2025년도「연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY)」사업 개요

2025.3 K-MELLODDY사업단

사업명: 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 (K-MELLODDY)

과학기술정보통신부 보건복지부 공동 추진 (24.4 ~ 28.12, 5년간, 348억원)

사업 목표

연합학습 기반 신약개발(FDD, Federated Drug Discovery) 가속화 플랫폼 구축

연합학습 기반 ADMET 예측 모델(FAM, Federated ADMET Model) 개발

사업 필요성

신약개발에서 ADMET 예측의 중요성

ADMET(Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity; 흡수, 분포, 대사, 배설, 독성)은 임상시험 성공의 가장 중요한 요소이며, 신약개발 R&D 비용의 22%를 차지함 (NIH)

현재 in-vitro 실험 결과 예측 AI 모델은 다수 구축되어 있으나 성능에 한계가 있고, 이 결과만으로 in-vivo(전임상) 및 임상시험 통과를 예측하기 어려움

ADMET 임상시험 통과 예측은 임상시험(in-human) 데이터를 학습에 사용해야 하나, 데이터 부족 및 공유가 거의 불가하므로 모델 구현이 매우 어려운 상황임

기존 예측 모델의 한계를 극복하고 연속적으로 성능 개선이 가능한 in-vitro, in-vivo 및 임상시험(in-human) 전주기적 데이터 기반의 FAM 개발 필요

연합학습의 중요성

바이오·헬스 분야에서 우수한 AI 모델 개발의 가장 큰 걸림돌이었던 개인정보보호, 데이터 보안, 다양한 데이터 확보 등 문제를 해결하는 연합학습 (Federated Learning) 기술을 구글이 제안 (2017)

연합학습은 여러 기관이 보유한 데이터의 직접 공유 없이, 기계학습 모델 파라미터만 공유하여, 데이터 프라이버시를 보호하면서 AI 모델 성능을 협력하여 개선하는 방법임 (민감정보의 ‘보호’와 ‘활용’이 동시에 가능)

국내에서는 아직 연합학습을 산업현장에 적용한 사례가 없으므로 이번 사업을 통해 데이터 기반 바이오헬스 산업 적용 가능성 검증이 필요함

세부 사업구성

플랫폼 구축(1개 과제): 연합학습 기반 신약개발(FDD) 플랫폼을 구축하고 FAM 솔루션을 운영

데이터 공급·활용(20개 과제): 제약사, 병원, 연구소 등 데이터 공급 및 FAM 활용

AI 모델 개발(15개 과제): FAM 솔루션 및 응용 모델 개발 (1차년부터 3차년도까지 매년 5개 선정)

추진 전략

제약사, 병원, 연구소가 각각 보유하여 공유가 어려운 실험 데이터를 연합학습으로 공동 활용

연합학습 기반으로 동작하는 ADMET 세부 태스크(목적)를 선정하고, 목적에 맞는 데이터를 준비하며, FDD 플랫폼 및 FAM 솔루션을 개발함

과제 참여 기관의 기술 교류를 위한 연합학습 워크샵에 참여하고, 데이터, 솔루션, 플랫폼에 대한 상호 이해와 협력 방안을 논의하며 이를 과제 수행에 반영함

(플랫폼 개발자, 세부1)

데이터 소유 기관의 안전한 데이터 관리, 편리한 인터페이스 개발, FDD 구축 및 운영을 담당

데이터 기여에 대한 보상을 공정하게 산정하는 시스템을 구축하여, 데이터 기반 신약개발 생태계의 선순환 구조 구축과 개방적 협력이 가능하게 함

플랫폼은 안전한 클라우드에서 운영되며, 데이터 소유 기관, AI 모델 공급기관에 제공되는 로컬 작업공간 (독립 컨테이너)는 보안 클라우드로 제공

클라우드 이용 비용은 플랫폼 개발사, 데이터 소유 기관, 모델 개발기관에서 일정 비율로 클라우드 제공 기업에 지출하고 매년 사용량에 따라 조정

(데이터 소유자, 세부2)

기존의 실험 데이터 및 추가 실험 데이터 제공 (데이터 유형은 아래에 정의함)

참여 기관 유형에 따라 각각 어떤 데이터를 공급할 수 있는지와 FAM에 어떻게 기여할 수 있는지를 제안

(AI 모델 개발자, 세부3)

솔루션 개발은 각 기관의 장비를 이용하여 개발하며, 연합학습 테스트는 안전한 데이터 보호를 위해서 클라우드에서 수행 (멀티 클라우드 및 온프레미스 장비에서 수행

