메디칼타임즈=허성규 기자JW중이제약은 기존 AI 플랫폼 주얼리와 클로버를 통합한 '제이웨이브'를 본격적으로 가동한다고 밝혔다.JW중외제약은 인공지능(AI) 기반 신약 연구개발(R&D) 통합 플랫폼 '제이웨이브'를 본격적으로 가동한다고 27일 밝혔다.제이웨이브(JWave: JW AI-powered Versatile drug Exploration)는 JW중외제약이 자체 구축한 AI 신약 개발 플랫폼이다.회사 측에 따르면 기존에 운영하던 빅데이터 기반 약물 탐색 시스템인 '주얼리'와 '클로버'를 통합하고, AI 모델의 적용 범위를 대폭 확장한 것이 특징이다.이 플랫폼은 JW중외제약 신약연구센터와 C&C신약연구소 연구진이 웹 포탈 환경에서 AI 기술을 활용해 질병을 일으키는 단백질에 작용하는 유효 약물을 신속하게 탐색하고 선도물질 최적화를 통한 신약후보물질 발굴에 이르기까지 전주기에 걸쳐 활용할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 신약후보물질의 발굴과 기존 약물의 새로운 적응증 발견 과정에서 비용을 절감하고 연구 기간을 단축할 수 있다.제이웨이브는 자체 보유한 500여 종의 세포주, 오가노이드, 각종 질환 동물 모델의 유전체 정보와 4만여 개의 합성 화합물 등 방대한 생물·화학 정보 빅데이터를 인공지능 학습에 활용할 수 있다. 또한, 적응증 탐색 및 최적화, 표적 단백질 구조, 약물 디자인, 약물의 활성 및 ADMET(흡수, 분포, 대사, 배설, 독성) 예측을 위한 20여 개의 자체 개발 AI 모델을 적용하고 있다.특히 JW중외제약은 현재 내부 서버에서 가동 중인 제이웨이브를 올해 안에 공공 클라우드 환경으로 전환할 계획이다. 이를 통해 대용량 유전체 데이터 분석과 AI 모델 학습 시간을 크게 단축할 뿐만 아니라, 자체 개발 신약 과제들의 개발 타임라인에도 획기적인 변화를 가져올 것으로 기대하고 있다.JW중외제약은 제이웨이브를 기반으로 외부 바이오기업 및 연구기관과의 협업을 통한 신약 개발에도 적극적으로 나설 계획이다. 이에 보건복지부와 과학기술정보통신부가 공동 추진하는 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트인 'K-멜로디' 사업에 참여해 국내 산·학·연·병과 공동으로 ADMET 연합학습 AI 모델을 개발할 예정이다.박찬희 JW CTO(최고기술책임자)는 "JW중외제약은 국내에서 선도적으로 자체 데이터 사이언스 플랫폼(주얼리, 클로버)을 구축해 10여 개의 혁신 신약(First-in-Class) 후보물질을 발굴해왔다"며 "앞으로 제이웨이브 가동을 통해 항암, 면역, 재생 분야의 Wnt, Stat 등 혁신 기전(First-in-Class)의 타깃 약물뿐만 아니라, AI 플랫폼 경쟁력을 기반으로 Best-in-Class/Fast Follower 전략으로 신속하게 시장에 진입할 수 있는 다양한 표적 치료제 개발을 가속화할 계획"이라고 말했다.

