[에브리뉴스=정지인 기자]과학기술정보통신부는 신약개발의 시간·비용 단축을 위한 인공지능·빅데이터 활용 플랫폼 구축에 착수한다고 7일 밝혔다.

과기부는 이를 위해 광주과학기술원, 경상대학교, 이화여자대학교, 한국화학연구원 등 인공지능과 빅데이터 관련 4개 전문기관이 참여하는 연구진을 구성했다.

이번 사업은 글로벌 바이오 강국 실현을 위한 ‘바이오경제 2025’와 ‘혁신성장동력 추진계획’의 하나로 추진된다.

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

바이오분야 중 인공지능 활용을 통한 파급효과가 클 것으로 기대되는 분야로 신약개발이 손꼽히고 있다.

인공지능을 활용하면 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 최대 절반 수준으로 단축되고 관련 시장은 2024년 40억달러에 이를 것으로 예측되고 있다.

이에 과기정통부는 우선 국가연구개발사업을 통해 한국화합물은행에 축적된 연구데이터와 국내외 데이터베이스 등을 활용해 인공지능 학습을 위한 화합물 빅데이터 플랫폼을 구축한다.

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

구축된 플랫폼에는 문헌 분석(텍스트마이닝), 심화학습(딥러닝) 기술 등을 접목해 약물과 표적 상호작용, 약물동태·독성 등을 예측하는 인공지능 플랫폼을 개발할 예정이다.

광주과학기술원(연구책임자 남호정 교수) 연구진이 개발하는 약물·표적 상호작용 예측 플랫폼은 화합물(약물)과 단백질(표적) 정보를 기반으로 화합물·단백질 간 상호작용을 학습한다.

경상대학교와 이화여자대학교(연구책임자 경상대학교 이근우 교수) 연구진이 개발하는 약물동태·독성 예측 플랫폼은 화합물의 인체 내 흡수, 분포, 대사, 배출 등의 약물동태 정보를 학습한다.

이를 통해 알려진 표적에 대해 흡수·배출이 잘 되고 독성이 낮은 화합물 구조를 예측하는 등 신약 후보물질을 발굴하는 데 기여한다는 계획이다.

인공지능 플랫폼의 정확도를 높이기 위해 실험을 통한 검증을 수행, 예측 결과가 실제로 나타나는지 확인하고 그 결과를 플랫폼이 다시 학습하도록 한다.

과기정통부는 “이번 사업이 성공적으로 추진되면 평균 5년이 드는 후보물질 개발 기간을 최대 1년까지 단축할 것”이라며 “개발된 모형은연구자·기업이 자유롭게 사용할 수 있도록 내년 중 공개할 예정”이라고 전했다.

과기정통부는 후보물질 발굴 뿐 아니라 신약개발 전 단계에 인공지능을 활용하는 방안을 민간·관계부처와 함께 모색할 계획이다.

이를 위해 4차산업혁명위원회 산하 ‘헬스케어 특별위원회’에서 복지부·산업부 등 관계부처와 공동으로 ‘(가칭) 국가 인공지능 활용 신약개발 전략’을 마련하고 있다.

김정원 과기정통부 기초원천연구정책관은 “바이오와 인공지능·빅데이터 기술이 만나면 신기원이 이루어질 것”이라며 “정부는 바이오와 D.N.A(데이터, 네트워크, 인공지능) 기술의 융합을 통해 혁신성장동력 발굴은 물론 국민의 삶의 질 향상에도 기여하도록 할 것”이라고 말했다.

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