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신약을 만드는 데이터, 2025 신약개발 인공지능 경진대회 개최

고품질 화합물 생명과학 데이터(바이오데이터) 개방, 

생명과학(바이오)·신약과 인공지능(AI) 융합 체감 가능할 것

 과학기술정보통신부(장관 유상임, 이하 ‘과기정통부’)는 한국화학연구원(원장 이영국), 한국생명공학연구원(원장 권석윤)과 함께 생명과학(바이오) 연구데이터의 활용가능성을 확인하고 일반 국민과 연구자들에게 실제 데이터를 활용한 인공지능(AI) 예측모형을 구현해보는 경험을 제공하기 위해 ‘2025 신약개발 인공지능 경진대회(Boost up AI)’를 개최한다.

 2023년 개최된 신약개발 인공지능 경진대회는 연구계·산업계 등에서 총 1,254팀(1,447명)이 참여하였으며, 기존에 확보하기 어려운 신규 대사안정성 데이터가 제공되어 큰 호응을 받은 바 있다. 1차 대회 데이터셋(Set)과 수상팀들의 예측모형은 국제 논문 심사 중에 있으며, 논문 게재 후 연구자들이 활용할 수 있도록 국가생명과학데이터 국가생명과학데이터집합소(국가바이오데이터스테이션(K-BDS*)을 통해 공개할 예정이다.

* 국가바이오데이터스테이션(Korea-Bio Data Station) : 국가 생명과학 연구개발(바이오 R&D)을 통해 생산·활용되는 모든 데이터를 수집하고 이를

  연구자에게 제공하는 생명과학(바이오) 연구데이터 공유 온라인 체제 기반(플랫폼)

 이번 경진대회는 국가 생명과학 소재 산학협력지구(국가 바이오소재 클러스터)인 ‘한국화합물은행(Korea Chemical Bank, KCB)’의 자체 보유 데이터를 활용한 ‘CYP3A4* 효소 저해 예측모형 개발’을 주제로 진행되며, 신약개발과 인공지능 기술 융합에 관심 있는 국민 누구나 참여할 수 있다.

* 인체 내에서 약물이나 독소를 분해하는 효소로써 약물의 상호작용이나 대사 안정성을 예측하는데 핵심적으로 활용. 신약 후보 물질의 초기

   확인(스크리닝) 단계에서 중요한 지표로 사용

 참여자들은 한국화합물은행(KCB)이 공개한 CYP3A4 효소에 대한 화합물 구조정보와 효소 활성저해 측정값 등을 담은 학습용 데이터 1,680여건을 활용하여 신약개발에 필수적인 약물 대사 인공지능 예측 모형(AI 예측 모델)을 개발하게 된다. 제출한 예측값은 한국화합물은행의 실측값과 비교해 예측 모델의 정확도‧데이터 처리 방식 및 범용성 등을 종합적으로 판단하여 평가를 진행할 예정이다. 이렇게 개발된 인공지능 예측 모형은 향후 실증형 신약개발을 위한 연구 과정에 다양하게 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

 이번 경진대회는 6월 23일부터 7월 31일까지 개최되며, 8월 중 1차 평가(상위 10팀)와 2차 발표평가를 통해 최종 5팀을 선정하여 9월 최종 수상자를 발표할 예정이다.

※ 상세안내 : 한국화합물은행(https://chembank.org) 또는 BioOne(https://bioone.re.kr)에서 제공, 

                            코드 및 신청 등 세부 사항은 2025 신약개발 인공지능(AI) 경진대회 온라인 체제 기반(플랫폼)(https://dacon.io)에서