)*의 DP 초대석 프로그램에 출연하셔서, AI 기반 신약개발의 현주소와 K-MELLODDY 사업의 의미, 그리고 “국민신약배당” 제안에 대한 심도 깊은 인터뷰를 진행하셨습니다. 해당 영상과 기사 링크를 아래와 같이 공유드립니다.  영상 링크  기사 전문 읽기 1 기사 전문을 제외한 영상 링크입니다.  인터뷰 영상 보러가기  주요 내용 요약: 바이오USA 현장에서 본 글로벌 AI 신약개발 흐름 K-MELLODDY 사업의 추진 배경과 지난 1년간의 성과 “국민신약배당” 개념 제안 및 의료데이터 활용 생태계 비전 연합학습(Federated Learning)을 통한 보안 강화 접근법

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• 2025-07-15
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김화종 제약바이오협회 K-멜로디 사업단장, '국민신약배당' 정책 제안

[머니투데이=박미주 기자] 국민들의 건강 데이터를 활용해 신약 AI(인공지능) 예측 모델을 개발하고 이 기술로 수익이 발생하면 국민에 배당하자는 정책 제안이 나왔다. 우리나라가 바이오 선도국으로 도약하기 위한 혁신적 전략이란 판단이다.김화종 한국제약바이오협회 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-멜로디·K-MELLODDY) 사업단장은 11일 온라인 기자간담회를 열고 이 같은 내용의 '국민신약배당' 정책을 제안했다. 국민의 건강보험·진료·유전체 데이터를 데이터 이동 없이 안전하게 활용해 신약 AI 예측 모델을 개발하고, 해당 기술로 '블록버스터 신약' 개발이 가속화해 수익이 발생하면 그 중 일부를 국민에 배당하자는 제안이다. 세계 최초로 임상·공공 바이오 데이터를 AI 신약개발에 효과적으로 활용하는 기술과 제도를 도입하고 이를 통해 AI 바이오 산업 기술을 발전시키고 민간 수익을 창출하자는 것이다. 이렇게 되면 AI기술로 만들어진 산업 수익을 국민과 공유하는 선순환 구조가 정착할 수 있다는 설명이다.   특히 우리나라는 전 국민 단일 의료보험 체계 등으로 세계적으로 보기 드문 의료 바이오 데이터 통합 관리 역량을 갖추고 있어 이를 효과적으로 활용할 수 있을 것이란 시각이다. 김 단장은 "AI 바이오 산업에서 가장 중요한 요소는 바이오 데이터"라며 "언어 인식, 시각 인식은 학습 데이터가 충분해 AI 구현이 가능했지만 신체의 약물 반응 모델링은 데이터가 불충분해 여전히 난제"라고 말했다.이어 "바이오 산업 후발 주자인 우리나라가 바이오 선도국으로 도약하려면 타 국가에 없는 혁신적인 전략이 필요하다"며 " 국민으로부터 생산된 바이오 데이터의 효과적인 활용 체계 구축으로 AI 바이오 선도국으로 진입하는 전략이 필요하다"고 강조했다.김 단장은 "데이터 원천 제공자인 국민의 동의를 얻는 것이 가장 중요하다"며 "원천 데이터 소유자인 국민에 보상을 하면 사업 시행이 가능할 것"이라고 내다봤다. 또 데이터를 활용해 신약 개발을 하려는 기업은 수익의 일부를 공익화하겠다고 계약해야 하며, 국민에 수익을 공유하는 방법은 아직 구체화되지 않았지만 건강보험료를 깎아준다는 등의 방안이 있을 수 있다고 했다. 아울러 그는 기존 개인정보 공유 방법의 한계를 보완하기 위해 '연학학습' 기술을 도입해야 한다고 봤다. 그는 "연합학습은 데이터를 기관 외부로 이동하지 않고 AI 모델 파라미터(가중치)만 공유해 성능이 우수한 AI 모델을 협력해 만드는 기술"이라며 "AI 모델을 먼저 개발하고 이 목적에 필요한 데이터만 학습에 사용하면 다양한 실세계 데이터를 학습에 사용하므로 성능이 우수한 AI 모델을 확보할 수 있는 장점이 있다"고 부연했다.