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AI로 신약개발기간 '절반'으로 단축…폐암·뇌질환 플랫폼 개발
AI로 신약개발기간 '절반'으로 단축…폐암·뇌질환 플랫폼 개발
  • 온라인뉴스팀
  • 승인 2019.06.14 09:24
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과기부·복지부, AI 활용 신약개발 플랫폼 구축…3년간 258억원
[DB] 과학기술정보통신부 © News1
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정부가 앞으로 3년간 258억원을 투자해 인공지능(AI) 기반 신약개발 환경 마련에 나선다. 폐암·뇌암 치료제 개발 플랫폼 구축, 퇴행성 뇌질환 특화 플랫폼 개발 등으로 약 15년이 소요되던 신약개발 기간을 절반 수준인 7년~8년으로 단축한다는 계획이다.

과학기술정보통신부와 보건복지부는 13일 이같은 내용의 '인공지능 활용 신약개발 플랫폼 구축 프로젝트'에 착수한다고 밝혔다.

정부가 발표한 '바이오헬스산업 혁신전략'에 따른 후속조치로 신약개발의 기간과 비용을 획기적으로 단축하는 게 사업 목표다. 신약개발 단계별로 맞춤형 인공지능 플랫폼을 구축하는 것을 주요 내용으로 △후보물질 발굴 △신약 재창출 △스마트 약물감시 3개 분야를 선도적으로 개발한다.

우선 신약 개발의 첫 단계인 '신약 후보물질 발굴'을 돕는 인공지능 플랫폼 개발을 위해 ㈜아론티어·중앙대·대구경북첨단의료산업진흥재단·이화여대 4개팀이 연구를 수행한다.

아론티어는 서울 아산병원 유전체 데이터·간 오가노이드 실험 데이터로 폐암과 뇌암 치료제 개발 플랫폼을 개발한다. 중앙대는 한국화학연구원의 화합물 데이터로 질병 치료의 단서가 되는 단백질을 예측해 퇴행성 뇌질환 특화 플랫폼을 개발한다. 대구경북첨복재단은 표적 항암제 개발 플랫폼을 구축하며, 이화여대는 항암제, 섬유화 치료제를 연구해 한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨팅 인프라를 활용한 클라우드 플랫폼을 구축한다.

안전성이 검증된 후 개발을 마친 의약품으로 신약을 개발하는 '신약 재창출'에 대한 지원도 진행된다. 한국과학기술원(KAIST)은 기존 약물 작용기전을 모사한 딥러닝 모델을 개발하고 실험 검증으로 플랫폼을 발전시킬 계획이다.

의약품의 시판 후 이뤄진 기존 사후·수동적 약물 감시체계를 보완하기 위해 서울 아산병원은 면역항암제 빅데이터를 집중 학습해 약물 이상 반응의 조기 예측과 신속 대처를 위한 약물 감시 지원 시스템을 구축한다.

이러한 연구과제 6개가 성공적으로 추진될 경우 신약개발 기간을 현재 15년에서 절반인 7년~8년까지 단축할 수 있을 것으로 전망된다. 이후 개발된 플랫폼은 연구자·기업이 자유롭게 사용할 수 있도록 공개할 예정이다.

고서곤 과기정통부 기초원천연구정책관은 "앞으로의 몇 년이 우리에게는 신약개발 분야의 새로운 도약의 시기가 될 것"이라면서 "신약개발과 인공지능의 융합을 적극 지원해 바이오헬스 분야의 성공사례를 만들 수 있도록 정부가 적극 지원하겠다"고 말했다.

정부가 앞으로 3년간 258억원을 투자해 인공지능(AI) 기반 신약개발 환경 마련에 나선다. 폐암·뇌암 치료제 개발 플랫폼 구축, 퇴행성 뇌질환 특화 플랫폼 개발 등으로 약 15년이 소요되던 신약개발 기간을 절반 수준인 7년~8년으로 단축한다는 계획이다.

과학기술정보통신부와 보건복지부는 13일 이같은 내용의 '인공지능 활용 신약개발 플랫폼 구축 프로젝트'에 착수한다고 밝혔다.

정부가 발표한 '바이오헬스산업 혁신전략'에 따른 후속조치로 신약개발의 기간과 비용을 획기적으로 단축하는 게 사업 목표다. 신약개발 단계별로 맞춤형 인공지능 플랫폼을 구축하는 것을 주요 내용으로 △후보물질 발굴 △신약 재창출 △스마트 약물감시 3개 분야를 선도적으로 개발한다.

우선 신약 개발의 첫 단계인 '신약 후보물질 발굴'을 돕는 인공지능 플랫폼 개발을 위해 ㈜아론티어·중앙대·대구경북첨단의료산업진흥재단·이화여대 4개팀이 연구를 수행한다.

아론티어는 서울 아산병원 유전체 데이터·간 오가노이드 실험 데이터로 폐암과 뇌암 치료제 개발 플랫폼을 개발한다. 중앙대는 한국화학연구원의 화합물 데이터로 질병 치료의 단서가 되는 단백질을 예측해 퇴행성 뇌질환 특화 플랫폼을 개발한다. 대구경북첨복재단은 표적 항암제 개발 플랫폼을 구축하며, 이화여대는 항암제, 섬유화 치료제를 연구해 한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨팅 인프라를 활용한 클라우드 플랫폼을 구축한다.

안전성이 검증된 후 개발을 마친 의약품으로 신약을 개발하는 '신약 재창출'에 대한 지원도 진행된다. 한국과학기술원(KAIST)은 기존 약물 작용기전을 모사한 딥러닝 모델을 개발하고 실험 검증으로 플랫폼을 발전시킬 계획이다.

의약품의 시판 후 이뤄진 기존 사후·수동적 약물 감시체계를 보완하기 위해 서울 아산병원은 면역항암제 빅데이터를 집중 학습해 약물 이상 반응의 조기 예측과 신속 대처를 위한 약물 감시 지원 시스템을 구축한다.

이러한 연구과제 6개가 성공적으로 추진될 경우 신약개발 기간을 현재 15년에서 절반인 7년~8년까지 단축할 수 있을 것으로 전망된다. 이후 개발된 플랫폼은 연구자·기업이 자유롭게 사용할 수 있도록 공개할 예정이다.

고서곤 과기정통부 기초원천연구정책관은 "앞으로의 몇 년이 우리에게는 신약개발 분야의 새로운 도약의 시기가 될 것"이라면서 "신약개발과 인공지능의 융합을 적극 지원해 바이오헬스 분야의 성공사례를 만들 수 있도록 정부가 적극 지원하겠다"고 말했다.

<기사출처_뉴스1>



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