구분

’19

’20

’21

’22

’23

’24

’25

’26

’27

’28

타겟 및 후보물질 발굴

인공지능신약개발
플랫폼구축(’19~’21) ,

* ‘인공지능 기반 신약개발 플랫폼 활용/검증’ 등 19개 과제, 230억원

인공지능활용혁신신약발굴(’22~’26)

* ‘인공지능 기반 신약 개발 플랫폼 고도화 및

활용’ 등 8개 과제(수행중), 252.7억원

연합학습기반신약개발가속화프로젝트

(K-MELLODDY)(’24~’28, 348억원) ,

비임상

인공지능신약개발

플랫폼구축(’19~’21) ,

* ‘인공지능 활용 표적 발굴 및 독성 예측 플랫폼 개발과 실험적 검증’ 1개 과제, 10.5억원

임상

인공지능활용혁신신약발굴(’23~’26)

* ‘양자역학 기반 인공지능 및 임상
시뮬레이션 플랫폼 고도화로 혁신면역항암제 발굴’ 1개 과제(수행중), 21억원

기타

인공지능신약개발

플랫폼구축(’19~’21) ,

* 사업운영 3개 과제, 8.5억원

인공지능활용혁신신약발굴(’22~’26)

* 사업운영 2개 과제(수행중), 5.8억원

부처

사업명

예산(억원)

’22년

’23년

’24년

합 계

450.7

537.0

567.2

-

과기정통부

소 계

326.2

381.2

386.2

1

STEAM연구

-

-

4.5

2

SW컴퓨팅산업원천기술개발

6.7

6.7

5.3

3

감염병차세대백신기초원천핵심기술개발사업

2.0

-

-

4

개인기초연구

39.8

48.2

65.6

5

공공연구성과활용촉진R&D

-

1.4

-

6

공공조달연계R&D실증·사업화지원

0.6

0.0

-

7

광주과학기술원연구운영비지원(주요사업비)

-

0.5

-

8

국가간협력기반조성

-

0.3

-

9

국가생명연구자원선진화사업(과기부)

13.6

13.6

9.1

10

(다부처)국가신약개발사업(R&D)

11.8

6.8

17.3

11

국제협력네트워크전략강화사업(R&D)

-

1.5

3.0

12

뇌과학 선도융합기술개발사업

-

-

4.5

13

뇌과학선도융합기술개발

-

3.0

-

14

뇌질환극복연구사업

2.0

2.5

-

15

데이터기반디지털바이오선도사업

0.0

5.0

19.3

16

바이오의료기술개발

17.3

37.3

64.8

17

안전성평가연구소연구운영비지원(주요사업비)

-

25.0

23.0

18

양자컴퓨팅기반양자이득도전연구

-

-

7.5

19

연구개발특구육성

-

-

2.5

20

(다부처)연합학습기반신약개발가속화프로젝트(K-MELLODDY)

-

-

4.5

21

울산과학기술원연구운영비지원(주요사업비)

5.0

5.0

-

22

인공지능활용혁신신약발굴

10.5

30.0

18.0

23

인재활용확산지원

8.7

9.1

9.2

24

전략형국제공동연구사업(R&D)

4.0

-

-

25

집단연구지원

0.0

7.5

24.9

26

초고성능컴퓨팅활용고도화

-

7.5

9.0

27

한국기초과학지원연구원연구운영비지원(주요사업비)

-

-

0.9

28

한국생명공학연구원연구운영비지원(주요사업비)

6.4

-

11.7

29

한국화학연구원연구운영비지원(R&D)

197.9

168.0

79.6

30

혁신신약 기초기반기술개발(R&D)

-

-

2.0

31

혁신신약기초기반기술개발

-

2.3

-

-

복지부

소 계

39.3

38.4

108.1

32

K-Medi융합인재양성지원사업

2.0

4.0

0.0

33

(다부처)감염병관리기술개발연구

4.4

-

-

34

공익적 의료기술연구사업

3.8

-

-

35

공익적의료기술연구사업

0.0

3.8

3.2

36

(다부처)국가신약개발사업(R&D)

11.8

6.8

0.0

37

글로벌연구협력지원사업

-

-

25.0

38

글로벌의사과학자양성

-

-

3.0

39

바이오헬스투자인프라연계형R&D사업

2.5

5.0

2.5

40

보건의료마이데이터활용기술연구개발및실증(R&D)

