주 메뉴 바로가기 본문으로 바로가기

전체 메뉴 사이트맵

닫기

본문 바로가기

BioINwatch

(BioIN + Issue + watch) : 바이오 이슈를 빠르게 포착하여 정보 제공

홈 > 지식IN > BioINwatch

scrap print facebook twitter naverBand url
글 읽기

EU의 AI 신약개발 프로젝트, MELLODDY

출처 생명공학정책연구센터 조회수 1008
발간일 2021-06-17 등록일 2021-06-17
첨부파일

BioINwatch21-41(6.10)●EU의 AI 신약개발 프로젝트 ...(180.823 KB)

내용바로가기
평점 평점이 없습니다.


BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 21-41

EU의 AI 신약개발 프로젝트, MELLODDY


◇ EU는 머신러닝 기반 ‘MELLODDY(Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery)’ 프로젝트를 구축하여 제약사들 간 새로운 방식의 협력 모델을 제시함으로써 신약개발 가속화 및 효율성 제고를 기대 
    ▸주요 출처 : https://www.melloddy.eu/

▣  제약·의약 분야에 디지털화가 진행됨에 따라 혁신 속도가 급격히 가속화되고 빅데이터와 머신러닝 접근 방식의 중요성이 증가
 ○ 신약개발을 위해 지속적으로 확장되는 분석방법의 다양화, 화합물신약 및 바이오신약 라이브러리의 방대화로 인해 신약개발 과정에서 생성되는 데이터의 양은 빠르게 증가
   - 최근 디지털 전환을 주도하고 있는 빅데이터 분석 및 머신 러닝(machine learning)* 접근 방식으로의 변화는 모든 산업에서 필수적일 것으로 예측
    * 인공지능의 한 분야로 경험적 데이터를 기반으로 학습하고 예측하여 스스로의 성능을 향상시키는 시스템을 말하며, 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술
   - 특히, 인공지능에 의한 데이터 투자 학습 및 정보교환 플랫폼 개발의 중요성 확대
 
 

 

▣ 이에 유럽은 인공지능(AI) 학습 방식을 활용한 머신러닝 기반의 신약개발 플랫폼을 목표로 MELLODDY 협력모델을 구축
  ○ MELLODDY(Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery)는 비공개 모델의 학습 가능한 오픈소스 라이브러리로, 연구비밀 노출 없이 데이터를 공유 및 활용할 수 있는 새로운 방식의 협력 모델
   - 블록체인기술(Block-Chain System)*과 다중작업(multitasking) 예측 머신러닝 알고리즘을 통해 신약후보물질 발굴에 효과적인 화합물 식별 및 개인정보, 지적재산권을 보호할 수 있도록 설계
     * P2P 방식을 기반으로 데이터를 투명하게 기록하고, 이를 복제해 저장하는 분산형 데이터 저장기술로서, 임의로 수정할 수 없고 누구나 변경의 결과에 접근가능
  ○ 2019년 착수한 이후, 제약기업(10개)과 대학(2개), 중소기업(4개) 및 AI 컴퓨팅회사(1개) 등 총 17개 파트너가 유럽 전역에서 참여
 - 제약기업으로는 Amgen, Astellas, AstraZeneca, Bayel, Boehringer Ingelheim, GSK, Institut De Recherches Servier, Janssen Pharmaceutica NV, Merck KGaA 등이 참여
   - 또한 KU루벤대학교, 부다페스트 기술경제대학이 참여하고 있으며, 이크토스(Iktos) 등 4개의 중소기업 및 AI 컴퓨팅회사인 엔비디아(NVIDIA)가 파트너로 참여
  ○ 유럽 혁신 의약품 이니셔티브인 IMI(Innovative Medicines Initiative)*로부터 자금을 지원받았으며, 총 1,840만 유로(약 250억원)의 예산으로 3년간 운영될 예정(∼2022년 6월)
      * 유럽제약산업협회(EFPIA)가 대표하는 유럽연합과 유럽 제약산업 간의 파트너십
 

1.png

 
7가지 작업패키지(Work Package)를 통한 플랫폼 운영 및 파트너십 간 협력이 가능한 조직체계로 구성      
   - 협력체계로는 데이터 전처리 표준화(WP1), 개인정보보호 및 통합 알고리즘 구축(WP2), 플랫폼 실행의 예측 평가 실시(WP3), 사업구현 소프트웨어를 구현(WP4)하고,
   - 보안 인프라 구축 및  IT 기술 범위 지정(WP5), 플랫폼 운영 및 모니터링 등의 서비스 지원(WP6), 그리고 이를 통합한 커뮤니케이션 확충 및 프로젝트 관리(WP7)를 위한 상호의존적 조직체계로 구성
 
 ▣ 향후 정확한 예측모델을 통해 신약개발 효율성 제고 및 제약산업 발전 가속화에 기여할 것으로 기대
 AI를 활용한 암, 희귀질환에 대한 신약개발 혁신 가속화는 물론, 높은 잠재력을 지닌 10개 이상의 마이크로바이옴 기반 항암치료에 대한 임상 파이프라인이 확보되어 투자 또한 늘어날 것으로 기대
   - 또한 통합 데이터 방식 적용으로 신약개발 기간과 비용이 단축될 것으로 예상  
     ※ 유효물질 수준에서 5,000개에서 10,000개의 화합물이 파이프라인으로 들어가지만 전임상단계에서 약 250개의 연구를 거쳐 결국 1개의 승인을 획득. 신약개발에 약 10~15년의 연구개발 기간과 비용은 8∼13억달러 이상 소요되는 것으로 추정(출처 : 의약품안전나라, 의약품 개발 및 허가과정, https://nedrug.mfds.go.kr/cntnts/4)
   - 그러나 MELLODDY 플랫폼을 이용할 경우 보다 가능성이 높은 소수의 후보물질을 연구할 수 있도록 시행착오를 줄여 신약개발 시간과 비용이 절감될 것으로 예상
 

 

관련기사
국외뉴스 COVID-19 virus is evolving to get better at becoming airborne, new study shows 2021-09-17
국외뉴스 New Micros Technique Reveals Activity of One Million Neurons Across the Mouse Brain 2021-09-16
국외뉴스 Fountain of youth for aging stem cells in bone marrow 2021-09-16
행사/교육 [BRIC Webinar] 말초신경병 관련 감각신경계의 손상 및 예방기작 (painful peripheral sensory neuropathy) [Proc. Natl. Acad. Sci. USA] 2021-09-15
국외뉴스 LSD-Triggered Altered Behaviors Linked to Abnormal Brain Communication 2021-09-15
국외뉴스 Eosinophils play a role in the battle against cancer metastases, study finds 2021-09-14
국외뉴스 Researchers Shed New Light on Molecular Mechanisms in Brain Diseases 2021-09-14
국외뉴스 Navrogen Enters Into CRADA With USAMRIID To Test Proprietary Small Molecule NK Cell Activators Against SARS-COV-2 Infection 2021-09-14
국내뉴스 KAIST, 조직 특이적 분비 단백질 표지 기법 개발 2021-09-13
행사/교육 [한국응용약물학회] 신약개발전문가 양성 교육 프로그램 (심화과정) 2021-09-13