제약협,K-MELLODDY사업단 사업설명회 개최
4일, 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트
한국제약바이오협회(회장 노연홍) 는 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY) 의 세부과제3(AI 모델 개발) 5 개를 신규 선정한다고 31일 밝혔다.
연합학습 (Federated Learning)은 각 기관이 보유한 데이터를 한 곳으로 모으지 않고 개별 기관에서 AI를 학습시키는 기술로, 정보 유출 위험이 거의 없어 민감정보의 ‘보호 ’와 ‘활용 ’이 동시에 가능하다.
보건복지부( 장관 조규홍)와 과학기술정보통신부( 장관 이종호)가 공동으로 추진하는 ‘ 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’는 한국보건산업진흥원( 원장 차순도)과 한국연구재단( 이사장 이광복)이 사업단 운영을 지원하며, 한국제약바이오협회와 K-MELLODDY사업단이 주관한다.
해당 프로젝트는 연합학습 기반 ADMET 예측 모델인 ‘FAM(Federated ADMET Model)’ 개발을 목표로 하며, 총 5년(2024.07.01.~2028.12.31.) 에 걸친 프로젝트다.
앞서 지난해 세부과제1(플랫폼 구축 및 개발, 1 개 과제), 세부과제2( 데이터 공급 및 활용, 20개 과제) 를 선정 완료했고, 세부과제3( 플랫폼 활용 연합학습 모델 개발, 15개 과제) 의 경우 1차(2024 년), 2차(2025 년), 3차(2026 년)로 나눠 각 5 개씩 신규 과제를 선정한다.
이에 따라 사업단은 오는 4월 30일 16시까지 범부처연구자통합지원시스템(IRIS)을 통해 2025 년도 신규 과제 접수를 받는다. 평가를 거쳐 선정된 기관은 향후 2년 6 개월 동안(2027년 12 월 종료) 해당 사업을 수행하게 된다.
김화종 사업단장은 “세부과제 3은 AI 신약개발 가속화를 위한 연합학습 기반 신약개발 플랫폼(FDD: Federated Drug Discovery) 에서 운영될 ADMET 및 PK 파라미터 예측 AI 솔루션인 FAM(Federated ADMET Model) 개발을 지원하는 것”이라며 “ 연구개발계획서 작성시 연합학습 기술 동향과 프레임워크, 적용 사례, 그리고 1차년도 연구 내용 등을 참조해야 한다” 고 설명했다.
신규과제 수행을 희망하는 주관연구개발기관은 산·학 ·연·병 모두 가능하며 , 최종 산출물의 기술성숙도(TRL) 를 기반으로 성과 목표 달성을 위한 전략과 최종적으로 어떤 모델을 개발할 것인지 등을 제안해야 한다.
이와 관련, 사업단은 4월 4일 (금) 오후 2시 한국제약바이오협회 4 층 강당에서 ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업설명회’ 를 개최한다. 이번 설명회는 신규과제 참여 희망 연구자 및 연구기관, 기업, 의료기관 등을 대상으로 사업 이해를 제고하기 위해 마련됐다.
설명회는 사업 소개 , 공고 과제 안내와 더불어 연구개발계획을 수립하는 데 있어 기존 수행 과제(2024 년도 선정 과제)와의 차별성 등을 꾀하고자 2024 년에 신규 선정되어 현재 과제를 수행 중인 5개 기관의 연구개발 현황 발표 시간도 준비되어 있다 .
설명회 사전등록은 한국제약바이오협회 또는 K-MELLODDY사업단 홈페이지 공지 사항의 링크를 통해 신청하면 된다 . 또한 설명회 자료는 설명회 종료 후 한국제약바이오협회 홈페이지에 게시될 예정이다.