어떤 공개 데이터 및 샘플 데이터를 사용하여 모델을 개발할 것인지를 구체적으로 제안하고 모델의 확대 활용 방안을 제안

(공통)

FAM의 향후 기능 확대 활용 방안을 제시

FDD 플랫폼

그림 . FDD 플랫폼 개념도

(플랫폼 개발자, 세부1)

AI 모델 개발자를 위한 인터페이스 개발

태스크별 그룹 생성, 연합학습 요청, 모델 업로드, 학습 결과 분석 등

모델을 제출하고 연합학습을 통해 고도화할 수 있도록 지원

데이터 소유자를 위한 인터페이스 개발

데이터 업로드, 전처리, 학습 모니터링, 학습 결과 조회, 모델 기여도 확인 등

연합학습 과정에 참여하여 로컬 장비 또는 프라이빗 클라우드 상에서 데이터를 관리할 수 있도록 구성

최종적으로 미세조정, 추론 모드 등 모델 활용을 위한 기능 제공

(데이터 소유자, 세부2)

로컬 장비(프라이빗 클라우드 또는 온프레미스) 사용

자사의 보안 환경(클라우드/온프레미스 장비)에 데이터를 업로드

데이터 전처리, 모델 학습 및 평가, 학습 중간 결과 산출, 미세조정 수행

로컬 모델 생성

로컬 장비에서 학습된 로컬 모델의 파라미터(가중치)를 플랫폼 서버로 전송

서버 측에서 글로벌 모델을 구축(연합학습), 다시 글로벌 모델을 각 로컬에서 내려받아, 반복 학습 수행 → 최종 수렴된 글로벌 모델 완성

글로벌 모델 미세조정

최종 글로벌 모델 수령 후, 자체 데이터로 모델을 미세조정(Fine-tuning)

미세조정 관련 기능은 세부3(모델개발)에서 제공, 플랫폼 인터페이스는 세부1(플랫폼)에서 제공

(AI 모델 개발자, 세부3)

초기 모델 개발

데이터 소유자 보유 데이터 중 일부(샘플 데이터) + 공개 데이터(공개 DB 등)를 활용하여 초기모델을 자체 장비 및 자체 클라우드에서 개발

모델 개발에 전처리 모듈 개발

일정 비율로 공동 부담하는 클라우드 비용은 초기 모델 개발에 사용하지 못하고 연합학습에 공동 사용됨

플랫폼 활용

개발된 모델을 플랫폼 인터페이스로 업로드

연합학습 참여: 학습 중간 산출물을 통해, 모델 구조와 성능을 최적화

글로벌 모델뿐 아니라, 각 기관별 데이터로 모델을 미세 조정하는 기능 개발

연합학습 모델 구축 절차와 용어 정의

그림 . 연합학습 모델 구축 절차

데이터 용어 정의

2세부 과제 수행기관이 제공하는 데이터(데이터 소유자):

2세부가 제공하는 데이터는 in-vitro, in-vivo, in-human, PK 데이터에 해당하며, 각 실험 환경과 관련 파라미터를 설명할 수 있는 실험값이어야 함

학습 데이터(Training Data) : 연합학습에 활용할 데이터로 자체 실험, 위탁 실험 등을 통해 생산된 기관 고유 실험 데이터

학습 데이터 자체는 외부로 공유되지 않으며 연합학습에만 사용됨

신약개발 파이프라인 진행 중에 실패한 데이터도 필요하며, 신약 후보에서 탈락한 시점 정보도 필요함

샘플 데이터(Sample Data) : 학습 데이터 중 일부 데이터를 AI 초기모델 개발을 위해서 사업에 참여하는 1, 2, 3세부 과제 수행기관에게 공개하는 데이터

샘플 데이터는 사업 참여자에게만 공개되며 외부로 유출되지 않음

표준 데이터 포맷(마스터 테이블)에 맞게 변환하여 제공해야 함

테스트 데이터(Test Data) : 학습 데이터 및 샘플 데이터에 포함되지 않은 데이터로 AI 모델의 성능을 자체 테스트하는 데 사용할 데이터 (데이터 부족시 추가 데이터 확보 필요)

3세부 과제 수행기관이 제공하는 데이터(AI 모델 개발자) :

공개 데이터(Open Data) : 공개 DB, 논문 데이터 등 누구나 접근가능한 데이터로서 AI 모델 개발에 사용할 데이터

비공개 데이터(Closed Data) : 3세부에서 자체 실험, 문헌 분석, 외부 기관 협력 등을 통해 별도로 확보한 비공개 데이터

3세부는 공개 데이터와 비공개 데이터 그리고 2세부에서 제공하는 샘플 데이터를 이용하여 AI 초기모델을 구현하게 됨

3세부는 모델 개발에 사용할 공개 및 비공개 데이터 내역을 제안서에 명시하고 변경 시 사업단에 보고해야 하며 외부 기관 데이터를 활용하거나 구매한 경우 향후 데이터 및 모델 사용에 소유권 문제가 없도록 해야 함