메디칼타임즈=허성규 기자한국제약바이오협회 K-멜로디(K-MELLODDY사업단, 단장 김화종)은 오는 6월 5일 한국제약바이오협회 강당에서 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업설명회'를 개최한다고 31일 밝혔다.'연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트'는 보건복지부(장관 조규홍), 과학기술정보통신부(장관 이종호), 한국보건산업진흥원(원장 권순도)이 공동으로 추진하고 한국연구재단(이사장 이광복)이 사업단 운영을 지원하며 한국제약바이오협회와 K-MELLODDY사업단이 주관한다.이는 연합학습 기반 ADMET 예측 모델인 'FAM(Federated ADMET Model)'을 개발하는 것을 목표로 하는 연구개발(R&D)사업이다.프로젝트는 크게 ▲플랫폼 구축 ▲데이터 공급·활용 ▲AI 모델 개발 등으로 구분된다. 세부과제는 ▲연합학습 기반 FAM 운영 플랫폼을 구축하는 '플랫폼 구축 및 개발 1개 과제 ▲제약사, 병원, 연구소 등에 대한 데이터 공급 및 FAM을 활용한 '데이터 공급·활용 20개 과제' ▲FAM 솔루션과 응용 모델을 개발하는 AI 모델 개발 15개 과제로 구성된다.올해 7월 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 가동에 앞서 열리는 이번 설명회는 관심있는 연구자 및 연구기관, 의료기관, 기업 등을 대상으로 공모과제별 상세 내용을 설명하고, 다양한 의견을 청취하기 위해 마련했다.설명회는 ▲연합학습 플랫폼 구축 및 개발 ▲데이터 활용 신약개발 협력 체계 구축 ▲연합학습 플랫폼 활용 활성화 지원 등 세부 과제 소개와 추진 전략·일정·사업 참여 유의 사항 등을 발표하고, 질의·응답 시간이 이어진다.설명회 사전등록은 한국제약바이오협회 홈페이지 공지 사항의 링크를 통해 신청하면 된다. 또한, 설명회 자료는 설명회 종료 후 한국제약바이오협회 홈페이지에 게시될 예정이다.한편 사업단은 지난 27일 범부처연구자통합지원시스템(IRIS)을 통해 '2024년 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업'을 공고했으며, 30일간의 접수 기간을 거쳐 6~7월 중 평가를 통해 신규과제를 선정하고 연구를 개시할 계획이다.

메디칼타임즈=허성규 기자한국제약바이오협회는 17일 협회 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업단(K-MELLODDY 사업단) 개소식'을 개최했다.한국제약바이오협회(회장 노연홍)는 17일 협회 4층 대강당에서 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업단(K-MELLODDY 사업단) 개소식'을 개최했다고 밝혔다.과학기술정보통신부와 보건복지부가 공동으로 추진하는 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(이하 프로젝트)는 2024년부터 5년간 348억원의 예산을 투입, 연합학습 기반 ADMET 예측 모델인 'FAM(Federated ADMET Model)'을 개발하는 것을 목표로 한다.이번 프로젝트는 크게 ▲플랫폼 구축 ▲데이터 공급·활용 ▲AI 모델 개발 등으로 구분된다.세부과제는 ▲연합학습 기반 FAM 운영 플랫폼을 구축하는 '플랫폼 구축 및 개발 1개 과제 ▲제약사, 병원, 연구소 등에 대한 데이터 공급 및 FAM을 활용한 '데이터 공급·활용 20개 과제', ▲FAM 솔루션과 응용 모델을 개발하는 AI 모델 개발 15개 과제로 구성된다.이 프로젝트는 일회성 솔루션 구축이 아닌 데이터 추가를 통해 연속적으로, 자동적으로 성능이 개선된다는 장점이 있다는 게 사업단의 설명이다.사업단은 FAM 솔루션 확보 이후 연합학습의 실용성을 검증하고 참여기관을 확대해나가는 동시에 신약개발 단계 적용 및 확장, 데이터 기여도 평가, 글로벌 협력 확대 등도 추진해나갈 예정이다.노연홍 한국제약바이오협회장은 "우리의 목표는 연합학습 플랫폼을 통해 다기관의 ADMET 데이터를 수집, 고성능의 예측 도구를 개발해 비용효과성을 극대화하는 것"이라며 "이를 통해 6대 제약강국 도약에 한 발 더 다가서겠다"고 전했다.이어 "우리의 노력이 결실을 맺고 사회에 긍정적인 변화를 가져올 것이라 확신하는 만큼, 성공적으로 프로젝트가 진행될 수 있도록 함께 노력해 나가기를 바란다"고 덧붙였다.김화종 사업단장은 "신약 후보물질의 ADMET 값을 예측할 때 in-vitro(시험관) 시험 결과만으로는 in-vivo(비임상) 및 임상시험 통과를 보장하기 어렵고, 현재 학습용 데이터 부족으로 AI 활용 성능에도 한계가 있다"고 말했다.