0.0

3.8

5.0

41

연구중심병원육성(R&D)

14.8

15.1

31.9

42

(다부처)연합학습기반신약개발가속화프로젝트(K-MELLODDY)

-

-

18.9

43

치매극복연구개발사업

-

-

9.0

44

한국형 ARPA-H 프로젝트

-

-

9.6

-

산업부

소 계

29.8

39.1

18.5

45

3D생체조직칩기반신약개발플랫폼구축기술개발사업(산업부)

0.0

13.5

-

46

(다부처)국가신약개발사업(R&D)

11.8

6.8

-

47

멀티오믹스기반난치암맞춤형진단치료상용화기술개발

-

-

5.0

48

바이오산업기술개발

12.8

13.8

6.9

49

산업기술국제협력(R&D)

1.2

-

-

50

소재부품산업기술개발기반구축(R&D)

-

-

6.6

51

중견기업상생혁신사업(R&D)

3.6

5.0

-

52

중견기업재도약지원사업

0.5

-

-

-

중기부

소 계

32.5

30.9

30.9

53

빅데이터기반서비스개발지원

1.3

-

-

54

산학연CollaboR&D

1.1

1.0

-

55

중소기업기술혁신개발

8.7

9.8

14.0

56

중소기업상용화기술개발

0.3

1.5

-

57

창업성장기술개발

21.2

18.6

16.9

-

식약처

소 계

11.5

31.9

1.5

58

규제과학인재양성및글로벌협력연구

-

-

1.5

59

안전성평가기술개발연구

9.0

29.9

-

60

첨단독성평가기술기반구축

2.5

2.0

-

-

질병청

소 계

-

4.4

4.4

61

(다부처)감염병관리기술개발연구

-

4.4

4.4

-

교육부

소 계

11.4

11.0

17.2

62

이공학학술연구기반구축

11.4

10.8

17.0

63

인문사회기초연구

-

0.2

0.3

-

우주항공청

소 계

-

-

0.3

64

우주국제협력기반조성(R&D)

-

-

0.3

구분

① (선도사업) 인공지능 신약개발 플랫폼 구축사업

② (후속사업) 인공지능 활용 혁신신약 발굴

③ 연합학습 기반 신약개발
가속화 프로젝트(K-MELLODDY)

목적

인공지능 신약개발 플랫폼을 구축하여 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 대폭 단축

인공지능 플랫폼을 활용하여 신약 개발의 장벽(낮은 성공률, 고비용, 장기간 등) 극복

연합학습 기반 AI신약개발 플랫폼을 구축하고 응용 사례를 제시하여, AI신약개발 생태계 활성화 도모

부처

과기정통부, 복지부

과기정통부

과기정통부, 복지부

기간

‘19년~‘21년 / 3년

‘22년~‘26년 / 5년

‘24∼'28년 / 5년

예산

249억 원(과기 166 / 복지 83)

279.53억 원(‘25년 77)

348억 원(‘25년 74.5)

주요과제

후보물질 발굴, 신약 재창출, 스마트 약물감시 투자 분야 및 신약개발 플랫품 구축

인공지능 신약개발 플랫폼 고도화 및 활용을 통해 신약 타겟 발굴, 후보물질 도출

제약사 참여를 통해 연합학습 기반 인공지능 모델을 개발‧고도화하고 지속 활용이 가능하도록 개방형 플랫폼 구축

분류

내용/기준

1

구조 예측

구조/상호작용 예측

단백질 구조 및 단백질-리간드 등의 상호작용을 예측하여 기초 데이터를 제공하는 사업(과제)

2

AI신약

발굴

약물 예측

약물의 효능, 반응성, 부작용, 민감도 등을 예측하는 사업(과제)

3

타겟-유효

질병과 연관된 타겟을 발굴하고, 약물의 타겟 유효성을 평가하는 사업(과제)

4

선도-최적화

선도 물질을 설계·개선하여 최적 후보물질을 개발하는 사업(과제)

5

전임상 관련 연구

AI 예측 모델을 통해 약물의 독성, 안전성, 약동학/약력학 등을 평가하는 사업(과제)

