이번 사업은 글로벌 바이오 강국 실현을 위한 '바이오경제 2025' 및 '혁신성장동력 추진 계획'의 일환으로 진행된다.

 

크게는 인공지능 학습을 위한 화합물 빅데이터 플랫폼 구축과 약물-표적 간 관계, 약물작용 등을 예측하는 인공지능 플랫폼 개발로 이뤄지며 개발된 플랫폼은 연구자·기업이 자유롭게 사용할 수 있도록 내년 중 공개할 계획이다.

 

과기정통부 측은 "인공지능을 활용하면 신약개발에 소요되는 막대한 시간과 비용을 최대 절반 수준으로 단축할 것으로 기대되며, 이 같은 시장이 2024년 40억 달러에 이를 것으로 예측되는 만큼 신약개발 가능성을 입증하기 위한 선도 사업을 추진할 것"이라고 설명했다.

 

우선 국가연구개발사업을 통해 한국화합물은행에 축적된 연구데이터와 국내외 데이터베이스 등을 활용, 인공지능 학습을 위한 화합물 빅데이터 플랫폼을 구축한다.

 

플랫폼은 화합물 별 효능, 약물성, 독성 등 주요 연구데이터 간 관계를 포함한 정형화된 관계형 데이터베이스를 기반으로 하며 문헌데이터 등 비정형 데이터까지 입력, 분석해 빅데이터화 할 수 있도록 텍스트 분석 요소를 도입한다.

 

다음으로 구축된 플랫폼에 문헌 분석(텍스트마이닝), 심화학습(딥러닝) 기술 등을 접목해 약물-표적 상호작용, 약물동태·독성 등을 예측하는 인공지능 플랫폼을 개발할 예정이다.

 

이를 통해 질병을 유발하는 단백질을 제어하는 화합물 구조를 예측하는 등 신약 후보물질을 발굴하거나 기존 약물의 새로운 적응증을 찾는 데 기여하겠다는 목표다.

 

표적에 대해 흡수·배출이 잘 되고 독성이 낮은 화합물 구조를 예측하는 등의 신약 후보물질 발굴도 이뤄진다.

이번 연구는 광주과학기술원, 경상대학교, 이화여자대학교 등 대학 및 연구기관과의 협력 하에 진행된다. 개발 과정에서 제약사, 병원 등이 참여하는 전문 컨설팅 그룹도 운영된다.

 

과기정통부 김정원 기초원천연구정책관은 "이번 사업이 성공적으로 추진될 경우 평균 5년 소요되는 후보물질 개발 기간이 최대 1년까지 단축될 것으로 기대된다"며 "개발된 모형은 연구자는 물론 기업이 자유롭게 사용할 수 있도록 내년 중 공개할 예정"이라고 밝혔다.