데이터가 목적 외로 사용될 가능성이 적어 '내 데이터가 어디에 쓰일지 모른다'는 불확실성이 해소될 수 있다는 생각이다. 김 단장은 "실데이터가 아닌 AI 모델을 받아 활용하는 것으로 정보 보안이 훨씬 수월하고 보안 대책도 다양한 수준으로 대응 가능하다"고 설명했다. 다만 기관들이 데이터 기반 오픈 이노베이션(개방형 혁신) 체계에 참여할 동기 부여가 필요하다고 했다. 제도 정비와 정책적 지원도 필요하다는 제언이다. 김 단장은 "정부는 새로운 산업 재편에 대비한 법·제도 마련, 인프라(기반시설) 구축, 미래산업 지향적 연구개발(R&D)을 지원해야 한다"며 "데이터 구축·관리 기관인 병원과 공공기관의 연구 확대, 책임 면제(제도적 보안 장치 등), 참여 시 인센티브 정책이 필요하다"고 말했다.한편 김 단장이 이끄는 K-멜로디 사업은 인공지능 신약개발의 걸림돌로 꼽히는 개인정보 유출 위험성을 사전에 방지하면서도 각 기관이 보유한 데이터를 실질적으로 활용할 수 있는 연합학습 기술을 활용하는 국가 연구개발 시범사업이다. 보건복지부와 과학기술정보통신부가 지원하며 사업 기간은 2024~2028년까지 5년간이다. 총사업비는 348억원이며 33개 기관이 참여하고 있다. 출처: 머니투데이(https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2025061111082630903)

• 관리자
• 2025-06-11
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K-MELLODDY사업단, ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’ 사업설명회 개최

 K-MELLODDY사업단, ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’ 사업설명회 개최 - 오는 4월 4일 오후 2시 한국제약바이오협회 4층 강당 - - 2025년 세부과제3(AI 모델 개발) 신규과제 선정 -  한국제약바이오협회(회장 노연홍)는 연합학습¹ 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY)의 세부과제3(AI 모델 개발) 5개를 신규 선정한다고 31일 밝혔다. 1) 연합학습(Federated Learning) :　각 기관이 보유한 데이터를 한 곳으로 모으지 않고 개별 기관에서 AI를 학습시키는 기술로 정보 유출 위험이 거의 없어 민감정보의 ‘보호’와 ‘활용’이 동시에 가능  보건복지부(장관 조규홍)와 과학기술정보통신부(장관 이종호)가 공동으로 추진하는 ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’는 한국보건산업진흥원(원장 차순도)과 한국연구재단(이사장 이광복)이 사업단 운영을 지원하며, 한국제약바이오협회와 K-MELLODDY사업단이 주관한다. 해당 프로젝트는 연합학습 기반 ADMET² 예측 모델인 ‘FAM(Federated ADMET Model)’ 개발을 목표로 하며, 총 5년(2024.07.01.~2028.12.31.)에 걸친 프로젝트다. 2)ADMET(Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity)　: 약물 흡수와 분포, 대사, 배설 및 독성 등 임상시험 성공의 가장 중요한 요소로, 미국 NIH 발표에 따르면 ADMET가 신약개발 R&D 비용의 22%가량을 차지한다. 특히 한국은 기술수출 등으로 1상까지 하는 경우가 많아 임상 비용의 대부분을 차지한다고 보고 있다. 앞서 지난해 세부과제1(플랫폼 구축 및 개발, 1개 과제), 세부과제2(데이터 공급 및 활용, 20개 과제)를 선정 완료했고, 세부과제3(플랫폼 활용 연합학습 모델 개발, 15개 과제)의 경우 1차(2024년), 2차(2025년), 3차(2026년)로 나눠 각 5개씩 신규 과제를 선정한다. 