6

임상/

사업화

임상 관련 연구

AI 시뮬레이션, 가상 임상시험, 디지털 환자 모델 등을 개발하는 사업(과제)

7

약물관리/감시

실사용 데이터 분석, 이상 반응 관리 및 약물감시 기술을 개발하는 사업(과제)

8

재창출

약물 재창출

기존 약물에서 새로운 적응증을 탐색하고 신규 약물 가능성을 평가하는 사업(과제)

9

AI 기반

플랫폼 기술

DB, 모델링 툴, 클라우드 인프라 등을 구축하여 AI 신약개발 프로세스 전반을 지원하는 사업(과제)

중분류

소분류

기술설명

특허청별 검색 건수(유효특허 수)

한국

KIPO

일본

JPO

미국

USPTO

유럽

EPO

중국

CNIPA

계

AI신약개발

(AA)

타겟 선정(AAA)

약물의 표적이 되는 타겟을 선정하는 기술

80

(27)

119

(16)

594

(114)

176

(54)

1,381

(136)

2,350

(347)

약물 설계/개발

(AAB)

타겟과의 결합력 또는 좋은 의약품의 가능성을 갖는 의약품을 찾고 디자인하는 기술

91

(34)

84

(22)

799

(74)

199

(27)

2,690

(39)

3,863

(196)

신약 독성/효능 예측

(AAC)

후보물질의 독성/효능을 예측하기 위한 기술

38

(38)

33

(30)

122

(82)

23

(31)

295

(91)

511

(272)

전임상 및 임상 시뮬레이션(AAD)

전임상 및 임상 디자인을 위한 안전성, 효과 등을 모델링하는 기술, 환자군 최적화 기술(정밀 의학)

85

(32)

55

(30)

1,261

(148)

249

(49)

3,870

(134)

5,520

(393)

데이터 프로세싱(AAE)

디지털화된 데이터를 생성하는 기술

86

(64)

71

(39)

704

(209)

147

(89)

1,657

(145)

2,665

(546)

구조 예측

(AB)

단백질 구조 예측 및 분자 예측(ABA)

단백질 구조 분석에 기반한 예측 기술

278

(114)

182

(28)

457

(135)

125

(50)

1,400

(101)

2,442

(428)

총계

658

(309)

544

(165)

3,937

(762)

919

(300)

11,293

(646)

17,351

(2,182)

항목

미국 (강점 & 약점)

중국 (강점 & 약점)

한국 (강점 & 약점)

AI 연구 역량

✔ AI 연구 역량 압도적

- Machine Learning 1133, Deep Learning 780, Artificial Intelligence 780

✔ Neural Network 연구량이 미국보다 많음 (1043)

→ AI 기반 신약개발 강세

❌ AI 연구량이 현저히 적음(Machine Learning 100, Deep Learning 76)

신약개발 연구 전반

✔ Drug Discovery (837), Drug-Target Interaction (695.23), Molecular Modeling (630.45) 등 연구량 많음

✔ State-of-the-art 연구 활발 (720)

→ 최신 기술을 빠르게 적용하는 성향

❌ 신약개발 연구량 적음

- Drug Discovery 98, Molecular Modeling 76

임상 연구 (Clinical Research)

✔ AI 기반 임상 연구 강력 (Clinical Research 780.89, 환자 데이터 활용)

❌ Clinical Research 연구량 부족 (640.23 vs. 미국 780.89)

❌ AI 기반 임상 연구 적음

- 한국 79.34 vs. 미국 780.89, 중국 640.23

전임상 연구 (Preclinical Research)

✔ 전임상 연구 상당한 연구량 (702.12)

✔ 전임상 연구 활발 (615.78)

❌ 전임상 연구 거의 없음 (0.00)

약물 설계 및 최적화 (Molecular Modeling)

✔ AI 기반 Molecular Modeling 연구 많음 (630.45)

✔ Molecular Docking 연구 활발 (580.12)

❌ AI 기반 Molecular Modeling 연구 부족 (76.78)

AI신약개발 연구 범위 (보건산업진흥원, “인공지능(AI) 활용 신약개발 경쟁력 강화 방안”, 2024)

본 분석의 추가 범위

+ 임상시험 단계

임상시험 설계
(Clinical Trial Design)

환자 모집 최적화
(Patient Recruitment)

정밀의료(Personalized Medicine) 등