글로벌 의약품 시장은 연 1,200조 원 규모의 거대 시장으로, 향후 연 4~7% 내외의 성장이 기대된다. 그러나 하나의 신약 개발을 위해서는 15년 이상의 막대한 시간과 1조 원 이상의 비용을 투자해야 하며, 성공 확률도 낮아 진입장벽이 높다. 그런데 우리나라의 경우 R&D를 통해 축적된 연구 데이터 및 병원 진료정보 등의 의료 데이터를 다량 보유하고 있어 빅데이터/인공지능(AI)을 적용하면 신약개발 시간과 비용을 단축하고 진입장벽을 극복할 수 있다.

‘빅데이터/인공지능 기반 신약개발 플랫폼 구축’ 과제는 빅데이터 기반 신약개발 플랫폼을 구축함으로써 국가연구개발사업을 통해 생산된 50만 건의 화합물 연구 데이터에 인공지능 기술을 적용해 신약개발 시간·비용을 1/3로 단축하기 위한 것이다. 또한, 국내에 축적돼 있는 연구 데이터를 지식자산화 및 빅데이터화하는 성공모델 발굴을 위한 바이오분야 시범 사업으로, 인공지능 기반 신약개발 기반기술 구축을 목표로 하고 있다.

이번 연구과제를 위해 전기전자컴퓨터공학부 남호정 교수를 비롯해 동일 학부 이현주 교수, 생명과학부 김용철 교수, 화학과 안진희 교수 등 다양한 분야의 GIST 교수와 한국화학연구원이 힘을 합쳤다. 이러한 학제 간 융합을 통해 인공지능 연구자와 신약개발 연구자가 한 팀이 되어 연구 데이터를 활용한 인공지능 기반 신약 후보물질 예측 모델을 개발·검증할 계획이다. 한편, 이 연구는 10억 원의 연구비를 지원받아 올해부터 2년간 추진될 예정이다