연합학습 기반 신약개발
가속화 프로젝트 사업단
연합학습 기반 신약개발 플랫폼 구축
K-MELLODY(Korea Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery) 프로젝트는
신약 개발을 위한 첨단 AI 모델 개발을 목표로
합니다. Merck, Pfizer,
Novartis, and AstraZeneca 등
글로벌 제약사들이 참여한 EU
MELLODDY 프로젝트에서 영감을 받아, K-MELLODY는
Federated Learning(연합학습) 기술을 활용하여 신약 개발의 혁신을 선도합니다.
사업 소개
K-MELLODY 프로젝트는 신약 개발과 임상 시험에 필수적인 ADMET(흡수, 분포, 대사, 배설, 독성) 및 PK(약물동태학) 파라미터를 예측하는 연합학습 ADMET 모델(FAM)을 개발하는
것을 목표로 합니다.
FAM은 in-vitro, in-vivo, 전임상, 임상 데이터를 통합하여 예측 정확성을 크게 향상시킴으로써 신약 개발 과정을 가속화하고 개발 리스크를 줄이는 데 기여합니다.
FAM의 효과가 입증된 이후, K-MELLODY는 약물-표적 상호작용, 약물-약물 상호작용, 약물유전체학과 같은 신약 개발의 다양한 도전 과제도 해결할 계획입니다. 과학기술정보통신부와 보건복지부의 지원을 받아 진행되는 이 5개년 프로젝트 (2024년 4월 ~ 2028년 12월)는 총 384억원의 예산으로 한국의 생명과학 산업 생태계를 강화하고, 안전한 데이터 기반 협력을 통해 바이오산업의 혁신을 도모합니다.
세부사업
- 연합학습 기반 신약개발 플랫폼(FDD) 플랫폼 개발
- FDD 플랫폼을 활용하여 FAM 솔루션 개발
- 참여 기관별 데이터의 안전한 관리 프로토콜 보장
- 연합학습을 통한 글로벌 FAM 모델 향상을 목표로 FDD 플랫폼에 데이터 제공
- FAM 모델을 활용하여 관련 분야에서 적용 및 평가 수행
- FDD 플랫폼에서 ADMET 및 약물동태학(PK) 파라미터 예측을 향상시키기 위한 FAM 솔루션 개발
인사말
K-MELLODDY 사업단장 김화종
한국제약바이오협회
신약개발에서도 AI는 이제 필수적인 도구가 되었습니다. 구글, NVIDIA 등 글로벌 빅테크들은 AI로 무장하여 글로벌 빅파마와 협력하여 새로운 신약개발 및 디지털 바이오 산업 판도를 바꾸고 있습니다.
우리나라도 차세대 주력산업으로 바이오, AI에 집중하고 있지만, 지금과 같은 접근 방법으로는 이미 앞서 있는 선진국을 따라가기 매우 어려울 것입니다. 우리는 차세대 바이오 AI 융합 산업에서 선진국을 앞서 나가는 전략이 절실히 필요한 시점입니다.
K-MELLODDY 사업에서는 생산에 비용이 많이 드는, 그리고 공유가 매우 어려운, 바이오 데이터의 안전한 공동활용 방법을 제시하고 이를 신약개발에 효과적으로 적용하는 생태계를 만들고자 합니다.
이 사업의 성공적인 수행으로 우리나라가 AI 기반 바이오 산업에서 선진국으로 전환하는 계기가 될 수 있기를 기대합니다.
감사합니다.
2024.8
참여기관
AI와 생명과학의 최고 전문가들이 신약 개발의 새로운 길을 열기 위해 한자리에 모였습니다.