검증 데이터(Validation Data) : 공개 및 비공개 데이터에 포함되지 않은 데이터로서 3세부에서 AI 모델 성능의 자체 검증에 사용할 데이터

모델 용어 정의

초기 모델(Baseline Model) : 연합학습 시작 이전에, 샘플 데이터, 공개 데이터, 비공개 데이터를 활용해 설계한 최초의 AI 모델

로컬 모델(Local Model) : 각 클라이언트(세부 과제2 수행기관)에서 자신의 학습 데이터를 활용하여 초기 모델을 개별적으로 학습한 모델

글로벌 모델(Global Model) : 여러 클라이언트에서 학습된 로컬 모델의 파라미터(가중치)를 집계하여 생성된 통합 모델

개인화 모델(Personalized Model) : 글로벌 모델을 클라이언트의 데이터로 추가 학습(Fine-tuning)하여 최적화한 모델

FAM 솔루션 정의

FAM(Federated ADMET Model)

in-vitro, in-vivo 및 임상시험(in-human) 데이터를 연계 사용하여 최종적인 endpoint로 ADMET 및 임상시험 PK 파라미터까지 예측하는 모델임 (그림 2, 3 참조)

일회성 솔루션이 아니라 데이터가 추가되면서 연속적으로, 자동으로 성능이 개선됨

그림 . FAM 정의: ADMET 및 임상 PK 파라미터까지 예측하는 모델

그림 . 그림 . FAM 모델 : in-vitro, in-vivo in-human 데이터를 연계 사용하여 endpoint로 ADMET 및 임상 PK 파라미터까지 예측하는 모델 (노란색 데이터는 옵션 입력)

태스크 범위 및 정의(표1~3 참고)

태스크의 범위는 약동학(pharmacokinetics, PK) 지표 및 그 외 지표들로 구성

Absortion, 흡수

Ka: 일차 흡수 속도상수 (소화관 속에서 일어나는 용해의 과정이 얼마나 빨리 일어나는지)

F (분율, Fraction): 전신으로 흡수되는 약의 분율 (생체이용률, Bioavailability: F)

Caco-2(인간 대장암 유래 세포주)를 이용한 약물의 장 투과성 예측, 장 상피의 막 수송체, 효소, 그리고 접합 단백질을 표현, 약물이 장에서 혈류로 어떻게 이동하는지를 예측

Distribution, 분배

혈장 및 조직 내 약물 농도 측정

Cmax (최대 혈장 농도): 약물이 투여된 후 관찰되는 최대 혈장 농도

Tmax (최대 농도 도달시간): 최대 혈장 농도에 도달하는 데 걸리는 시간

T1/2 (반감기): 혈장 내 약물 농도가 절반으로 감소하는 데 걸리는 시간

AUC (Area Under the Curve): 투여 후 혈장 약물 농도와 시간의 곡선 아래 면적으로, 약물의 총 체내 노출을 나타냄

Vd (Volume of Distribution, 분포용적): 약물이 혈장뿐만 아니라 조직으로도 분포될 수 있는 용적을 가정하여 계산한 값

In-vivo 단계에서 전신 및 조직 분포도와 영향인자(단백결합율 등) 데이터 확보가 중요

조직분포도를 시간에 따라 측정하고 조직에서의 AUC, 반감기, T/P 등을 산출

Metabolism, 대사

약물 대사 과정에서 핵심적인 역할을 하는 CYP450 효소를 포함한 Phase I 대사 시스템 관련 예측

약물 대사 과정에서 핵심적인 역할을 하는 UGT를 포함한 phase II 대사 시스템 관련 예측

간의 효소들로 구성, 약물을 대사산물로 변환하는 능력 예측

Clearance (청소율): 단위 시간당 약물이 체내에서 제거되는 속도

Non-renal clearance (신장 외 청소율): 단위 시간당 약물이 체내에서 제거되는 속도. 신장 외 청소율 중에 대사가 포함됨

Excretion, 배설(배출)

