2년 내 연구개발 범위 설계 후 FDD 플랫폼 구축
AI 신약 개발 속도를 내기 위한 밑그림을 그리고 있는 한국제약바이오협회가 2년 내 FDD(Federated Learning based Drug Discovery) 플랫폼을 구축을 마무리 짓겠다는 계획을 밝혔다.
앞서 정부는 지난 11일 K-MELLODDY 신임 사업단장으로 김화종 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원장을 선임하며 협회를 주축으로 한 AI 신약 개발 기반 마련에 전기를 연 바 있다
협회는 즉각적으로 사업단 구성에 착수하며 4월부터 본격적인 세부 과제 시행 의지를 피력했는데 채 일주일도 되지 않아 밑그림이 나온 것이다.
김화종 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원장(K-MELLODDY 신임 사업단장)은 18일 '연합학습 기반 신약개발 플랫폼 FDD'를 주제로 한 이슈 리포트를 통해 "사업 1차년도에는 세부 사업별 구체적인 목표 설정과 연구개발 범위를 상세하게 설계할 것"이라면서 "2차년도 이후에는 FDD 플랫폼을 구축하고 FLAP 동작을 확인하며 이의 고도화 및 확산을 추진할 것"이라고 밝혔다.
FDD 플랫폼 사업의 윤곽도 나왔다. ADMET 데이터 소유자 20개 내외, 플랫폼 개발자 1개, AI 모델 공급자 15개 내외 등 산·학·연·병이 과제에 참여하도록 지원할 계획이다.
김화중 원장은 "FDD 사업에서 가장 중요한 목표는 연합학습의 실제 현장 적용을 확인하고 향후 확대 가능성을 입증하는 것"이라면서 "연합학습이 실제 도입될 때 데이터 소유자에게 인센티브를 제공하는 방안을 검토해야 할 것"이라고 밝혔다.
이어 "활용된 데이터의 양과 질에 기반한 'AI 모델 개선 기여도'를 측정하고 이를 향후 정부 지원 사업이나 우수 AI 회사 발굴에 활용하는 전략이 필요하다"면서 "AI 모델의 성능을 높이기 위해 여러 기관의 참여와 협력도 중요하다"고 밝혔다.
김화중 원장은 "FDD 사업을 통하여 연합학습 기술을 현업 문제 해결에 적용되는 국내 최초의 성공 사례를 만들고자 한다"면서 "구체적으로는 최고의 성능을 얻는 네트워크 기반의 ADMET 예측 솔루션, FLAP을 구축하고자 한다"고 밝혔다.
이어 "FLAP을 기반으로 AI 신약개발의 여러 단계인 타겟 발굴, 타겟 검증, 바이오마커 발굴, 유효물질 발굴, 선도 물질 최적화, 임상 설계, 효과 분석 등에서 FDD가 사용될 것으로 기대한다"면서 "관련된 산업계, 학계, 연구소, 병원 등 연구자들의 많은 관심과 참여가 필요하다"고 말했다.
FDD 사업단은 한국제약바이오협회에서 담당하며 데이터 소유자, 모델 공급자, 플랫폼 개발자를 선정하고 사업의 최종 목표를 달성할 수 있도록 사업평가와 관리까지 업무를 수행한다.
한편 국내에서 AI 기반 신약개발에 나선 제약사는 대웅제약(에이조스, 크리스탈파이), 보령제약(퀀텀인텔리전스), 삼진제약(사이클리카, 심플렉스, 스탠다임), 유한양행(사이클리카, 신테카바이오, 파로스아이바이오), JW중외제약(디어젠, 신테카바이오), 한미약품(스탠다임) 등이 있다.