김 사업단장은 "ADMET 예측 외에 특정 타겟과 상호작용, 약물 간 상호작용, 사용자 유형별 반응 예측, 다양한 독성 예측 등으로 확대 가능한 솔루션이 필요해 연합학습 기반의 ADMET 예측 모델인 'FAM 솔루션'을 개발하려는 것"이라고 설명했다.FAM 솔루션은 기존의 다양한 상용 ADMET 예측 모델과는 다른 형태로, 다양한 시점에서 임상시험 통과를 예측할 수 있도록 모델을 개발해 AI의 활용 범위를 확대 가능할 전망이다.이를 위해 사업단은 연합학습 기반의 신약개발 플랫폼을 구축하고, 산업, 학계, 연구기관, 병원 등에서 발생하는 데이터를 종합적으로 활용할 계획이다.김 사업단장은 "연합학습 기술을 활용함으로써 개별 연구기관이나 기업이 독자적으로 수행하기 어려운 대규모 데이터 분석과 모델링 작업을 공동으로 수행할 수 있게 된다"면서 "이는 신약 개발의 효율성을 크게 향상시키며, 향후 신약 개발 프로세스에 혁신적인 변화를 가져올 것"이라고 강조했다.연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업은 이번 사업단 개소식을 시작으로, 이달 중 보건복지부의 사업내용 설명회와 제1차 운영위원회가 개최된다.이어 5월 세부사업 공고 후 사업단 홈페이지 구축, 설명회 개최, AI 분야 의견수렴 회의 등을 준비할 예정이다. 이어 오는 6월 세부 사업자를 선정하고 이르면 7월부터 1차년도 과제가 시작된다.사업단은 "이번 프로젝트가 신약 개발의 속도와 효율성 개선에 크게 기여할 것"이라며 "많은 기관과 기업들의 참여를 희망한다"고 밝혔다.한편 이날 개소식에는 한국제약바이오협회 노연홍 회장, 윤웅섭 이사장, 김화종 사업단장을 비롯해 보건복지부 권병기 첨단의료지원관, 과학기술정보통신부 황판식 기초원천연구정책관, 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업 예종철 운영위원장, 한국보건산업진흥원 송태균 바이오헬스혁신본부장, 한국연구재단 오두병 신약단장 등이 참석했다.

메디칼타임즈=허성규 기자AI활용 신약개발 생태계 활성화에 도움이 될 것으로 기대되는 K-멜로디 사업이 본격적인 운영을 위한 속도를 내고 있다.최근 국내 제약산업계가 AI를 활용한 신약개발에 더 공을 들이는 만큼, 해당 사업의 성과에도 관심이 주목된다.국내 AI활용 신약개발 생태계 활성화를 위한 K-멜로디 사업이 사업단장 선정, 관련 규정 개정 등으로 속도를 올리고 있다.14일 관련 업계 등에 따르면 보건복지부와 과학기술정보통신부는 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY) 사업'(이하 K-멜로디사업) 진행에 속도를 더하고 있다.실제로 보건복지부는 13일 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업 운영관리규정 제정(안)을 행정예고했다.해당 규정은 K-멜로디 사업의 효율적 운영 및 관리 등에 필요한 사항을 정하기 위한 것이다.K-멜로디 사업은 여러 기업‧기관 등이 보유한 데이터를 한곳에 모으지 않고 개별 기관에서 인공지능(AI)을 학습시키는 연합학습(Federated Learning) 모델을 활용해 신약개발 기간을 단축하고 비용을 절감하고자 추진하는 사업이다.연합학습은 각 기관이 보유한 데이터를 원천적으로 외부로 유출하지 않은 상태로 학습하기 때문에 정보 유출 위험이 거의 없어 민감정보의 '보호'와 '활용'이 동시에 가능하며, 이를 통해 국내 제약기업 등이 보유한 데이터를 공동으로 활용하여 인공지능(AI) 기반 신약 개발 생태계를 조성할 수 있을 것으로 기대하고 있다.사업 기간은 2024년부터 2028년까지 총 5년간 진행될 예정으로 총 사업비는 약 348억원이 투입된다.앞서 복지부와 과기부는 지난 11일 한국제약바이오협회의 김화종 AI신약융합연구원장을 사업단장으로 선임했다.이번 선임에 따라 김화종 단장을 비롯해 한국제약바이오협회는 주관기관으로 해당 사업을 추진해나갈 방침이다.이에 제약바이오협회는 사업단을 구성하고, 오는 4월부터는 세부과제 기획, 공모‧선정 등을 본격 추진할 계획이다.즉 사업단장 선정과 함께 관련 규정 등을 제정하며, 실제 사업 추진을 가속화 하는 모습이다.제정되는 규정 안의 주요 내용을 살펴보면 사업목적과 용어의 정의 간사부처 주기, 사업기간 등의 규정된 총칙을 시작으로 실제 운영에 대한 사항 등이 담겼다.이를 통해 주무부처의 역할, 운영위원회의 구성‧운영, 전문기관 협의체 운영 및 전문기관의 역할, 사업단장의 역할 등도 규정된다.또한 이번에 선임된 사업단 및 사업단장의 선정·관리에 대한 내용도 담겼으며, 과제 기획·선정·관리 등 사업단의 운영에 대한 사항도 포함됐다.구체적으로 사업단은 사업단장이 소속된 기관 내에 설치하는 것을 원칙으로 하고, 사업단장의 선정 및 평가 방식, 근무조건 등이 규정됐으며, 사업단 운영비, 사업결과 및 사업비 사용실적 보고, 과제 기획 및 공고, 과제 선정평가 및 협약 등도 마련됐다.