약물이 생체 내에서 완전히 제거되는 마지막 단계를 말하며, 신장(소변), 담즙(대변), 호흡, 기타 경로 등 다양한 배출 경로가 존재함

Excretion Test: 시간-혈중농도, 소변과 대변에서의 약물 농도 및 축적 배설량 테스트

Clearance (청소율): 단위 시간당 약물이 체내에서 제거되는 속도

Renal clearance (신장 청소율): 단위 시간당 약물이 신장을 통해 체내에서 제거되는 속도

Toxicity, 독성

hERG assay (심장 독성, cardio toxicity): 약물이 hERG channel을 blocking 하면 심장의 부정맥을 유발할 수 있으므로 진행하는 안전성 평가 (ligand binding assay, hERG channel 전류 측정, 등)

Ames test (유전독성, Bacterial Reverse Mutation Assay): Salmonella typhimurium 균주를 활용하여 DNA 돌연변이 반응시험을 통한 약물 변이원성 예측

Single/Repeated Dose Toxicity Test (일반 독성): 설치류, 비 설치류, 영장류 등에 시험 물질을 단 회 또는 반복 투여하여 일반증상, 체중, 심전도, 부검 소견 등 체내의 급성적인 변화 및 무해 용량(NOAEL), 표적 장기 및 용량-독성 반응 관계를 도출하여 독성을 평가

위 파라미터들 외 세부(y1, y3)에 대한 세부 지표들은 첨부된 참고 자료 표2, 3을 통해 확인 필요

사업 추진 체계 및 전략

전체 사업은 3개의 세부 사업으로 구성됨

(1세부) 플랫폼 구축 및 개발 (플랫폼 개발자)

연합학습 기반 신약개발(FDD) 플랫폼을 구축하고 FAM 솔루션을 운영

(2세부) 신약개발 데이터 활용 및 품질관리 (데이터 소유자)

FAM 개발에 필요한 실험 데이터를 공급하고, FAM을 활용하는 기관

(3세부) 연합학습 플랫폼 활용 활성화 (AI 모델 개발자)

FAM 모델을 개발하고 이의 성능을 고도화하는 사업

운영협의체 : 사업단 세부 과제 책임자와 외부 전문가로 구성하여 사업 운영에 대한 전반적인 내용을 협의함

실무위원회 : 사업단 세부 과제 참여기관 실무자로 구성하며 과제 수행에 대한 아이디어 수렴, 해결 방안 모색, 신기술 학습, 태스크 발굴 등을 논의함

연합학습 워크숍 : 세부 과제 참가자들이 각자의 진행 상황과 함께 데이터, 솔루션, 플랫폼 3개 영역 타 세부 과제 참여기관들과 어떤 구체적인 협력을 수행하였는지를 발표

그림 . 세부 사업구성 및 주요 역할

연차별 세부 사업 추진 일정(안)

연도 세부 과제	1차년도	2차년도		3차년도		4차년도		5차년도
	2024.7~	2025		2026		2027		2028
(1세부) 연합학습 플랫폼 구축 및 개발	1개 과제 선정 완료 (4.5년)
(2세부) 신약개발 데이터 활용 및 품질관리	20개 과제 선정 완료 (4.5년)
(3세부) 연합학습 플랫폼 활용 활성화	5개 과제 1차 선정 완료 (2.5년)
			5개 과제 2차 선정 (2.5년)
					5개 과제 3차 선정 (2.5년)

[표1] In-vitro ADMET Task 측정값 (y1)

대분류	중분류	소분류
약물 흡수(A)	물성	용해도 예측 (Water, 인공장액, 인공위액, Intrinsic) 이온화 상수(pKa) 예측 친유성, 분배계수 예측 (logP, logD)
	투과도	소장 상피세포 투과도 예측 (Caco-2, MDCK) 인공지질막 투과도 예측(PAMPA) 뇌 미세혈관 내피 세포 투과도 예측 (BMeC) 뇌장벽, 각막, 피부 투과도 예측
약물 분포(D)	분포용적	혈장 및 혈장단백질 결합 예측(알부민 등) 혈액 및 혈액단백질 결합 예측 Fraction unbound 비율 예측 분포용적 값 예측
	수성체 약물 분포 영향력	OAT family(OATP1B1, OATP1B3, OAT1) 결합친화도 및 기질성 예측 OCT 전사인자 or OCT TF(OCT1. OCT2) 결합친화도 및 기질성 예측 BCRP 결합친화도 및 기질성 예측 BSEP 결합저해도 및 기질성 예측 BBB Transporter(P-gp 등) 결합친화도 및 기질성 예측
약물 대사 및 배설 (M, E)	버퍼 안정성	인공 위액, 장액, DMSO, Water, 혈장
	대사 안정성	마이크로좀 안정성(청소율, 반감기 예측) (mouse, human, rat) 간세포 안정성 (Mouse, Human, Rat)
약물 독성 (T)	심장 독성	hERG 채널 저해 예측
	간 독성	CYP450 저해 예측 간 독성 5종 효소 활성 예측 (AlkPhos, SGOT, SGPT, LDH, GGT)
	발암성	Ames Test 결과 예측 TD50 예측 (mouse, rat)
	생식, 내분비 독성	에스트로겐 수용체 결합 예측 안드로겐 수용체 결합 예측 생식독성 예측
	세포 독성	인지질증 예측
약효	인산화효소(Kinase) 선택성	인산화효소 (Kinase) 선택성 예측
	GPCR 선택성	GPCR 선택성 예측

