https://www.bioin.or.kr/board.do?num=308177&cmd=view&bid=issue

◇ 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

○ 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