정부주도의 AI 신약개발 분야 본격화됩니다.
제가 지난번에도 컨텐츠를 한번 올렸었는데요, 그간 참여기업 선정과정을 거쳐서 최근 본격 진행 소식을 알려왔습니다. (참고 컨텐츠: [바이오 인사이트] 들려오는 AI 신약개발 소리, ‘K-멜로디’ 프로젝트 본격화)
본격적인 내용을 들어가기에 앞서 보도된 내용을 먼저 살펴보겠습니다.
'K-멜로디' 본격화..국내 업계, AI 신약개발 "속도"
뿐만아니라 이같은 개별 기업들의 노력과 투자 성과를 더욱 높이고자 제약바이오협회는 AI신약융합연구원을 통해 단일 기관이 추진하기 어려운 디지털 융합 연구를 공동으로 기획하고 수행하는 연구 허브 역할을 수행하고 있다. 특히 성공률을 더 높여주면서 데이터를 안전하게 보호할 수 있는 연합학습(federate learning, FL) 기반 인공지능(AI) 모델을 활용, 제약사는 물론 연구기관, 병원 등이 함께 참여하는 ‘K-멜로디(MELLODDY, Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery)’을 본격화하고 있다.
최근 사업단은 공모 및 평가를 거쳐 ▲연합학습 온라인 체제 기반(플랫폼) 구축 ▲신약개발 데이터 활용 및 품질관리 ▲인공지능 해결책 개발 3개 분야 26개 세부과제와 과제별 주관연구기관을 선정했다.
연합학습 기반 신약개발 가속화 FDD(Federated Drug Discovery) 플랫폼을 구축하는 과제의 주관연구기관으로 에비드넷이 선정됐다. 연합학습에 참여해 신약개발 데이터 활용 및 품질관리를 하는 과제는 대웅제약, 동화약품, 삼진제약, 유한양행, 제일약품, 한미약품, 휴온스, JW중외제약 등 제약사와 심플렉스, 에이페이스 등의 기업이 참여한다.
또한 가천대, 가톨릭대, 경북대, 고려대(세종), 서울대, 서울대병원 등 대학 및 병원, 대구경북첨단의료산업진흥재단, 한국생명공학연구원, 한국파스퇴르연구소, 한국화학연구원 등 연구소‧재단이 선정됐다. 연합학습 기반 ADME/T 예측 솔루션 개발 과제는 광주과학기술원, 목암생명과학연구소, 아이젠사이언스, 전북대학교 산학협력단, 한국과학기술원 등이 추진한다
사업단은 '연합학습'이라는 첨단 AI기술을 활용해 신약개발 과정의 가장 큰 난관 중 하나인 ADMET(흡수, 분포, 대사, 배설, 독성) 예측을 혁신적으로 개선할 계획이다. ADMET 특성을 정확히 예측하는 것은 신약개발에서 약물의 안전성과 효능을 평가하는 데 핵심이 되기 때문.
K-멜로디 사업단측은 “연합학습을 도입하면 여러 제약사와 연구소, 병원, 대학교 등이 각자의 데이터로 로컬 모델을 학습시키고, 이를 중앙에서 통합해 보다 정확하고 신뢰성 있는 예측모델을 만들 수 있다”면서 “예측모델은 연합학습을 통해 다양한 화학공간(임베딩 공간, 벡터 공간)을 채워나갈 수 있어 뛰어난 예측모델을 만들 수 있다”고 설명했다.
제약바이오협회 관계자는 “K-멜로디 프로젝트를 통해 다양한 소스에서 데이터를 연합학습 기법으로 연결해 보다 강력한 예측모델을 구축할 것”이라며 “국내 주요 제약사, 대학 연구실, 국책 연구소, 대형 병원 등 다양한 기관이 보유한 방대한 데이터를 공유하면서도 각 기관의 민감한 정보는 보호할 예정”이라고 설명했다.
사업단은 K-멜로디 프로젝트를 통해 개발될 ADMET 예측 모델이 신약개발 과정에서 발생하는 막대한 시간과 비용을 획기적으로 절감하는 데 기여하는 것을 넘어 국내 연구역량 및 산업기술의 발전과 글로벌 경쟁력 강화 등에 있어 중요한 이정표가 될 것으로 내다봤다. 실제 미국 NIH 발표에 따르면 ADMET가 신약개발 R&D 비용의 22% 가량을 차지하며, 특히 한국은 기술수출 등으로 1상까지 하는 경우가 많아 임상비용의 대부분을 차지하는 것으로 알려져 있다.
제약바이오협회 관계자는 “국내에서는 아직 연합학습을 산업현장에 적용한 사례가 없으므로 이번 K-멜로디 프로젝트를 통해 산학연병이 합심, 데이터 기반 바이오헬스산업 적용 가능성을 검증해 나가겠다”며 “세계적 수준의 AI 기반 신약개발 플랫폼을 확보함으로써, 한국이 글로벌 제약 시장에서 선도적 위치를 차지할 수 있는 발판을 마련할 것”이라고 강조했다.