메디칼타임즈=허성규 기자한국제약바이오협회는 K-MELLODDY 사업단장에 김화종 AI신약융합연구원장을 선임하고 4월부터 관련 사업을 본격 추진한다. 보건복지부와 과학기술정보통신부는 지난 11일 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY)' 신임 사업단장에 김화종 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원장을 선임했다고 밝혔다.이에따라 한국제약바이오협회(회장 노연홍)는 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트의 주관기관으로 사업단을 구성, 4월부터 세부과제 기획, 공모‧선정 등을 본격 추진할 예정이다.한국제약바이오협회는 AI기반 신약개발의 중요성을 인지하고, 4년전 AI신약개발지원센터를 설립해 지속적으로 교육, 홍보사업 등을 진행해왔다.협회는 올해 들어 산업계의 AI신약개발을 가속화하기 위해 지난 1월 12일 기존의 AI신약개발지원센터를 AI신약융합연구원으로 확대·발족하고, 초대 원장으로 김화종 강원대 교수를 선임한 바 있다.'연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트'는 인공지능 신약개발의 걸림돌로 꼽히는 '개인정보 유출' 위험성을 사전에 방지하면서도 각 기관이 보유한 데이터를 실질적으로 활용할 수 있는 연합학습기술(Federated Learning)을 활용하는 국가 연구개발사업으로, 인공지능 신약개발의 새로운 돌파구로 주목받고 있다.노연홍 한국제약바이오협회장은 "다수의 기업, 기관이 보유한 실험 데이터를 안전하게 공유·활용하는 인공지능 신약개발 플랫폼 구축은 산업의 미래를 준비하고 있는 국내 제약바이오기업이 도약할 수 있는 전기를 마련할 것"이라고 말했다.이어 "선진국과의 격차가 크지 않은 인공지능 기반 신약개발 분야에서 한국이 글로벌 경쟁력을 확보하고, 나아가 인공지능 기반 신약개발을 주도해 나갈 수 있는 계기가 될 것"이라며 "협회는 이번 프로젝트가 가시적 성과를 낼 수 있도록 적극 지원하겠다"고 강조했다.김화종 원장은 "이번 사업으로 국내 제약바이오기업이 AI를 신약개발에 실제로 적용하는 구체적인 도구를 확보하고 기업간 협력과 경쟁을 통해 국제 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 전했다.한편 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트의 사업기간은 2024년부터 2028년까지 5년이며, 총사업비는 348억원이다. 사업단은 국내 제약바이오산업의 AI 활용 신약개발 생태계 활성화를 위한 연합학습 기반 신약개발 가속화 시스템 구축과 성공사례 조기 창출을 목적으로, ▲연합학습 플랫폼 구축 ▲신약개발 데이터 활용 및 품질관리 ▲연합학습 플랫폼 활용 활성화 등의 세부사업을 진행할 계획이다.