이에 따라 사업단은 오는 4월 30일 16시까지 범부처연구자통합지원시스템(IRIS)을 통해 2025년도 신규 과제 접수를 받는다. 평가를 거쳐 선정된 기관은 향후 2년 6개월 동안(2027년 12월 종료) 해당 사업을 수행하게 된다. 김화종 사업단장은 “세부과제 3은 AI 신약개발 가속화를 위한 연합학습 기반 신약개발 플랫폼(FDD: Federated Drug Discovery)에서 운영될 ADMET 및 PK 파라미터 예측 AI 솔루션인 FAM(Federated ADMET Model) 개발을 지원하는 것”이라며 “연구개발계획서 작성시 연합학습 기술 동향과 프레임워크, 적용 사례, 그리고 1차년도 연구 내용 등을 참조해야 한다”고 설명했다. 신규과제 수행을 희망하는 주관연구개발기관은 산·학·연·병 모두 가능하며, 최종 산출물의 기술성숙도(TRL)를 기반으로 성과 목표 달성을 위한 전략과 최종적으로 어떤 모델을 개발할 것인지 등을 제안해야 한다. 이와 관련, 사업단은 오는 4월 4일(금) 오후 2시 한국제약바이오협회 4층 강당에서 ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업설명회’를 개최한다. 이번 설명회는 신규과제 참여 희망 연구자 및 연구기관, 기업, 의료기관 등을 대상으로 사업 이해를 제고하기 위해 마련됐다.  설명회는 사업 소개, 공고 과제 안내와 더불어 연구개발계획을 수립하는 데 있어 기존 수행 과제(2024년도 선정 과제)와의 차별성 등을 꾀하고자 2024년에 신규 선정되어 현재 과제를 수행 중인 5개 기관의 연구개발 현황 발표 시간도 준비되어 있다. 설명회 사전등록은 한국제약바이오협회 또는 K-MELLODDY사업단 홈페이지 공지 사항의 링크를 통해 신청하면 된다. 또한 설명회 자료는 설명회 종료 후 한국제약바이오협회 홈페이지에 게시될 예정이다. <끝> 관련기사 LIST 언론사 보도내용 보도일자 메디파나뉴스 K-MELLODDY 사업단, '세부과제3' 5개 공모…4일 설명회 < 행사 < 제약·바이오 < 파마시안 < 기사본문 - 메디파나뉴스 2025.4.1 이투데이 K-MELLODDY사업단, ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’ 사업설명회 개최 - 이투데이 2025.4.1 바이오타임즈 K-MELLODDY사업단, ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’ 사업설명회 개최 - 바이오타임즈 2025.4.1 디지털타임스 K-MELLODDY사업단, ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’ 사업설명회 개최 | 디지털타임스 2025.4.1 매일일보 K-MELLODDY사업단, 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업설명회 개최 - 매일일보 2025.4.1 의학신문 K-MELLODDY사업단, AI 모델 개발 신규과제 공모 < 제약·유통 < 단신 < 기사본문 - 의학신문 2025.4.1 메디칼업저버 제약바이오협회, 연합학습 기반 'K-MELLODDY' 사업설명회 개최 < 제약단신 < 제약 < 기사본문 - 메디칼업저버 2025.4.1 서울와이어 제약바이오협회, 연합학습기반 'K-MELLODDY' 사업설명회 개최 < 제약/바이오 < 생활경제 < 기사본문 - 서울와이어 2025.4.1 의사신문 K-MELLODDY사업단, ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’ 사업설명회 개최 - 의사신문 2025.4.1 히트뉴스 K-MELLODDY사업단, '연합학습 신약개발 가속화 프로젝트' 사업설명회 