연합학습 기반 국가 R&D사업 본격 추진

신규 연구기관 5곳 선정 … 기존 과제와 연계 강화

ADMET 예측 모델 고도화 … 산업 활용성 제고

복지부-과기정통부, 2028년까지 348억원 투입

 

 

▲ 서울 서초구 소재 한국제약바이오협회. 사진=성재용 기자 251222 ⓒ뉴데일리

 

 

연합학습(Federated Learning) 기반 신약개발 가속화 프로젝트인 K-멜로디(K-MELLODDY, Korea Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery)가 2026년 신규 연구과제에 착수한다. 사업단은 신규 연구기관을 선정하고 기존 과제와 연계를 강화해 인공지능(AI) 기반 신약개발 예측 모델 고도화에 나설 계획이다.

 

한국제약바이오협회 K-멜로디사업단은 24일 서울 서초구 협회 회관에서 '2026년 신규 과제 착수보고회'를 열고 신규 연구과제 추진 계획과 기존 과제의 연구 성과를 공유한다고 23일 밝혔다.

 

올해 신규 연구기관으로는 △나무아이씨티(일동제약) △부산대(강원대) △삼성서울병원(스파이더코어) △서울대 △충남대(충남대병원·차의과학대, 이상 공동연구기관) 등 5개 기관이 선정됐다. 사업단은 신규 과제와 기존 연구를 연계해 연구 효율성을 높이고 기관간 협력을 확대할 방침이다.

 

K-멜로디는 데이터를 외부로 반출하지 않고도 AI가 각 기관의 데이터를 학습하는 연합학습 기술을 활용해 신약개발 예측 모델을 구축하는 국가 연구개발(R&D)사업이다. 플랫폼 개발과 데이터 공급·활용, AI 모델 개발을 통해 약물 흡수·분포·대사·배설·독성(ADMET) 예측 모델을 고도화하고 신약개발의 효율성을 높이는 것을 목표로 한다.

 

사업단은 이번 신규 과제 착수를 계기로 플랫폼 개발과 AI 모델, 데이터 활용 과제간 연계를 강화하고 산업 현장에서 활용 가능한 예측 모델 개발에 속도를 낼 계획이다.

 

김화종 K-멜로디사업단장은 "기존 연구 성과를 신규 과제와 연계해 연구 효율성을 높이고 연합학습 기반 예측 모델의 실용성을 강화하겠다"며 "산업 현장에서 활용 가능한 AI 신약개발 플랫폼 구축에도 속도를 내겠다"고 말했다.

 

한편 K-멜로디는 보건복지부와 과학기술정보통신부가 2024년부터 2028년까지 총 348억원을 투입하는 사업으로, 연합학습 기반 AI 신약개발 플랫폼 구축과 ADMET 예측 모델 고도화를 추진하고 있다.