메디칼타임즈=허성규 기자"K-멜로디 프로젝트를 시작으로 AI를 활용한 신약개발에 대한 더 공격적이고 능동적인 변화를 이끌겠습니다"최근 인공지능을 활용한 신약 개발이 전 세계적인 흐름이 되면서 국내외 제약·바이오업계도 이를 활용하기 위한 시도가 이어지고 있다.이에 맞춰 한국제약바이오협회도 최근 기존 AI신약개발지원센터를 확대, 개편하며 AI신약융합연구원이라는 별도의 조직을 마련한 상황.이에 AI신약융합연구원을 이끌며 국내 제약·바이오업계의 신약개발 지원에 나선 김화종 연구원장을 만나, 앞으로의 계획과 향후 방향성을 들어봤다.최근 확대 개편 된 AI신약융합연구원 김화종 연구원장은  K-멜로디 사업을 중점으로 업계의 변화에 능동적으로 대처해나가겠다는 포부를 밝혔다.우선 김화종 연구원장은 "기존 지원센터는 지원, 즉 다소 소극적인 수준이었다면 이제는 조금더 능동적이고 적극적인 활동을 하겠다는 포부라고 보면 된다"며 "과거 센터 설립 시점에 비해서 지금은 더 공격적인 변화가 필요한 시점이라는 점에서 연구원이 이 역할을 하겠다는 것"이라고 서두를 시작했다.이는 신약개발지원센터가 그동안 전문인력 양성과 오픈이노베이션을 지원하며, 국내 AI신약개발 생태계 활성화에 기여해 왔다면, 이제는 주도적인 변화를 이끌겠다는 입장이다.그동안 제약바이오협회는 K-멜로디 프로젝트의 성공적 수행, 제약기업 AI 기술 서비스 제고, AI 신약개발 혁신 생태계 조성을 위해 AI신약개발지원센터의 확대 개편 필요성을 역설해왔다.그런만큼 김화종 신약융합연구원장은 곧 시작될 K-멜로디 프로젝트의 성공적인 수행과 함께 제약바이오업계의 전반적인 변화에 주도적인 참여를 진행하겠다는 것.김화종 연구원장은 "현재 K-멜로디 프로젝트가 가장 중요한 상황으로 금액은 348억원 규모지만 실제 파급효과는 훨씬 클 것으로 보고 있다"며 "현 시점에서는 시작이지만 연합 학습기반의 데이터 공유 플랫폼이 완성되면 제약업계 전반에 변화로 이어질 것"이라고 설명했다.과거 홈페이지의 경우에도 초창기 구축에 엄청난 비용이 들었지만 현 시점에서는 누구나 접근이 가능해진 것처럼 플랫폼 기술의 첫삽을 통해 향후 업계에 전반적인 영향을 미칠 것이라고 보고 있다.김화종 연구원장은 "없던 것을 시작한다는 관점에서 K-멜로디는 여러모로 상징성이 있는 사업이 될 것"이라며 "우선은 해당 사업자로 선정돼, 이를 성공적으로 수행하는 것이 융합연구원의 중요한 첫 프로젝트가 될 것이라 보고 있다"고 말했다.특히 현재 업계에서 각 제약사들과 AI솔루션 업체들간의 협업 등이 이뤄지고 있지만, 현 시점에서는 데이터플랫폼 사업 등을 통한 변화가 필요하다는 분석이다.실제로 최근 다양한 제약사들이 AI솔루션 기업들과의 협업을 늘리고 있지만, 각 제약사에 맞는 특징을 가진 업체와의 연결에는 한계가 있다는 지적이다.김화종 원장은 "현재 제약사들이 개별적으로 AI기업들과 협업을 하고 있는데, 현재는 제약사들이 가지고 있는 데이터와, 각 솔루션 업체들이 가진 장점에 100% 매치가 되지 않고 있는 상황"이라며 "이 부분은 써봐야 아는 것인데, 이를 확인할 수 있는 부분이 없는만큼 현 시점에서는 뚜렷한 성과를 내기 어려운 것이 사실"이라고 설명했다.이어 "각 제약사들이 보유한 데이터가 다른 만큼, 이에 대한 접근도 달라야 하는데, 현 시점에서는 이를 미리 알 수가 없기 때문에 한계가 있다"며 "결국 플랫폼이 만들어지면 이런 부분에서부터 변화가 있을 수 있다"고 언급했다.즉 현 시점에서는 AI를 활용할 수 있는 플랫폼을 탄탄하게 만들어 내는 것이 더욱 더 중요한 부분이라는 판단이다.