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인공지능·빅데이터 활용하여 혁신신약 개발 앞당긴다
| 작성자 | 관리자 | ||
|---|---|---|---|
| 작성일 | 2018-06-07 | 조회수 | 2,178 |
| 출처 | 과학기술정보통신부 | ||
| 원문 | http://www.msip.go.kr/web/msipContents/contentsView.do?cateId=mssw311&artId=1384495 | ||
| 첨부파일 | |||
180608 조간 (보도) 인공지능.빅데이터 활용하여 혁신신약 개발 앞당긴다.hwp(490KB)인공지능·빅데이터 활용하여 혁신신약 개발 앞당긴다
- 과기정통부,‘인공지능, 빅데이터 활용 신약개발 선도 프로젝트’착수 -
- 연구데이터에 인공지능을 접목한 신약개발 플랫폼 개발, 공개 추진 -
□ 과학기술정보통신부(장관 유영민, 이하 ‘과기정통부’)는 인공지능·빅데이터 관련 4개 전문기관*이 참여하는 연구진을 구성하여 신약개발의 시간·비용 단축을 위한 인공지능·빅데이터 활용 플랫폼 구축에 착수한다고 밝혔다.
* 광주과학기술원, 경상대학교, 이화여자대학교, 한국화학연구원
ㅇ 본 사업은 글로벌 바이오 강국 실현을 위한 ｢바이오경제 2025｣ 및 ｢혁신성장동력 추진계획｣*의 일환으로 추진된다.
* 과기정통부, 13대 혁신성장동력 중 하나로 ‘혁신신약’ 선정(’17.12)
□ 본 사업은 크게 인공지능 학습을 위한 화합물 빅데이터 플랫폼 구축과 약물-표적 간 관계, 약물작용 등을 예측하는 인공지능 플랫폼 개발로 이루어지며,
ㅇ 개발된 플랫폼은 연구자·기업이 자유롭게 사용할 수 있도록 내년 중 공개할 계획이다.
[추진 배경]
□ 바이오분야 중 인공지능 활용을 통한 파급효과가 클 것으로 기대되는 분야로 신약개발이 손꼽히고 있다.
ㅇ 인공지능을 활용하면 신약개발에 소요되는 막대한 시간과 비용을 최대 절반 수준으로 단축할 것으로 기대되며, 관련 시장은 ’24년 40억 달러에 이를 것으로 예측된다.
※ 인공지능 신약개발 시장은 연 평균 40% 성장하여 ’24년 40억 달러에 이를 것으로 전망(Global Market Insights, ’17)
[ 신약개발 단계별 인공지능·빅데이터 활용 방안 ]
□ 이에 과기정통부는 그간 국가연구개발사업을 통해 수집된 연구데이터에 인공지능을 접목하여, 인공지능·빅데이터를 활용한 신약개발의 가능성을 입증하기 위한 선도 사업을 추진한다.
[주요 내용]
□ 우선 국가연구개발사업을 통해한국화합물은행*에 축적된 연구데이터와 국내외 데이터베이스 등을 활용하여 인공지능 학습을 위한 화합물 빅데이터 플랫폼을 구축한다.(한국화학연구원)
* 국가 지정 화합물 관리·유통 전담기관으로, 2000년 이후 연구자들의 기탁·등록을 통해 약 55여만 종의 화합물을 수집·관리 중
ㅇ 플랫폼은 화합물 별 효능, 약물성, 독성 등 주요 연구데이터 간 관계를 포함한 정형화된 관계형 데이터베이스를 기반으로 하며,
ㅇ 문헌데이터 등 비정형 데이터까지 입력, 분석하여 빅데이터화 할 수 있도록 텍스트 분석 요소를 도입한다.
[빅데이터 플랫폼 체계도]
□ 다음으로, 구축된 플랫폼에 문헌 분석(텍스트마이닝), 심화학습(딥러닝) 기술 등을 접목하여 약물-표적 상호작용, 약물동태·독성 등을 예측하는 인공지능 플랫폼을 개발한다.(광주과학기술원, 경상대학교, 이화여자대학교)
ㅇ 광주과학기술원(연구책임자 남호정 교수) 연구진이 개발하는 약물-표적 상호작용 예측 플랫폼은 화합물(약물) 및 단백질(표적) 정보를 기반으로 화합물-단백질 간 상호작용을 학습하며,
ㅇ 이를 통해 질병을 유발하는 단백질을 제어하는 화합물 구조를 예측하는 등 신약 후보물질을 발굴하거나, 알려진 화합물이 작용하는 단백질을 예측*하여 기존 약물의 새로운 적응증을 찾는 데 기여한다.
* (예시) 당뇨에 효능이 있다고 알려진 화합물 A가 단백질 B와 만나면 비만 억제에도 효능이 있을 것으로 예측
[약물-표적 상호작용 예측 체계도]
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ㅇ 경상대학교-이화여자대학교(연구책임자 경상대학교 이근우 교수) 연구진이 개발하는 약물동태·독성 예측 플랫폼은 화합물의 인체 내 흡수, 분포, 대사, 배출 등의 약물동태 정보를 학습하며,
ㅇ 이를 통해 알려진 표적에 대해 흡수·배출이 잘 되고 독성이 낮은 화합물 구조를 예측하는 등 신약 후보물질을 발굴하는 데 기여한다.
[약물동태 체계도]
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□ 또한, 인공지능 플랫폼의 정확도를 높이기 위해 실험을 통한 검증을 수행하여 예측 결과가 실제로 나타나는지 확인하고, 그 결과를 플랫폼이 다시 학습하도록 한다.
ㅇ 이를 통해 인공지능 플랫폼의 정확도 향상 뿐 아니라 암, 대사질환 등 주요 질환에 적합한 신약 후보물질을 발굴할 것으로 기대된다.
[기대 효과 및 향후 계획]
□ 본 사업이 성공적으로 추진될 경우평균 5년이 소요되는 후보물질 개발 기간을 최대 1년까지 단축할 것으로 기대되며,
ㅇ 개발된 모형은연구자·기업이 자유롭게 사용할 수 있도록 내년 중 공개할 예정이다.
ㅇ 동 플랫폼의 수요자는 결국 제약사 및 병원 등이므로, 개발 과정에서 제약사, 병원 등이 참여하는 전문 컨설팅 그룹을 구성, 운영할 계획이다.
□ 과기정통부는 후보물질 발굴 뿐 아니라 신약개발 전 단계에 인공지능을 활용하는 방안을 민간·관계부처와 함께 모색할 계획이다.
ㅇ 이를 위해 4차산업혁명위원회 산하 ‘헬스케어 특별위원회’에서 복지부·산업부 등 관계부처와 공동으로｢(가칭) 국가 인공지능 활용 신약개발 전략｣을 마련 중이며,
ㅇ 내년 추진하는 것을 목표로 ‘(가칭)인공지능 신약개발 플랫폼 구축 사업’을 위한 기획을 진행하고 있다.
□ 과기정통부 김정원 기초원천연구정책관은 “바이오와 인공지능·빅데이터 기술이 만나면 신기원이 이루어질 것”이라며,
ㅇ 정부는 바이오와 D.N.A(데이터, 네트워크, 인공지능) 기술의 융합을 통해 혁신성장동력 발굴 뿐 아니라 국민의 삶의 질 향상에도 기여하도록 노력할 것”이라고 밝혔다.
