'K-AI' 혁신신약 개발 핵심 키워드 연합학습이 뭐길래

• 미국·유럽·중국 등 상용화 단계...시장 선점시 종속 우려
• 인공지능 혁신신약 개발 고도화 필수조건으로 부상
• 대규모 투자·안정성 고려...정부 주도 대규모 투자 관건

[데일리팜=노병철 기자] 연합학습(Federated Learning) 기반 다기관 데이터 안전 공유 체계 구축을 위한 국가차원의 중장기전략 마련을 위한 여론이 고조되고 있어 주목된다. 업계에 따르면 이미 미국·유럽·중국 등은 우리나라 보다 3~5년 먼저 5G·6G·엣지 컴퓨팅·클라우드와 같은 분산 컴퓨팅 기술·분산 데이터 보호·AI 데이터 활용을 가능하게 하는 연합학습은 정보보호 프로그램 개발을 시작, 이를 통한 혁신 신약 개발 분야를 선점·리딩하고 있다.

하지만 우리나라의 경우, 개별 기업별로 폐쇄적인 A.I 운용체계만을 고집해 통합관리를 통한 업그레이드와 실질적이면서도 효과적인 결과 도출에 제약과 한계를 드러내고 있어 개선이 시급한 상황이다.

이러한 상황에서 최근 보건복지부와 과학기술정보통신부 등이 한국형 연학학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 과제화를 위해 상호 커뮤니케이션을 확대하고 있어 K-A.I신약 개발의 새로운 물꼬를 틀 수 있을지 관심이 모아진다.

일명 K-멜로디(K-MELLODDY ·Machine Learning Ledger Orchestration for Drug DiscoverY)로 명명된 이번 프로젝트는 물리적 데이터 공유 없이 다기관 데이터 활용·협력이 가능한 플랫폼을 기반으로 신속하고 효율적인 AI 신약개발 방법론을 제시하고 있다.

연합학습은 개별기업의 자산인 데이터는 안전하게 보호하면서도, 다기관 간 데이터 학습을 가능하게 하는 연합학습 기반의 데이터 활용을 통해 개별 기업이 가지는 한계를 지혜롭게 극복하고 성과를 극대화 할 수 있는 기술을 일컫는다.

K-멜로디의 목적은 ▲데이터의 공유·융합을 통한 AI 고도화로 신약개발 경쟁력 향상 ▲국가 차원의 연합학습 기술 산업화 주도로 핵심 기술 시장 선점 등을 들 수 있다.

이 시점에서 연합학습의 중요성이 부상하는 이유는 신약개발 현장과 공공에 축적된 데이터를 AI에 활용하지 못하고 있기 때문이다. 홍성은 한국제약바이오협회 선임연구원은 "민간 데이터는 신규성 측면에서는 뛰어날 수 있지만 집중 연구로 데이터 소량화와 편향성·지재권 등의 이슈가 존재하고, 공공 데이터는 방대하나 신규성 부족으로 활용이 미진하다"며 "IT산업 경쟁은 핵심 기술 선점과 직결돼 특정 국가가 먼저 새로운 핵심 기술을 선점하면 해당 시장에서 종속될 우려가 높아 글로벌 표준을 바탕으로 한 정부주도의 한국형 연합학습 신약개발 플랫폼 구축이 반드시 필요하다"고 힘주어 말했다.

만약 K-멜로디 프로젝트가 현실·상용화됐을 경우, 참여 제약바이오기업들의 A.I를 활용한 신약개발 전환과 연구개발 비용의 절감이 기대된다.

미국 NIH 보고서에 따르면, 전체 신약개발 과정에서 후보약물의 흡수-분포-대사-배설·독성(ADME/Tox)을 실험분석 하는 데 드는 비용이 신약개발 전체 투자비의 22%를 차지한다. 정확도가 높은 ADME/Tox 분야 AI 플랫폼을 확보할 경우, 이 22%의 신약개발 비용을 절반 이상으로 크게 절감할 수 있을 것으로 추산된다.

아울러 ▲제약바이오기업 수요 맞춤형 AI 기술개발로 AI 주도 신약개발 가속화 ▲데이터 노출 이슈 극복으로 공공데이터 및 민간데이터 활용 활성화에도 도움이 될 것으로 예상된다.