아울러 김화종 연구원장은 "현재 AI에 대한 활용은 식약처 차원의 동물실험 대체법 등 다양한 부분이 논의 되고 있고 또 변화하고 있다"며 "특히 AI활용의 경우 통계적으로 검증이나 증명이 가능하다는 점에서 그 활용도는 더 높아질 수 밖에 없다"고 말했다.김 연구원장은 "임상설계를 최적화한다거나, 리얼월드 데이터의 활용, 비용 절감 등 다양한 부분에서 AI활용이 늘고 있다"며 "결국 AI의 경우 위험성이 높은 임상을 제외하면 그 앞과 뒤를 모두 도와줄 수 있다고 보면 된다"고 제시했다.마지막으로 김 연구원장은 또 "그동안 혁신적인 변화가 언제 어느 시점에 나올지 몰랐던 만큼 실제 성과가 언제 나올지는 알 수 없지만 현재 외국을 보면 엄청난 투자가 이뤄지고 있다"며 "그간의 역사를 보면 외국의 경우 몇 년 내에 성과가 나올 것이기에 투자를 하는 것이라고 볼 수 있다"고 설명했다.현재 외국에서 대규모의 투자가 이뤄지는 점을 고려하면, 생각보다 더 빠른 시점에 성과가 나올 수 있다는 판단인 것.그는 "지금처럼 해당 사업이 되느냐, 안되느냐에 대해 고민할 단계가 아니라 더 빠르게 투자하고 지름길을 찾아야 하는 상황"이라며 "일단 그 지름길 중 하나가 K-멜로디라고 생각하며 이를 포함해 다양한 부분에서 능동적인 변화를 준비해 나갈 것"이라고 강조했다.

메디칼타임즈=허성규 기자국내 제약업계에서 AI를 활용한 신약개발에 대한 관심과 투자가 점차 확대되고 있다.AI(인공지능)에 대한 활용이 코로나19 이후 의료·제약분야에서 더욱 관심을 받으면서 이에 대한 업계의 준비 역시 확대되는 모습이다.실제로 AI를 활용한 신약개발에 대한 관심이 커지는 만큼 협회 차원의 변화는 물론, 정부 차원에서도 이에 대한 지원이 이어지고 있기 때문이다.16일 한국제약바이오협회는 기존에 운영하던 AI신약개발지원센터를 확대 개편해 AI신약융합연구원을 설립했다고 밝혔다.AI 신약 융합연구 촉진을 통한 제약바이오산업의 혁신 생태계 조성과 글로벌 경쟁력 제고를 목적으로 설립됐으며 AI 신약개발 과제 발굴·기획·집행 사업, 전문인력 양성 교육 홍보 사업, AI 신약개발 포럼 및 경진대회 등을 전개할 계획이다.초대 원장에는 강원대 김화종 교수가, 부원장에는 카이스트 김우연 교수가 선임됐으며, 연구사업본부 아래 융합연구팀과 교육운영팀으로 구성, 운영될 방침이다.이같은 제약협회의 변화는 AI활용에 대한 국내 제약업계의 관심이 더욱 커지고 있기 때문이다.제약바이오협회는 이미 2019년 AI신약개발지원센터를 설립한데 이어 222년 AI신약개발자문위원회, 2023년 AI신약개발전문위원회를 발족하는 등 AI 신약개발 혁신 생태계 조성을 위한 노력을 이어왔다.현재 국내 제약업계에서는 AI를 통한 후보물질 탐구 등의 신약개발에 대한 활용은 물론 임상시험에서의 접목 등이 이어지고 있다.이미 대웅제약을 비롯해 유한양행, GC녹십자, JW중외제약, 보령, 일동제약, HK이노엔 등 다양한 기업들이 이미 AI를 활용하기 위한 협약 및 투자 등을 진행해왔다.특히 지난해부터는 관련 기업들이 오픈이노베이션에 AI를 활용하는 방안에 대해 집중한다는 점을 밝히기도 했다.이같은 흐름은 현재까지 이어지는 상황으로 지난해 말에는 GC셀이 루닛과 AI를 활용해 신약 후보 물질 'AB-201'을 연구하기 위한 계약을 체결하고, 후향적 연구를 진행하기로 했다.지난 JP모건 헬스케어 컨퍼런스에서 동아에스티는 조합화학, 합성생물학 기술에 인공지능과 머신러닝 기술을 접목하여 xRNA를 개발하는 이스라엘 일레븐 테라퓨틱스와 협력해 섬유증 질환을 타겟으로 RNA 치료제 발굴을 위한 공동연구를 진행키로 했고, 셀트리온 역시 향후 전략으로 인공지능(AI)을 활용한 신약개발에도 나서겠다고 밝히기도 했다.