국내 최초 민관합동 인공지능(AI) 신약개발 연합 프로젝트인 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY)' 사업단이 성과보고회를 개최해 올 한해 진행한 프로젝트 연구개발 성과를 발표하고 차기 사업운영 로드맵을 공개했다. K-MELLODDY(K-멜로디) 사업단은 5일 서울 서초구 한국제약바이오협회에서 열린 '2025년도 K-멜로디 성과보고회'에서 프로젝트 참여기관 관계자들과 2차년도 연구개발 결과를 공유하고 차기 사업년도의 연구개발 방향을 모색했다. K-멜로디는 '연합학습' 기술을 기반으로 신약개발 가속화 플랫폼(FDD)을 구축하고, 이를 통해 신약 후보물질의 '흡수·분포·대사·배설·독성(ADMET)'과 '약동학(PK)'의 매개변수(파라미터)를 예측하는 다양한 AI 솔루션(FAM)을 개발하는 국내 최초 민관합동 AI 신약개발 프로젝트다. 특히 이 프로젝트는 각 기업·기관이 보유한 데이터를 한 곳으로 모으지 않고 개별 기관에서 AI를 학습시키는 '연합학습'을 특징으로 해 정보 유출 위험이 극히 적어 민감정보의 보호와 활용이 동시에 가능하다는 이점을 지닌다. 이에 제약사 등 데이터를 공급하는 참여기관은 민감정보 유출을 우려하지 않고 FAM을 활용해 후보물질 발굴·임상시험 등 신약개발 전주기의 효율성을 높일 수 있다. AI모델과 플랫폼을 개발하는 참여기관 역시 연구개발 역량을 극대화하고 실질적 성과를 창출할 기회가 마련된다. 지난해 국내 제약사, 대학교, 벤처기업, 연구소 등 30여개 기관이 참여해 프로젝트를 시작한 이래 올해까지 1~2차 사업년도를 마친 사업단과 참여기관은 내년 3차년도부터 FDD 플랫폼을 토대로 개발한 FAM을 본격 운용하며 1단계 사업을 마무리한다. 이어 2단계 사업기간인 2027~2028년(4~5차년도)에는 FAM 운용을 통해 축적한 데이터를 바탕으로 후속 연구개발 활동을 진행해 FAM의 고도화·사업화에 나설 예정이다. 이날 사업수행 성과 보고에 나선 김화종 K-멜로디 사업단장은 “6개월 정도 진행된 지난해 1차년도 사업은 플랫폼을 설계하고 데이터를 정의하는데 초점을 맞췄다면, 올해 2차년도는 FDD 플랫폼을 구축하는데 집중했고 데이터 포맷도 표준화했다"고 밝혔다. 내년 3차 사업년도 진입에 앞서 FDD 플랫폼을 구축해 다양한 FAM 운용·성능개선에 나설 기반을 성공적으로 마련했다는 설명이다. 김 단장은 또, FDD 플랫폼을 구축하며 확보한 'K-멜로디 데이터 에이전트(KDA)' 개발 성과도 주목했다. 제약사 등 데이터 제공자가 공급하는 'ADMET·PK 데이터'와 AI 기업 등이 개발한 'AI 모델'은 연합학습을 위해 프라이빗 클라우드·온프레미스에 업로드된다. 이때 ADMET·PK 데이터의 경우 업로드에 앞서 KDA를 거친다. KDA는 일종의 데이터 전달·분석 도구로, 공급된 데이터의 안정성과 품질을 검증해 프라이빗 클라우드 등에 전송하고 업로드된 데이터의 통계적 분석 결과 등 활용할 수 있는 정보를 제공하는 역할을 수행한다. 데이터 학습과 운용의 반복으로 성능을 끌어올리는 AI 모델 특성상 KDA를 통해 FAM 운영·개선의 효율성을 극대화한다는 의미다. 이날 성과보고회에선 광주과학기술원(GIST)과 AI 신약개발 기업 아이젠사이언스 등 FAM 개발 성과도 잇따라 공개됐다. GIST는 '메가스케일 ADMET-파운데이션 모델 기반 초경량 FAM 통합 솔루션' 개발 현황을, 아이젠사이언스는 '대규모 약물 표현 학습과 LLM 기반 문헌 마이닝을 활용한 연합학습 기반 ADMET 예측 모델'에 대한 개발 현황을 발표했다.이들은 3차 사업년도에 진입하는 내년부터 개발 중인 FAM의 성능을 고도화한다는 구상이다. 사업단 역시 이 기간 제약사 등 데이터를 공급·활용하는 참여기관이 FAM 개발 기업·기관을 선정하는 방식의 '테스크 심화미팅'을 적극 추진한다는 방침인만큼, 실질적 AI 기반 신약 연구개발 성과 도출도 가시화될 전망이다. 노연홍 한국제약바이오협회장은 “AI를 활용한 신약개발은 이미 전세계적인 트랜드로 자리잡았고 우리나라도 국가 연구개발 사업을 통해서 다양한 방법으로 지원하고 있다"며 “'제약바이오 비전 2030'의 핵심 전략인 신약개발 혁신성장 생태계 구축에 있서 K-멜로디 사업은 디지털 전환과 AI 융합을 가속하는 핵심 역할을 수행할 것으로 기대한다"고 말했다. 그러면서 “협회는 앞으로도 우리나라가 글로벌 AI 신약개발을 선도하는 국가로 도약할 수 있도록 최선을 다해 나갈 것"이라고 덧붙였다. 박주성 기자 wn107@ekn.kr