[표2] In-vivo ADME　측정값 (y2)

항목	정의 및 종류
in vivo ADME 시험의 핵심	시간-혈중농도 profile: PK parameters로 전신 노출도 기반 ADME 일부 예측 조직 분포도: “시간에” 따른 조직별 노출도 및 노출 속도 소변, 변, 또는 담즙 제거 경로: 제거(대사 또는 배설) 경로, 속도, 양 예측 대사체의 PK parameter 및 조직 분포도
in vivo 시험의 주요 측정 지표	Mass balance Profile (Dose linearity, tissue distribution, metabolite PK, urine/biliary excretion) Cp profile of parent drug : AUC, Cmax, V, Half life, CL (Clearance), CLNR, CLR, ka, ke, urinary excreted fraction, absorbed fraction, biliary excreted fraction, F Cp profile of metabolites: AUC, Cmax, Half life, CL (Clearance), CLNR, CLR,, urinary excreted fraction, absorbed fraction, biliary excreted fraction, Tissue profile of parent drug and/or metabolites: AUC, Cmax, Half life, CL,T/P ratio.. Cp 및 tissue profile에 근거하여 enterohepatic circulatin 예측 및 관련 파라미터 측정
단회 투여 시험	단독용량을 투여한 후 시간에 따른 혈중농도 및 조직분포 데이터를 토대로 파라미터 산출 3개 이상 용량에서 linearity 범위 확보 (임상 및 독성시험 용량 예측에 key data)
다회 투여 시험	다회 투여 시 축적 속도와 축적도 예측 (임상 및 독성 시험 용량 예측에 key data)
DDI	Drug-drug interaction (약물상호작용)
그 외	ADME 변화에 영향을 줄 수 있는 병태생리학적 요소를 반영한 동물모델에서 정상 모델 동물과 비교하여 ADME 변화 예측 In-vitro와의 상관성 예측 실험물질의 특성을 고려한 ADME 예측 (예: 천연물 소재처럼 다수 물질 함유 시 다성분에 대한 ADME 평가 필수적)

[표3] 임상시험 (Clinical Trial) 정의 및 측정값 (y3)

항목	정의 및 종류
임상시험	개발 중인 신약 또는 새로운 치료법의 안전성(safety), 효능(efficacy) 등을 건강한 자원자 또는 대상 환자에서 평가하는 과정
임상시험의 핵심	Plasma concentration profile : PK parameters Pharmacodynamic marker evaluation : PK-PD Relationship check Safety profile
임상시험의 주요 측정 지표	Profile (Dose linearity, Further cohort predictability no significant difference) Evaluation of safety, Tolerability (Sufficient safety profile) PK : AUC, Cmax, Half life, CL (Clearance) PD : Pharmacodynamic biomarker (time, dose, value, graph profile) PK-PD Relationship
단일용량 상승 시험(SAD)	단일용량 상승 시험 (Single Ascending Dose Study): 단독용량을 투여한 후 안전성과 내약성 확인 더 높은 용량을 투여하면서 최대 용량을 확인 (Phase 1a로 지칭)
다중용량 상승 시험(MAD)	다중용량상승시험 (Multiple Ascending Dose Study, MAD): 일정 기간 반복 투여한 후 평형상태의 혈장 농도 (Steady-State Plasma Concentration) 확인 (Phase 1b로 지칭) AUC : Area under plasma concentration-time curve (혈장농도곡선하 면적) Cmax : Maximum plasma concentration (최고혈장농도) Tmax : Time to maximum plasma concentration (최고혈장농도 도달시간) T1/2 : Elimination half-life (소실 반감기) CL : Clearance (청소율) V : Volume of distribution (분포용적) F : Bioavailability (생체이용률)
DDI	Drug-drug interaction (약물상호작용)
그 외	ADMET data를 활용한 임상시험 예측 주요 Solution: NONMEM (Nonlinear Mixed Effects Modeling) Phoenix WinNonlin, GastroPlus, Simcyp, PK-Sim, MoBi