한편 이처럼 AI에 대한 관심도가 늘어나는 만큼 정부 역시 이에 대한 투자를 이어가고 있다.우선 정부의 R&D사업으로 보건복지부와 과학기술정보통신부가 공동으로 추진하는 AI기반 신약개발 플랫폼 사업인 K-멜로디 프로젝트 등도 진행 중이다.이는 오는 4월 시행 예정인 국내 제약사들이 참여한 ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’로 AI와 빅데이터 신약개발 생태계를 조성하기 위해 마련된 사업이다.또한 식약처에서는 지난해 출범한 의약품심사소통단에 AI, 머신러닝, 딥러닝 등 ICT(Information and Communication Technology) 기술 도입으로 의료제품 개발의 패러다임이 전환됨에 따라 기술력이 확보된 의료제품 개발을 지원하고, 효율적인 규제과학 결과를 도출하기 위해 올해 '인공지능(AI) 활용 신약개발 지원' 소분과를 신설키로 했다.해당 소분과에서는 △AI 활용 개발단계별 분야 및 규제 가능 범위 검토·제안을 위한 비전 보고서(Discussion paper) 마련, △디지털 바이오마커를 이용한 평가변수 검토 및 질환별 임상시험 고려사항 마련 등을 추진할 예정이다.이처럼 제약업계는 물론 정부기관 등에서도 AI에 대한 관심이 높아지는 만큼 실제 제약사들의 성과에 관심이 주목되는 상황이다.이와 관련해 제약업계 관계자는 "이미 많은 기업들이 투자나 개발을 진행 중이지만 아직 본격적인 성과가 나오기까지는 시간이 걸릴 것으로 보인다"면서도 "다만 신약개발에 AI를 활용할 경우 시간은 물론 비용이 절감되는 효과가 있는 만큼 업계 차원의 관심은 더욱 더 커질 것"이라고 전했다.

메디칼타임즈=허성규 기자김화종 AI신약융합연구원장한국제약바이오협회(회장 노연홍)는 지난 12일 AI신약융합연구원(CAIID, Convergence AI Institute for Drug Discovery)을 설립했다고 16일 밝혔다.협회는 제약바이오 초격차 기술 확보 선도자(first mover) 역할을 할 융합연구기관이 필요하다는 인식과 산업계 요구를 바탕으로 종전 AI신약개발지원센터를 확대·개편, AI신약융합연구원(이하 연구원)으로 격상시켰다고 설명했다.연구원은 AI 신약 융합연구 촉진을 통한 제약바이오산업의 혁신 생태계 조성과 글로벌 경쟁력 제고를 목적으로 설립됐으며 AI 신약개발 과제 발굴·기획·집행 사업, 전문인력 양성 교육 홍보 사업, AI 신약개발 포럼 및 경진대회 등을 전개할 계획이다.초대 원장은 김화종 강원대 교수가 임명됐으며 부원장은 그동안 AI신약개발지원센터장 역할을 수행한 김우연 카이스트 교수가 맡는다. 조직은 연구사업본부 아래 융합연구팀과 교육운영팀으로 구성했다.노연홍 회장은 "AI 기술이 신약개발의 패러다임을 빠르게 바꾸고 있다"며 "제약바이오협회는 AI신약융합연구원이 AI 기술과 바이오 기술 융합을  통해 혁신신약 개발을 앞당기는 대표적 연구기관이 되도록 모든 지원을 다할 것"이라고 말했다.신약개발 전문가로 구성된 협회 AI신약개발전문위원회와 자문위원회 역시 K-멜로디 프로젝트의 성공적 수행, 제약기업 AI 기술 서비스 제고, AI  신약개발 혁신 생태계 조성을 위해 AI신약개발지원센터의 확대 개편 필요성을 역설해왔다.제약바이오협회는 2019년 설립한 AI신약개발지원센터를 통해 AI신약개발 전문인력 양성, AI 신약개발 오픈이노베이션, AI 파마 코리아 컨퍼런스, AI 신약개발 경진대회 등을 통해 AI 신약개발 생태계 활성화에 기여해 왔다.