과학기술정보통신부가 신약 개발 시간과 비용 단축을 위한 ‘인공지능(AI)-빅 데이터 플랫폼’을 구축한다고 7일 밝혔다. 개발된 플랫폼은 연구자와 기업이 자유롭게 사용할 수 있도록 내년(2019년) 중 공개할 예정이다.
크게 AI 학습을 위한 화합물 빅 데이터 플랫폼 구축 및 약물-표적 간 관계, 약물 작용 등을 예측하는 AI 플랫폼 개발이 이뤄진다. 개발엔 광주과학기술원, 이화여자대학교, 한국화학연구원, 경상대학교 등 4개 전문기관이 공동으로 참여한다.
화합물 빅 데이터 플랫폼은 한국화합물은행에 축적된 연구 데이터와 국내외 데이터베이스 등을 활용한다. 화합물별 효능, 약물성, 독성 등 주요 연구 데이터 간 관계를 포함한 정형화된 관계형 데이터베이스를 기반으로 하며, 문헌 데이터 등 비정형 데이터까지 빅 데이터화할 수 있도록 텍스트 분석 요소를 도입할 예정이다.
‘AI 예측 플랫폼’은 문헌 분석(텍스트 마이닝), 심화 학습(딥러닝) 기술 등을 접목해 질병 유발 단백질을 제어하는 화합물 구조를 예측한다. 신약 후보 물질 발굴 외에도 기존 약물의 새로운 적응증을 찾아낼 수 있다. 예를 들어, 당뇨에 효능이 있다고 알려진 화합물 A가 단백질 B와 만나면 비만 억제에도 효능이 있을 것으로 예측하는 방식이다.
과기정통부는 해당 플랫폼으로 후보 물질 개발에 걸리는 기간이 평균 5년에서 최대 1년으로 단축될 것으로 기대했다.
더불어 후보 물질 발굴뿐만 아니라 신약 개발 전 단계에 AI를 활용하는 방안을 관계 부처, 민간과 함께 모색할 계획이다.