K-멜로디 사업 자체는 유럽에서 지난 2019~2021년 진행된 EU-멜로디 프로젝트를 벤치마킹해 진행하고 있으며, 해당 사업에서 미진했던 부분을 분석해 보완했습니다. EU-멜로디 프로젝트에서는 신약 후보물질의 독성(toxicological), 약리학(pharmacological) 평가효능 부분에서 개별 AI 모델과 비교해 2~4% 효능이 개선된 결과를 보였는데 각 기업이 보유한 데이터베이스(DB)를 공유했을 때 시너지가 났다는 점 자체를 긍정적으로 보고 있습니다.
해당 사업은 연합학습(FL) 기반의 AI 모델 구축으로 각각의 병원, 기업, 연구원 등 개별주체가 가진 DB의 권리를 침해하지 않고, 중앙 AI모델을 학습시켜 고도화해나간다는 점이 특징입니다. 이는 AI를 이용한 연구에서 문제가 되는 보안, 특히 환자의 개인정보 침해 문제를 해소하는데 특장점이 있습니다.
국내에서는 처음 시도되는 프로젝트인데요. 참여기업을 딱 집어줬네요.
- 연합학습 온라인 기반 플랫폼 구축: 에비드넷
- 신약개발 데이터 활용 및 품질관리: 대웅제약, 동화약품, 삼진제약, 유한양행, 제일약품, 한미약품, 휴온스, JW중외제약, 심플렉스, 에이페이스
- 연합학습 기반 ADMET 예측 솔루션 개발과제: 아이젠사이언스
각 기업에 대한 투자사는 아래와 같습니다.
- 에비드넷: SK
- 심플렉스: 에이티넘인베스트먼트, 컴퍼니케이파트너스, 코리아에셋투자증권
- 아이젠사이언스: 메디톡스벤처투자
당장 움직인다는 의미는 아니고, AI 신약개발 섹터가 움직인다면, 참고할 만한 정도로 보시면 되겠습니다. 움직인다면, 일단 상장기업들 위주로 먼저 움직일 것으로 판단됩니다. 업계에 계신 분들은 아시겠지만, 몇몇 유망하다고 여겨졌던 비상장 AI 신약개발 기업들은 리스트에 없네요. 없으면 없는 이유가 있겠죠.
또 오는 28일(현지시간), 한국시간으로는 29일 엔비디아의 실적발표가 예정돼 있습니다.
AI 반도체, 로봇 등으로 이야기가 나올 것 같은데요. 바이오를 또 빼놓을 수가 없습니다. 지난해 하반기 들어서 엔비디아는 AI신약개발 기업에 자체투자 또는 벤처투자 부문인 엔벤처스를 통해 투자에 참여해왔습니다.
엔비디아는 AI 신약개발 플랫폼 '바이오네모(Bio Nemo)'를 구축했으며, 다양한 AI 신약개발 기업과 해당 AI 모델을 지속 업데이트해나가고 있습니다. 특히 바이오네모의 기본형 AI모델(파운데이션 모델)을 구축하는 데는 리커전(Recursion)이 기여하고 있습니다. 리커전은 이달 또다른 AI 신약개발 기업 엑센시아(Exscientia)를 6억 8800만 달러 밸류로 지분교환 방식으로 합병했습니다.
바이오네모는 이미 상당히 고도화된 AI 모델로 여겨지고요. 실제로 탑티어 글로벌 제약사인 암젠(Amgen)이 엔비디아의 바이오네모를 사용하고 있기도 합니다.
AI 신약개발 섹터에서는 엔비디아의 직수혜로 여겨지는 파로스아이바이오를 비롯해 신테카바이오, 제이엘케이바이오 등이 있습니다. 또 최근 샤페론도 AI 신약개발을 한다고 자료를 내고 꿈틀한 바 있습니다.
AI 신약개발 분야가 움직인다면, 바이오에서 또다른 AI 파트인 'AI 의료솔루션-AI 의료진단' 쪽도 반응할 수 있습니다. 물론 현재 시황은 잘 참고하셔야 하고요.
AI 의료솔루션 섹터에서는 3대장 루닛, 뷰노, 코어라인소프트 정도에 최근 신규상장한 씨어스테크놀로지, AI 의료진단 섹터에서는 엔젠바이오, 클리노믹스, 지니너스, 이지케어텍, 피씨엘, 라온피플, EDGC 정도 참고하시고요. 더 확산되면 AI CRO 섹터인 씨엔알리서치, HLB바이오스텝, 드림씨아이에스 등도 지켜보시면 될 것 같습니다.
