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인공지능 활용한 신약 개발 시대가 온다

2019.06.13 과학기술정보통신부
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인공지능 활용한 신약 개발 시대가 온다
 
- 과기정통부·복지부‘인공지능활용 신약개발 플랫폼 구축 프로젝트’착수 -
- 인공지능을 활용, 신약개발 기간·비용을 대폭 단축하기 위해, 3년간 258억원 투자 -
 
과학기술정보통신부(장관 유영민, 이하 ‘과기정통부’)보건복지부(장관 박능후)인공지능 및 빅데이터를 활용한 신약개발을 위해 인공지능·신약 개발 전문가로 이루어진 6개 연구팀과 운영관리기관을 구성하여, 향후 3년간 258억원을 투자할 계획이라고 밝혔다.
 
ㅇ 동 사업은 후보물질 도출, 임상시험 등 신약개발 단계별맞춤형 인공지능 플랫폼을 구축하는 것을 주요 내용으로 하며,
 
ㅇ 기술개발의 효과가 가장 좋을 것으로 판단되는 후보물질 발굴, 신약 재창출, 스마트 약물감시 3개 분야를 선도적으로 개발한다.
 
※ (후보물질발굴) 실험결과, 논문자료 등을 학습한 인공지능으로 신약 후보물질을 빠르게 도출
※ (신약 재창출) 기존에 안정성이 검증된 약물의 새로운 효능을 발견하여, 신약으로 활용 제시
※ (스마트 약물감시) 의약품 부작용 사례 학습을 통해, 이상사례 발생 전 약물의 부작용을 예측
 
[추진 배경]
 
의약품 분야는 1,200조원(’15, IMS Health)의 거대시장으로, 블록버스터 신약의 경우 연매출 1조* 이상의 매출을 창출할 수 있는 유망 분야이다.
 
* 글로벌 제약사 애브비가 개발한 관절염치료제 ‘휴미라’는 연매출 18조원(세계 1위)
 
ㅇ 하지만, 신약개발을 위해서는 막대한 R&D비용(1조원 이상)15년에 달하는 긴 기간이 필요하여, 규모가 제한적인 국내 제약사에게는 진입장벽으로 작용해왔다.
 
□ 최근 진입장벽 극복을 위한 전략 중 하나로 인공지능을 활용하여 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 단축하는 방안이 대두되고 있으며,
 
ㅇ 우리나라는 R&D를 통해 축적된 연구데이터병원 진료정보 등의 우수한 의료데이터를 다량 보유하고 있어,
 
축적된 데이터와 우리나라의 우수한 정보통신기술(ICT)을 인공지능에 활용하면, 국가 신약개발 역량이 한 단계 도약하는 기회가 될 것으로 기대된다.
 
□ 이에 정부는 바이오헬스산업 혁신전략*을 통해 5대 빅데이터 플랫폼 구축계획을 발표한 바 있으며,
 
* 바이오 빅데이터 구축과 R&D 4조원 규모 확대를 목표로 제시(’19. 5월, 대통령 참석)
** ① 국가 바이오 빅데이터, ② 데이터 중심병원, ③ 신약 후보물질 빅데이터,
④ 바이오특허 빅데이터, ⑤ 공공기관 빅데이터
 
ㅇ 동 사업은 이에 대한 후속 조치로서, 신약 후보물질 빅데이터 플랫폼을 구축하여 신약개발기간비용을 획기적으로 단축할 계획이다.
 
[주요 내용]
 
□ 본 사업에서는 신약 개발의 첫 단계인, 신약 후보물질의 발굴’을 돕는 인공지능 플랫폼 개발을 위해, 주식회사 아론티어, 중앙대학교, 대구경북첨단의료산업진흥재단, 이화여자대학교 4개 팀이 연구를 수행한다.
 
ㅇ 주식회사 아론티어(연구책임자 고준수)는 서울 아산병원 유전체 데이터, (肝) 오가노이드* 실험 데이터 활용하여 폐암·뇌암 치료제 개발 플랫폼을 개발하며,
 
* 줄기세포를 3차원적으로 배양하거나 재조합해 만든 장기 유사체
 
ㅇ 중앙대(연구 책임자 나도균)한국화학연구원화합물 데이터를 바탕으로 질병 치료의 단서가 되는 단백질을 예측하여, 퇴행성 뇌질환에 특화된 플랫폼 개발을 수행한다.
 
ㅇ 대구경북첨복재단(연구책임자 이지영)은 재단 신약개발지원센터의 선행 연구를 기반으로 모델을 만들고, 유한양행의 주요 제약사의 화합물 데이터를 활용하여 이를 발전시켜표적 항암제 개발 플랫폼 구축하며,
 
ㅇ 이화여대(연구책임자 최선)는 항암제, 섬유화 치료제를 연구하며 한국과학기술정보연구원(KISTI)슈퍼컴퓨팅 인프라활용클라우드 플랫폼 구축을 목표로 하고 있다.
 
이미 개발된 의약품활용한 신약 개발 방법인, 신약 재창출’을 지원하기 위한 연구 역시 진행된다.
 
ㅇ 재창출된 신약의 경우, 기존의 임상 허가를 통해 안전성이 검증되었던 약품인 만큼, 추가 임상기간이 짧아 저비용 고효율의 장점이 있다.
 
ㅇ ‘신약 재창출’ 플랫폼을 개발하기 위해 한국과학기술원(연구책임자 이관수 교수) 연구팀은 기존의 약물 작용기전을 모사한 딥러닝 모델을 개발하고, 실험 검증 등을 통해 플랫폼을 발전시킨다.
 
□ 또한, 의약품의 시판 후에 이루어 졌던 기존의 사후적·수동적 약물 감시체계를 보완하기 위해, 서울 아산병원(연구책임자 박숙련)은 면역항암제 빅데이터를 집중 학습하여, 약물 이상 반응의 조기 예측신속 대처를 위한 약물 감시 지원 시스템을 구축한다.
 
□ 특히, 6개의 연구과제를 지원·관리하고 개발된 인공지능 플랫폼의 공유와 확산을 위해 대구경북첨단의료산업진흥재단(연구책임자 손문호)이 빅데이터 확보·관리, 민간 공개를 위한 시스템 구축/운영을 수행하며, 이를 통해 플랫폼 구축의 효율성 제고가 기대된다.
 
[기대 효과 및 향후 계획]
 
□ 본 사업이 성공적으로 추진될 경우 신약개발 기간최대 절반(15년 → 7~8년)까지 단축할 수 있을 것으로 기대된다.
 
ㅇ 개발된 플랫폼은 연구자·기업이 자유롭게 사용할 수 있도록 공개할 예정이며,
 
ㅇ 사업이 종료된 후에도 연구기관이 소유권을 보유하여 플랫폼계속 최신화되고 활용될 수 있도록 조치할 계획이다.
 
□ 과기정통부 고서곤 기초원천연구정책관은 “향후 몇 년이 우리에게는 신약개발 분야의 새로운 도약의 시기가 될 것”이라며,
 
ㅇ “신약개발과 인공지능의 융합을 적극 지원하여, 바이오헬스 분야성공사례를 만들 수 있도록, 정부가 적극 지원하겠다.”라고 말했다.
 

“이 자료는 과학기술정보통신부의 보도자료를 전재하여 제공함을 알려드립니다.”

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