열어 < 제약 < 기업 < 기사본문 - 히트뉴스 2025.4.1 팜뉴스 K-MELLODDY사업단, ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’ 사업설명회 개최 < 제약·바이오 < 산업 < 기사본문 - 팜뉴스 2025.4.1 포인트데일리 K-MELLODDY사업단, 4일 ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트' 사업설명회 개최 < 제약·바이오 < 소비자경제 < 기사본문 - 포인트데일리 2025.4.1 지디넷코리아 K-MELLODDY사업단, ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’ 사업설명회 - ZDNet korea 2025.4.1 FETV K-MELLODDY사업단, '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트' 사업설명회 개최 2025.4.1 약업신문 [약업신문]K-멜로디사업단, ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’ 사업설명회 2025.4.1 핀포인트뉴스 제약바이오협회, K-멜로디 세부과제 5개 신규 선정 < 제약·바이오 < 생활경제 < 기사본문 - 핀포인트뉴스 2025.4.1 머니투데이방송 제약바이오협회, K-멜로디 사업설명회 개최… 세부과제 5개 신규 선정 2025.4.1 메디소비자뉴스 K-멜로디사업단, 오는 4일 AI 신약개발 사업설명회 개최 < 약계 < 뉴스 < 기사본문 - 메디소비자뉴스 2025.4.1 라포르시안 제약바이오협, ‘신약개발 가속화 프로젝트’ 사업설명회 개최 < 제약 < 기사본문 - 라포르시안 2025.4.1 중소기업신문 제약바이오협 '신약개발 가속화 프로젝트' 세부과제 선정 < 바이오 < IT·바이오 < 기사본문 - 중소기업신문 2025.4.1

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• 2025-03-31
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[2025 제약바이오포럼] AI 활용 시 가져올 제약 바이오 산업의 새로운 판도

신약 개발 시, 시간·비용 절감, AI 활용의 가장 큰 장점 연구 인프라 구축과 데이터 공유가 신약개발 발전의 핵심 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 ‘국내 AI 신약개발 현황과 전망’을 주제로 열린 2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼에 참석한 주요 인사들이 기념촬영 하고 있다. (왼쪽부터) 신승우 대웅제약 AI 신약 팀장, 이경익 디엑스앤브이엑스 신약연구본부 상무, 김주영 더불어민주당 국회의원, 양규현 이코노믹데일리 대표, 이승규 한국바이오협회 상임부회장, 김미현 가천대학교 약학대학 교수, 김화종 한국제약바이오협회 K-MELLODDY 사업단장, 신지윤 신테카바이오 AI신약 전략기획팀장. [AJP 한준구 기자] [이코노믹데일리] “AI는 제약 바이오 분야에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있다고 생각합니다. 국내 산업이 선진국과 격차를 줄이기 위해선 대한민국만의 차별화 된 전략이 필요합니다.”25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 ‘국내 AI 신약개발 현황과 전망’을 주제로 열린 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼'에서 김화종 한국제약바이오협회 K-MELLODDY 사업단장은 이같이 강조했다.  25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼'에서 김화종 한국제약바이오협회 K-MELLODDY사업단장이 주제발표 하고 있다. [사진=AJP 한준구 기자]  첫 번째 연사로 나선 김 단장은 '국내 AI 주도 신약개발 동향 및 정책 방향'이란 주제의  발표에서 바이오산업 선도국이 될 수 있는 차별화 전략으로 두 가지를 제시했다. 