신약후보물질 개발기간 '5년→1년'으로 단축

과기부, AI 신약개발플랫폼 내년 구축···국가연구자료 50만건 이용
'AI+빅데이터 활용 차세대 신약개발 플랫폼 구축' 프로젝트 추진체계.<사진=과학기술정보통신부 제공>'AI+빅데이터 활용 차세대 신약개발 플랫폼 구축' 프로젝트 추진체계.<사진=과학기술정보통신부 제공>

신약후보물질 개발기간이 5년에서 1년으로 단축된다.

과학기술정보통신부(장관 유영민)는 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 단축하기 위한 'AI+빅데이터 활용 차세대 신약개발 플랫폼 구축'을 추진한다고 4일 밝혔다.

AI와 빅데이터 기술을 활용한 차세대 신약개발 플랫폼이 내년에 구축될 예정이다. 신약 개발과 관련한 기존의 국가 R&D 사업 데이터 50만건을 활용해 평균 5년이 걸리던 신약후보물질 개발기간을 1년으로 단축하겠다는 목표다.

글로벌 의약품 시장은 향후 연평균 4~7% 성장이 기대되는 유망한 시장이다. 하지만 신약 개발을 위해 10년~15년의 오랜 시간과 1조원 이상의 막대한 비용을 투자해야 한다. 성공확률도 매우 낮았다.

이런 가운데 과기부는 그동안 국가 R&D 사업 등을 통해 축적된 연구데이터와 병원 진료정보 등의 우수한 의료데이터를 다량 축적해 왔다. AI와 빅데이터 기술 등을 적용해 신약개발의 시간·비용을 단축할 방침이다.

신약개발은 후보물질 발굴→전임상시험→임상시험→시판 등의 네 단계로 구분된다. 과기부는 우선 신약 개발의 첫 단계인 신약후보물질 개발을 위한 플랫폼 구축을 진행한다.

신약후보물질 개발에 필요한 연구데이터의 경우 별도의 법령 제개정 없이 가이드라인 마련만으로 공유·활용이 가능하다. 후보물질 발굴에 사용되는 연구데이터는 국가 R&D 사업 등을 통해 약 50여만건이 축적돼있다. 이를 활용해 평균 5년이 소요되는 후보물질 개발기간을 최대 1년까지 단축할 계획이다.
  
연구데이터를 학습한 AI가 최적의 후보물질을 제시해 탐색 비용과 시간을 줄이고 실험결과를 효과적으로 예측해 전임상시험 단계에서의 시행착오를 줄일 것으로 기대된다.

오는 2월 사업공고를 거쳐 올해 상반기 내 한국화학연구원을 중심으로 인공지능 전문기업·연구소, 신약개발 연구자가 참여하는 사업 컨소시엄을 구성, 플랫폼 개발에 착수할 방침이다.

아울러 향후 후보물질 발굴뿐만 아니라 신약 개발 모든 단계에서 AI, 빅데이터를 활용한 국가적 플랫폼 구축 사업으로 확장할 계획이다.

과기부는 이를 위해 관계부처와 공동으로 '국가 AI 활용 신약개발 전략(가칭)'을 올해 상반기 내 마련해 4차산업혁명위원회 산하 ‘헬스케어 특별위원회’를 통해 발표할 계획이다.

정병선 과기부 정연구개발정책실장은 "제약산업 후발주자인 우리나라가 글로벌 강국으로 도약하기 위해서는 4차 산업혁명의 핵심 인프라인 인공지능·빅데이터 활용이 필수적이다"라며 "관계부처와 협업하며 국가적 신약개발 역량 제고를 위해 전폭적으로 지원할 것”이라고 말했다.
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