K-MELLODDY, 연합학습 기반 AI 신약개발 1단계 성과 공개

연합학습(Federated Learning)

여러 기관이 원본 데이터를 직접 공유하지 않고 각자 보유한 데이터로 모델을 학습한 뒤 결과만 합치는 AI 학습 방식이다.

비임상시험

신약 후보물질을 사람에게 투여하기 전 세포나 동물 등을 대상으로 안전성·유효성을 확인하는 시험 단계를 말한다.

AI 신약개발

인공지능을 활용해 신약 후보물질 탐색, 독성 예측, 임상 설계 등 개발 과정의 효율을 높이는 접근법을 뜻한다.

신약개발 과정에서 생성되는 비임상 데이터는 기업의 핵심 자산이자 환자·실험 정보가 포함될 수 있어 기관 간 공유가 까다롭다. 이에 따라 데이터를 직접 옮기지 않고도 여러 기관이 공동으로 AI 모델을 학습시킬 수 있는 연합학습 기술이 제약·바이오 분야에서 데이터 보안과 협업을 동시에 해결하는 방안으로 주목받아 왔다. 이러한 플랫폼은 통상 정부와 업계, 연구기관이 함께 참여하는 다년간의 사업 형태로 추진되며 단계별로 기술 검증과 확장을 거친다.

Why it matters데이터 보호와 협업을 동시에 가능하게 하는 인프라는 제약바이오 업계 전반의 AI 활용 신약개발 속도와 범위에 영향을 줄 수 있는 기반 기술로 여겨진다.