첫째는 공공 예산이 투입된 연구 데이터와 국민이 생산한 바이오 데이터를 공공재로 활용해야 하며, 연합학습 기술을 도입해 데이터 공개 없이도 협력할 수 있는 생태계를 구축해야 한다는 것이다. 둘째는 단순 기초, 직무교육이 아닌 첨단산업을 선도할 디지털 바이오 전문 융합 인재 양성이 필요하며, 이를 위해 대학, 기업, 연구소, 정부가 협력해 창업중심의 프로젝트형 인재양성 프로그램을 운영해야 한다는 것이다. 김 단장은 실현 방안으로 국가 연구 데이터 및 국민 바이오 데이터의 공익적 활용을 제안했다. 그는 "원시 데이터를 직접 공개하기보다 연합학습 의무화를 통해 협력 연구를 촉진하고, 공공 연구비가 투입된 사업에서는 데이터 활용이 필수화 돼야한다"고 강조했다. 또한 "논문·특허처럼 데이터 활용도를 연구 평가에 반영하고 타 연구에 기여한 데이터를 평가하는 제도 마련이 필요하다"고 덧붙였다.  25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼'에서 김미현 가천대 약학과 교수가 주제발표 하고 있다. [사진=AJP 한준구 기자]  두 번째로 '내부 희귀골격 약물 라이브러리를 활용한 연합학습 기반 신약개발 가속화 연구'를 주제로 발표에 나선 김미현 가천대 약학과 교수는 “AI 기반 신약 개발의 미래는 기술 발전뿐만 아니라 연구 생태계 구축에 달려 있으며, 한국도 이에 맞는 정책적 대응이 필요하다”고 제안했다.김 교수는 "현재 산업계에서는 엔비디아의 '바이오네모'와 슈뢰딩거의 '라이브 디자인 클라우드'가 가장 주목받고 있다"며 "한국이 경쟁력을 갖추려면 해외 기술 활용을 넘어 독자적 인 AI 모델과 연구 인프라 구축이 필수적이며 이를 위한 국가 차원의 지원과 정책적 접근이 필요하다"고 강조했다.또한 “연구 데이터 공유 및 연합학습 활성화, 인프라 기업 육성, 연구 인력 고용 안정성 확보 등 신약 개발 과정에서 연구자들이 지속적으로 연구할 수 있는 환경 조성을 위한 정책이 필요하다”고 덧붙였다.  25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼'에서 신승우 대웅제약 AI신약팀장이 주제발표 하고 있다. [사진=AJP 한준구 기자]  세 번째 발표자인 신승우 대웅제약 AI 신약 팀장은 'AI를 활용한 신속한 신물질 탐색 방법 실무사례‘를 소개했다. 신 팀장은 “AI 사용 시 효율성과 효과성 그리고 가장 중요한 비용 절감이 큰 장점”이라며 “AI는 데이터 속에서 패턴을 찾아내는 능력이 뛰어나 신약 개발 과정에서 속도와 품질을 높이고 비용을 절감하는 핵심기술로 자리잡고 있다”고 말했다. 그러면서 “신약 개발은 보통 10년 이상의 기간과 2~3조원의 비용이 소요되지만 성공 확률도 낮다”며 “그러나 AI를 활용하면 개발 기간을 1~2년으로 단축하고 비용을 7000억원 수준으로 절감할 수 있어 앞으로 더욱 중요한 역할을 할 것”이라고 전망했다. 그러나 “바이오·제약 지식과 AI 기술을 겸비한 전문 인력이 필수적인데 현재 국내에서는 AI 신약 개발 전문 인력이 절대적으로 부족하다”며 “이를 해결하기 위한 제도적 지원과 교육 프로그램 강화가 시급하다”고 강조했다.  25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼'에서 이경익 디엑스앤브이엑스(DX&VX)신약연구본부 상무가 주제발표 하고 있다. [사진=AJP 한준구 기자]  이어 'AI 기술 활용 경구용 비만 치료 후보물질 발굴 사례'를 주제로 발표에 나선 이경익 디엑스앤브이엑스 신약연구본부 상무는 “최근 AI 기반 신약 개발이 각광받고 있지만 여전히 기존 연구자들의 회의적인 시각과 데이터 품질 문제로 인해 혁신적 성과가 부족한 상황”이라고 꼬집었다. 