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인공지능(AI)+빅데이터 활용 고속 신약개발 플랫폼, 19년 출시한다
| 작성자 | 관리자 | ||
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| 작성일 | 2018-02-06 | 조회수 | 2,645 |
| 출처 | 과학기술정보통신부 | ||
| 원문 | http://www.msip.go.kr/web/msipContents/contentsView.do?cateId=mssw311&artId=1374577 | ||
| 첨부파일 | |||
180205 조간 (보도) AI.빅데이터 활용 고속 신약개발 플랫폼. 19년 출시한다.hwp(404.5KB)□ 과학기술정보통신부(장관 유영민, 이하 ‘과기정통부’)는 신약개발에 소요되는 시간·비용을 획기적으로 단축하기 위한 ‘인공지능(AI)+빅데이터 활용 차세대 신약개발 플랫폼 구축’을 추진한다고 밝혔다.
ㅇ 이번 사업은글로벌 바이오 강국 실현을 위한 ｢바이오경제 혁신전략 2025｣(’17.9)* 및 연구데이터의 체계적 공유·활용을 위한 ｢연구데이터 공유·활용 전략｣(’18.1)**의 선도 프로젝트로 추진한다.
* 글로벌 바이오 시장 점유율 확대(’15년 1.7% → ’25년 5.0%) 및 글로벌 블록버스터신약 5개 창출을 목표로 제시
** 전략의 효과적 이행과 신속한 성과 창출을 위해 바이오 분야 시범사업 착수
[추진 배경]
□ 글로벌 의약품 시장은 연 1,200조원 규모의 거대 시장으로, 향후 연 4~7% 내외의 성장이 기대되는 유망 시장으로 손꼽힌다.
ㅇ 이는 우리나라의 주력 수출산업인 반도체, 자동차, 조선 시장 합계(약 1,100조원)를 넘는 규모로, ’21년에는 최대 1.5조 달러(약 1,800조원)로 성장할 것으로 기대된다.
□ 그러나, 하나의 글로벌 신약 창출을 위해 10년~15년의 오랜 시간과 1조원 이상의 막대한 비용을 투자해야 하며, 성공확률도 매우낮다는 것이 그간 글로벌 진출에 높은 진입장벽으로 작용하였다.
ㅇ 이로 인해 국내 제약사는 글로벌 기업에 비해 영세한 편이며, 이는 낮은 연구개발 투자로 이어져 고부가가치 신약개발에 어려움을 겪고 있는 실정이다.
<출처> 제2차 제약산업 육성지원 5개년 종합계획, Evaluate Pharma World Preview 2016, 2015년 국내 제약기업 경영성과 분석 및 2016년 산업 전망(KHIDI Brief, 2016)
※ 글로벌 1위 제약사의 매출은 45조원이나, 국내 1위 제약사는 약 1조 3천억원 수준이며, 연구개발 투자율은 글로벌 10대 제약사의 21.5%에 비해 국내 상장 제약사는 7.5%로 매우 낮은 편
□ 후발주자로서 이러한 진입장벽을 극복하기 위해 빅데이터 및 정보통신기술(ICT)을 활용하는 방안이 제시되고 있다.
ㅇ 우리나라는R&D를 통해 축적된 연구데이터 및 병원 진료정보 등의 우수한 의료데이터를 다량 보유하고 있어,
ㅇ 이에 인공지능(AI)을 적용하면 신약개발의 시간과 비용을 단축하여 국내 신약개발 역량이 한 단계 도약하는 기회가 될 것으로 기대된다.
[신약개발 단계별 인공지능·빅데이터 활용 방안]
□ 신약개발은 후보물질 발굴 → 전임상시험 → 임상시험 → 시판의 크게 네 단계로 구분되며,
ㅇ 각 단계별로 연구 내용 및 활용되는 데이터가 다르므로 차별화된 접근이 필요하다.