2025-12-08 07:51 박주성 기자 wn107@ekn.kr

중국이 가파른 신약 승인 건수 증가세를 보이는 가운데 글로벌 시장에서 차지하는 신약 개발 비중도 빠르게 증가하고 있다. 임상시험 승인기간 단축 등 규제 완화에 적극 나선 것이 그 배경으로 지목되는 가운데 미국, 유럽, 인도 등 주요 국가들도 신약개발 규제개선에 적극 나서고 있어 우리 규제당국의 대응이 주목된다. 11일 한국바이오협회 등 업계에 따르면, 미국 식품의약국(FDA)은 올해 상반기 총 16개 신약을 승인해 전년동기 37개 대비 신약승인 건수가 약 58% 감소했다. 반면 중국 국가약품감독관리총국(NMPA)의 승인 신약은 같은기간 59% 급증한 43개로 집계돼 가파른 증가세를 보였다. 글로벌 시장조사업체 사이트라인이 지난 3월 발간한 보고서에서도, 중국은 글로벌 신약개발 비중을 30% 가까이 차지하며 신약개발 역량을 입증했다. 글로벌 의약품 시장 패권국인 미국은 48%의 비중으로 전년 대비 1%포인트(p) 감소하며 주춤한 모양새다. 특히 최근 중국의 승인 신약 트렌드가 경구용 약물을 비롯한 저분자 약물을 넘어 표적항암제 등 혁신 신약(퍼스트 인 클래스)으로 확산되고 있는 만큼, 중국의 신약개발 역량이 '패스트 팔로워'를 넘어 '퍼스트 무버' 수준까지 성장하고 있다는 게 업계의 평가다. 이러한 중국의 신약개발 역량 성장은 NMPA 등 중국 규제당국과 정부가 앞장서 신약 개발에 대한 규제 완화에 나선 결과로 풀이된다. 앞서 NMPA는 지난 6월 공고를 통해 신약 임상시험 승인 대기기간을 현행 60일에서 30일까지 단축하는 방식으로 규제개선을 제안한 바 있다. 이 방안이 확정되면, 중국 내 신약개발사가 제출한 임상시험계획(IND)에 대해 NMPA의 이의제기가 없을 경우 IND는 30일 이내에 자동 승인된다. 중국 정부의 의약품산업 육성정책에 더해 규제완화 노력이 합성(케미칼)의약품에 비해 개발 리스크가 큰 바이오의약품 개발에 나서는 중국 기업의 도전 허들을 낮춰주며 신약개발 역량 강화를 견인했다는 분석이다. 중국 외에 주요국도 임상시험 승인 절차를 간소화하는 방식을 통해 경쟁적으로 규제 완화에 나서고 있다. 인도 보건부는 지난달 '신약 및 임상시험(NDCT) 규칙'을 개정해 임성시험 면허 취득과 BA/BE(생체이용율·생물학적 동등성) 연구를 위한 신청 절차를 승인제에서 통보제로 완화할 예정이라고 밝혔다. 개정안이 최종 확정될 경우, 인도 내 제약사가 임상시험을 진행하기 위해 자국 중앙 면허 당국에 이를 통보하면, 일부 고위험 약물을 제외한 임상시험을 별도 승인 없이 개시할 수 있게 된다. 임상시험을 위해 필요한 시험면허 신청 처리기간도 90일에서 45일로 단축될 예정이다. 영국 정부도 임상시험 변경 승인절차 간소화를 추진해 자격을 갖춘 기업이 영국 의약품·의료기기규제청(MHRA)에 별도 임상변경 신청을 제출하지 않아도 자체 변경할 수 있도록 규정을 변경, 시범 운영에 들어갔다. 이 규정은 내년 4월께 본격 시행된다. 아울러 덴마크 의약품청(DMA)은 지난달부터 모든 단일국가의 임상 1상과 1-2상 신청에 대한 승인여부를 14일 내에 통보하는 신속심사제도를 도입해 시행 중이다. 우리 제약바이오업계도 이 같은 글로벌 규제완화 움직임에 맞춘 국내 규제 개선을 바라고 있다. 지난 5일 이재명 대통령 주재 바이오 혁신 토론회에서 제기된 '바이오시밀러 임상요건 완화', '중소 제약사 임상시험 품질인증 제도개선' 등이 대표적이다. 지난해 한국의 글로벌 임상시험 점유율은 세계 6위로 전년 대비 두 단계 하락하며 규제완화 필요성이 부각되기도 했다. 식품의약품안전처는 올해 국내 임상시험 승인제도 개선방안 연구를 통해 승인기간 단축을 검토하는 한편, 신약 심사기간도 기존 420일에서 295일로 단축하는 방안을 추진한다는 방침이다. 박주성 기자 wn107@ekn.kr

2025-09-11 17:03 박주성