이어 “현재 AI가 제공하는 신약 후보물질은 기존 화학자들이 예상 가능한 범위를 벗어나지 못하는 경우가 많다”며 “이는 데이터의 한계, 공개되지 않은 실패 사례 부족, 신뢰성 있는 대규모 데이터의 부재 때문”이라고 진단했다. 그는 “AI를 활용한 신약 개발이 성공하기 위해 기존 데이터를 효과적으로 활용해 신약 개발의 성공률을 높이고 연구 효율성을 극대화하는 것이 중요하다”고 강조했다.  25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼'에서 신지윤 신테카바이오 AI신약개발 전략기획팀장이 주제발표 하고 있다. [사진=AJP 한준구 기자]  마지막 연사로 나선 신지윤 신테카바이오 AI신약 전략기획팀장은 ’신약 후보물질 발굴을 위한 AI 신약개발 혁신 플랫폼‘이란 주제의 발표에서 “AI를 활용해 개발된 신약은 환자 개인별 맞춤 치료제 및 치료법 적용에 도움이 될 것”이라고 전망했다. 그는 “기존 신약 개발은 '타깃 선정 → 물질 탐색 → 실험 검증 → 개발 → 임상' 총 5단계로 이뤄지며 AI는 각 단계에서 연구 효율을 높이고 실패 확률을 낮추는 데 중요한 역할을 한다”고 설명했다. 특히 단백질 구조 예측과 신약 후보 물질 탐색에서 AI의 활용이 두드러진다고 강조했다. 신 팀장은 “신약 개발이 점점 복잡해지고 난도가 높아지고 있다”며 “AI를 활용한 신약 발굴이 해결책이 될 수 있다”고 말했다. 이어 “AI가 모든 신약 개발 과정을 대체할 순 없지만 물질 발굴 단계에서는 큰 도움이 된다”며 “AI를 활용하면 기존보다 훨씬 많은 후보 물질을 탐색할 수 있다”고 설명했다. 그러면서 “AI 신약개발에 대한 정부의 역할로 '컨트롤 타워'를 구축해 코로나 19와 같이 사회적 팬데믹 상황을 대비한 신약개발을 위해 데이터를 공유해 집중적으로 개발해야 한다”고 제언했다.  25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼'이 개최됐다. [사진=AJP 한준구 기자] 양규현 이코노믹데일리 대표는 “정부의 지원과 업계의 투자에 힘입어 AI 신약개발 플랫폼이 구축되고 있으며 다양한 기업들이 AI 기반 신약개발에 참여하고 있다”며 “이번 포럼이 제약바이오 업계의  AI 생태계를 키워나가는 촉매제가 되기를 기대한다”고 전했다.포럼을 공동개최한 이개호 국회의원은 개회사를 통해 "AI는 신약개발 과정 전반에 걸쳐 효율성을 높이고, 새로운 치료 패러다임을 제시하며, 맞춤형 의료 시대를 앞당기는 데 기여할 것으로 기대된다"며 “국내 AI 신약개발을 돕기 위한 제도 개선과 정책 지원 방안을 고민할 것”이라고 밝혔다.김주영 국회의원은 축사에서 "제약바이오 분야에서도 AI를 통해 빠르고 안전하게 더 다양한 신약이 개발될 것으로 기대된다"며 "이번 포럼에서 전문가들이 함께 지혜를 모아 AI가 제약·바이오 산업의 미래 먹거리가 되기를 기대한다"고 전했다.이승규 한국바이오협회 상임부회장은 "집중력 있고 아웃풋을 낼 수 있는 연구 개발을 하고, 그 과정에서 이를 돕는 규제와 법안이 동반돼야 한다"며 "업계 전문가, 학계, 정부 부처가 지혜를 모아 단결하고 집중된 전략을 만들어야 할 시기"라고 강조했다.  