< 신약개발 단계별 활용 방안 >
□ 후보물질 발굴 및 전임상시험 단계에서는 실험결과, 논문자료 등의 연구데이터가 주로 활용되며,
ㅇ 연구데이터를 학습한 인공지능은 최적의 후보물질을 제시하여 후보물질 탐색 비용을 줄이고, 실험결과를 효과적으로 예측하여 전임상시험 단계에서의 시행착오를 줄일 것으로 기대된다.
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< 후보물질 발굴 단계 활용 예시 > |
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➀ 국내외 공개된 화합물 구조 정보 및 각 화합물의 효능이 명시된 논문·특허 등의 문헌 정보를 수집하며, 인공지능은 이를 학습
➁ 플랫폼을 사용하고자 하는 연구자가 분석을 희망하는 신약 표적(타겟)의 구조를 제시
➂ 인공지능이 신약 표적에 맞는 최적의 화합물 조합 및 예상되는 효능을 예측 → 연구자는 실험을 통해 예측된 효능을 검증 |
□ 임상 시험 및 시판 단계에서는 진료정보, 건강보험 정보 등의료데이터의 활용이 가능하며,
ㅇ 의료데이터를 학습한 인공지능은 최적의 환자군을 제시하여 임상시험 기간을 단축하고, 시판 후의 효능·독성을 자동으로 추적하여부작용 최소화에 기여할 것으로 기대된다.
[선도 프로젝트 추진 방안]
□과기정통부는 별도의 법령 제·개정 없이 가이드라인 마련 만으로 공유·활용이 가능한 연구데이터를 활용하여, 단기에 성과 창출이 기대되는 후보물질 발굴 단계의 프로젝트를 우선 추진하기로 하였다.
ㅇ 후보물질 발굴에 사용되는 연구데이터는 그간 국가연구개발사업을통해 약 50여만 건이 축적*되어 있으므로,
* 국가연구개발사업에서 생산된 화합물은 연구성과 관리·유통 제도에 따라 화학(연)이 관리하여 왔으며, 현재 50여만 건의 화합물 데이터베이스 축적
ㅇ 이를 활용하여 평균 5년이 소요되는 후보물질 개발 기간을 최대 1년까지 단축할 계획이다.
□앞으로 ‘18.2월 사업공고를 거쳐 올해 상반기 내 화학(연)을 중심으로 인공지능 전문기업·연구소, 신약개발 연구자가 참여하는 사업 컨소시엄을 구성, 플랫폼 개발에 착수한다.
ㅇ 개발된 플랫폼은 인공지능(AI) 학습 및 연구자를 통한 검증 작업을 거쳐 연구자·기업이 자유롭게 사용할 수 있도록 내년 중 공개할 계획이다.
ㅇ 동 플랫폼은 결국 제약사 및 병원 등이 활용하여야 하는 만큼,현장 수요자 중심의 전문 컨설팅 그룹을 구성하여 개발 과정에서 사용자의 목소리를 상시 반영할 계획이다.
< 선도 프로젝트 추진체계 >
[향후 추진 계획]
□ 향후 후보물질 발굴 단계 뿐 아니라 신약개발의 모든 단계에서 인공지능·빅데이터를 활용한 국가적 플랫폼 구축이 필요하며,
ㅇ 우선 선도 프로젝트를 통해 성공모델을 창출하여, 민간·범부처로 확산해 나갈 계획이다.
□ 이를 위해 관계부처와 공동으로 ｢(가칭) 국가 AI 활용 신약개발 전략｣을 올해 상반기 내 마련하여,
ㅇ 4차산업혁명위원회 산하 ‘헬스케어 특별위원회’에서 발표할 계획이다.
□과기정통부 정병선 연구개발정책실장은 “제약산업 후발주자인 우리나라가 글로벌 강국으로 도약하기 위해서는 4차 산업혁명의 핵심 인프라인 인공지능·빅데이터 활용이 필수적으로,
ㅇ 관계부처와 협업하여 국가적 신약개발 역량 제고를 위해 전폭적으로 지원할 것”이라고 밝혔다.
