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정부와 제약기업, 연구소, 대학 등이 협업해 연합학습 기반 인공지능(AI) 활용 신약 개발에 나섭니다. 데이터를 안전하게 공유·활용하는 연합학습 방식을 통해 독자적으로 수행하기 어려웠던 대규모 데이터 분석·활용이 가능해지면서 신약 개발이 가속화될 전망입니다.

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과학기술정보통신부와 보건복지부는 '연합학습 기반 신약 개발 가속화 프로젝트 사업' 26개 과제를 선정하고 사업에 착수한다고 23일 밝혔습니다.

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연합학습 플랫폼 구축 분야에서는 기관 간 데이터 공유 없이 보안을 유지하며 안전하게 AI 학습이 가능한 연합학습 플랫폼을 구축하는 과제가 선정됐습니다. 주관연구기관인 에비드넷은 연합학습 기반 신약 개발(FDD) 가속화 플랫폼 구축을 위해 연합학습 프레임워크 개발 및 고도화, AI 모델 편리한 인터페이스 제공, 인센티브 알고리즘 등을 개발합니다.

 

연합학습 기반 신약 개발 가속화 프로젝트 과제

신약 개발 데이터 활용 및 품질관리 분야는 제약사, 대학, 연구소 등이 각자 보유한 데이터로 연합학습에 참여해 신약 개발 AI 모델 성능을 높이고 검증하는 세부 과제 20개가 선정됐습니다. 과제별 주관연구기관으로는 대웅제약, 동화약품 등 제약사 8곳을 포함해 서울대, 서울대병원, 한국생명공학연구원 등 총 20개 기관이 선정됐습니다.

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AI 솔루션 개발 분야는 약물 후보물질 발굴을 위해 약물이 체내로 흡수, 분포, 대사, 배설되는 과정과 독성을 테스트하는 ADME/T 예측 AI 모델 개발 관련 5개 세부 과제가 추진됩니다. 광주과학기술원(GIST), 전북대 산학협력단 등 5개 기관이 참여해 연합학습 기본모델 개발 및 상용화 계획 수립 등을 진행합니다.

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과기정통부와 복지부는 이번에 선정된 26개 과제를 포함, 2028년까지 총 5년간 348억원을 지원할 계획입니다.

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권현준 과기정통부 기초원천연구정책관은 “연합학습 방식을 통해 AI 기반 신약 개발 플랫폼과 AI 솔루션이 본격적으로 개발될 것으로 기대한다”며 “바이오에 AI·데이터 등 디지털 기술이 융합된 디지털바이오 분야 연구개발(R&D)을 적극 지원해 체감할 수 있는 가치를 창출할 수 있도록 노력할 것”이라고 말했습니다.

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출처: 전자신문

 

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