김주영 더불어민주당 국회의원이 25일 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼에서 축사하고 있다. [사진=AJP 한준구 기자] 박주민 국회 보건복지위원장은 축사에서 "혁신 기술들이 국민 건강 증진과 산업 경쟁력 강화에 미칠 긍정적 영향을 기대하며, 국회 보건복지위원장으로서 관련 법·제도 개선 및 예산 지원 등을 통해 AI 기반 신약개발 분야의 성장에 도움이 될 수 있도록 하겠다"고 했다.강선우 국회의원(더불어민주당, 서울 강서갑)은  "이번 포럼이 국내 AI 신약개발의 방향을 모색하고 제약·바이오 산업의 새로운 도약을 이끄는 뜻깊은 시간이 되기를 바란다"며 "보건복지위원회 간사로서 제약·바이오 산업에 혁신이 지속돼 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 말했다.엄태영 국회의원(국민의힘, 충북제천시·단양군)은 "국회 예산결산특별위원회 위원으로서 AI기반 신약 개발이 고부가가치를 창출하는 미래형 신사업으로써 우리 경제 성장을 이끄는 핵심 동력으로 자리매김하도록 최선을 다하겠다"고 전했다. 이정석 한국바이오의약품협회 회장은 "AI 신약 개발은 기존 컴퓨터 데이터 분석 및 통계, 소프트웨어 엔지니어링 등 여러 분야 전문가들의 협력과 협업이 필요한 분야인만큼 정부차원의 기술지원을 위한 정책개발이 필요하다"고 말했다. 출처: 아주경제([2025 제약바이오포럼] AI 활용 시 가져올 제약 바이오 산업의 새로운 판도 | 아주경제)

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• 2025-02-28
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구글·엔비디아도 뛰어든 AI 신약개발…“바이오 데이터 활용 촉진법 제정해야”

  [서울경제=이정민 기자] 세계 각국이 인공지능(AI)을 활용한 신약개발에 뛰어들고 있는 가운데 국내에서도 바이오 데이터 활용을 높이기 위해 각종 지원이 필요하다는 목소리가 나왔다. AI 신약 개발 강국이 되기 위해 '바이오 데이터 활용 촉진법'을 제정해야 한다는 제안이 나왔다.29일 업계에 따르면 최근 구글·엔비디아·페이스북 등 빅테크 기업들은 글로벌 제약사와 협력 사업을 추진하는 등 신약개발에 본격적으로 투자하고 있다. AI 신약개발 글로벌 시장 규모는 2022년 약 8000억 원으로 매년 45.7%씩 성장세를 보이고 있다. 2027년에는 약 5조 원 규모에 이를 것으로 예측된다. 신약개발에 AI를 활용하면 시간과 비용을 줄이고 임상 성공률을 획기적으로 높일 수 있다. 화이자도 AI를 활용해 코로나19 유행지역을 예측하고 임상시험에 활용하는 방식으로 mRNA백신 개발을 10.8개월로 단축했다.현재 '추격자' 위치에 있는 국내 AI 신약개발을 가속화하기 위해 각종 지원이 필요하다는 목소리가 국회에서 나왔다. 최수진 국민의힘 의원이 26일 서울 여의도 국회에서 주최한 ‘제약바이오산업 AI대전환 토론회'에는 산업통상자원부·과학기술정보통신부·보건복지부 등 정부 관계자와 산·학·연 전문가들이 참석해 AI 신약개발을 위한 기술적·정책적 지원방안을 논의했다.AI 신약개발에는 방대한 데이터 확보가 필수다. 국내에서 데이터 3법 개정으로 익명화된 개인정보를 연구에 활용할 수 있게 됐지만 신약개발을 위한 데이터 접근이 여전히 제한적이라는 지적이 있다.이에 김화종 K-멜로디 사업단장은 '제약바이오 AI 강국을 위한 정책 제안' 발제를 통해 "공공 연구비가 투입된 사업의 데이터 활용을 의무화하고 국가 연구 데이터 및 바이오데이터를 공익화할 수 있도록 활용 촉진법을 제정해야 한다"고 말했다.기존 바이오 데이터는 원천 데이터는 물론 가공된 데이터도 확보하기 어렵고 정보유출책임·품질관리 등의 문제가 있었다. 이 때문에 보건복지부와 과학기술정보통신부가 올해부터 연합학습 기반 신약 개발 가속화 프로젝트인 'K-멜로디 사업단'을 가동했다. 제약사 등 개별기관이 보유한 데이터를 AI에 학습시켜 결과물을 중앙 플랫폼에 집적하는 방식으로 김 단장에 따르면 데이터 원본이 아닌 파라미터(가중치)만 수집되므로 개인정보 유출 가능성이 없어 안전하다. 민감한 정보의 보호와 활용이 동시에 가능해진다. 실제로 엔비디아의 AI 의료 시스템 '클라라 FL', 유럽의 '오우킨(Owkin)' 등이 연합학습 시스템을 이용해 안전한 AI 의료 데이터 공유 및 활용 체계를 구축한 사례로 꼽힌다. 정부는 이 프로젝트에 2028년까지 5년간 348억원을 지원한다.연합학습의 장점은 개인정보보호 외에도 데이터 제공자에게 합리적인 보상을 줄 수 있다는 점이다. 김 단장은 "기존에는 AI 학습 데이터를 제공받아도 해당 데이터가 모델 성능 개선에 어떤 기여를 했는지 정량적 판단이 어려워 데이터 가치 책정도 쉽지 않았다"며 "연합학습은 사용된 데이터가 모델 성능 개선에 얼마나 영향을 미쳤는지 기여도 측정이 가능한 구조이므로 합리적인 정산을 통한 데이터 공유 활성화를 촉진할 수 있다"고 강조했다.김 단장은 “연합학습에서 공유되는 AI 모델은 개인정보보호법 또는 지적재산권 유출이 아니라는 법적 해석도 필요하며 개인정보보호법에 해당하지 않음을 명시해야 한다”며 “논문, 특허처럼 데이터 활용도를 연구평가에 반영해야 한다”고 제안했다.강재우 아이젠사이언스 대표는 'LLM(초거대 언어모델) 시대 제약바이오산업 혁신방안' 발제를 통해 인재 확보의 중요성을 강조했다. 강 대표는 "기존 생물정보 대학원에 AI융합 스페셜트랙을 신설하는 등 전문인력 양성 대책이 마련돼야 한다"며 "양질의 문헌과 학습용 데이터를 무료로 활용할 수 있도록 신약개발 공공데이터셋을 구축하고 라이선스를 완화하는 제도가 필요하다"고 강조했다.정부 측 토론자로 나선 김정대 산업통상자원부 바이오융합산업과장은 "산통부·과기부·복지부가 협력하는 범부처 바이오 빅데이터 구축사업을 통해 성능 좋은 AI 모델 개발을 지원할 계획"이라며 "내년부터 과기부와 진행하는 바이오 인프라 활용 구축 사업을 통해 제약바이오 생산 공정의 AI 전환도 지원하겠다"고 말했다.남혁모 과학기술정보통신부 첨단바이오기술과장은 "AI바이오연구 협력 거점을 지정해 다양한 세부 분야 전문가의 아이디어를 집약하고 고성능 그래픽 처리장치(GPU)와 R&D 자금을 지원할 계획"이라며 "신약개발에 국한했던 AI기술을 정밀의료·바이오 제조·원료 생산까지 다양한 분야에 활용할 수 있도록 국회와 긴밀히 협력하겠다"고 말했다.산·학·연 연구자들은 글로벌과 기술격차를 줄이기 위한 지원을 강조했다. 박래웅 아주대 교수는 "기존에 진단명 등 정형데이터를 데이터 모델로 구축하는 시도는 있었지만 비정형 데이터 표준화 사업은 미진하다"며 "생체신호·영상자료 등 비정형 데이터를 연구자가 활용할 수 있도록 해야 한다"고 말했다.박수준 한국전자통신연구원(ETRI) 디지털융합연구소 본부장은 “연구자들이 연구보다 데이터 정리에 연구시간의 95%를 할애한다"며 "추격형이 아닌 선도형으로 가려면 국가가 하드웨어 도입과 활용을 대규모로 지원해야 한다"고 말했다.이날 토론회에 참석한 최수진 의원은 "제약바이오 산업이 성과를 내기 위해서는 현실을 반영하지 못하는 오래된 법과 제도들의 개선이 필요하다"며 “바이오 챗GPT를 만들기 위해 AI 바이오 포럼도 만들 예정”이라고 말했다. 최 의원은 AI 신약개발 지원 등을 위해 'AI 디지털 바이오 육성법'을 추진하고 있으며 다음달 공개할 계획이다.출처 : https://www.sedaily.com/NewsView/2DEHBX7S4C

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• 2024-09-29
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