한국제약바이오협회

신약과 인공지능, 우리가 해야 하는 것은? LAIDD 플랫폼 이용!  [원문바로가기]

[출처] 신약과 인공지능, 우리가 해야 하는 것은? LAIDD 플랫폼 이용!|작성자 KPBMA

안녕하세요. 팜블리 5기 이하늘 입니다. 오늘은 한국제약바이오협회에서 개발한 LAIDD를 소개하려고 합니다. 지난 5월 <세계 최고 석학이 말하는 ‘신약개발’ 트렌드, MIT 코리아 콘퍼런스를 가다!>의 후속편으로, 여러분들에게 유용한 팁을 준비해 봤는데요. 함께 보실까요?

신약과 인공지능, 더 이상 어울리지 않는 단어가 아닙니다.

올해 4월, 서울 중구 웨스틴조선 호텔에서 ‘2023 MIT 코리아 콘퍼런스’가 개최되었습니다. 이 행사에서 ‘신약개발과 제조공정의 혁신’이라는 주제로, 세계 최고의 석학이 한자리에 모여 신약개발의 트렌드에 대해 이야기를 나누었는데요. 주요 키워드는 바로 ‘인공지능(AI)’이었습니다. 신약개발이 어려운 이유는 시간과 비용이 많이 소요되지만, 그에 따른 성공 확률이 적기 때문입니다. 이에 반해, AI를 이용한 신약개발은 비용과 시간을 줄이고, 성공 가능성을 높일 수 있기 때문에 많은 기업 및 연구소에서 신약개발과 AI와의 결합을 필수적으로 선택하고 있습니다.

그렇다면, 비단 국외에서만 인기 있는 분야일까요?

국내의 경우, 대웅제약은 2021년 12월부터 용인 신약센터에 ‘AI 신약팀’ 이 존재했습니다. 기업 홈페이지에 따르면, 그들은 ▲구조를 통한 가상 탐색 ▲분자 역학 시뮬레이션(Molecular Dynamics(MD) Simulation) ▲ ADME/T 예측 업무 수행 ▲리간드(ligand)*의 화학적 특징(Pharmacophore)을 이용한 가상 탐색 영역을 맡아서 진행하고 있다고 합니다.

*리간드(ligand): 단백질에 특이적으로 결합하는 물질을 뜻하며 약물후보물질 발굴을 위해 꼭 필요합니다.

<대웅제약의 AI신약팀 소개, 출처=대웅제약 뉴스룸>

앞선 내용을 통해 국내외 모두 신약개발에 AI를 힘껏 사용하고 있다는 것을 확인할 수 있었는데요. 그렇다면 다음과 물음이 생길 수 있습니다. “AI를 통한 신약개발은 생물정보학 전공생들만 할 수 있는 걸까요?” “AI를 전공했는데 약물은 잘 모르겠어요.”, “AI 도움을 받고 싶은데 파이썬을 몰라요.” 이러한 고민을 하시는 분들을 위해 준비했습니다!

한국제약바이오협회의 LAIDD를 이용해 보세요!

한국제약바이오협회에서는 만족도 높은 학습 환경을 지원하기 위한 온라인 교육 플랫폼인 LAIDD를 운영하고 있습니다. LAIDD는 ‘Lecture on AI-driven Drug Discovery’의 약자로, AI 신약개발 분야별 교육 강의와 강의 이수별 수료증을 제공하고 있습니다.

AI, 바이오, 화학, IT 전반의 다양한 배경지식과 학습에 대한 수강생의 수요를 만족하기 위해, 맞춤형 교육트랙을 갖추고 있습니다. 또한, LAIDD의 최종 학습 목표는 ▲표적 발굴 ▲약물재창출 ▲리간드 기반 약물 탐색 ▲단백질 기반 약물 탐색 ▲단백질 기반 약물 탐색 ▲단백질 구조 예측이며, 이를 위한 교육과정을 설계 및 제공하고 있습니다.

[숫자로 보는 LAIDD]

2023년 11월 15일 기준, 가입자 수는 5,498명이며, 이수자 수는 1,968명에 달합니다. 무료 강좌는 119개이며 이들은 생물학 및 생물정보학 관련 41개, 화학 및 화학정보학 관련 37개, 인공지능 관련 14개, 신약개발 및 제약 산업학 16개 임상개발 및 임상시험 관련 8개로 구성되어 있습니다. 총 교수자 수는 80명으로 대학교수, AI, IT 기업, 제약 바이오 기업, 병원 연구소 등에서 일하는 전문가들로 이루어져 있습니다. 또한 가장 중요한 교육생들의 만족도의 경우, 강의 만족도는 4.38/5.0이며, 현업적용도 4.15/5.0으로 만족도가 매우 높은 편입니다.

[LAIDD 교육과정]

LAIDD의 교육과정은 학습자의 수강 목적에 맞게 선택할 수 있는데요. 대표적으로 총 14가지의 교육과정이 있으며, 다음과 같습니다.

교육과정을 선택하여 강의를 듣기 위해서는 LAIDD 홈페이지(https://www.laidd.org/) 가입 후, 로그인하고 원하는 강의를 선택하기만 하면 신청 성공입니다!

상단의 교육과정 중 하나를 선택하면 모집인원, 학습 기간, 수강 신청 기간을 확인할 수 있으며 해당 과정을 간단히 소개해 주는 부분과 강의 구성도 한눈에 살펴볼 수 있습니다.

대표 인기 강의는 ‘생물정보학 개론, RDKit의 기초와 이를 이용한 화학정보학 실습, 신약개발을 위한 단백질 구조 예측 및 상호작용 예측, 파이썬 프로그래밍 기초, 신약개발을 위한 약물 대사’ 등이 있습니다.

[LAIDD 러닝트랙]

LAIDD는 자체 홈페이지에서 다양한 교육생들을 위해 선수 지식, 학습 수요, 학습 목표 기반으로 체계적인 강의를 구성하여 러닝트랙으로 제시하고 있습니다. 교육생들은 선수 지식 및 학습 수요에 따라 ‘기초트랙’을 선택하여 강의를 들을 수 있으며 이후 학습 목표에 기반하여 ‘직무 트랙’에 있는 여러 강의를 수강할 수 있습니다. 또한 학습 수요에 따라 ‘특강 트랙’으로 AI 신약개발 개론, 임원 대상 특강, 최신 기술사례를 선택하여 학습할 수 있습니다.

러닝트랙에 따른 강의 선택의 예를 하나 살펴볼까요?

AI 전공 학생의 경우, 생물학 기초 → 생물정보학 기초 → 생물학 DB(Database) → 서열 분석 → 최신 논문 리뷰 등의 순서로 강의를 선택 수강하여 표적 발굴 직무에 응용할 수 있는 능력을 기를 수 있게 됩니다.

LAIDD에서는 교육 과정을 운영하는 한편 다른 활동들도 함께 하고 있습니다.

대표적인 두 가지의 활동을 소개합니다!

먼저 <멘토링 프로젝트 교육>이 있습니다.

이 과정은 2023 LAIDD 멘토링 선발 교육생을 대상으로 진행되는 강좌이며, 분야별 전문가의 멘토링을 기반으로 한 ‘AI 신약개발 융합 실무 인재 양성 프로젝트’입니다. 서로 다른 분야의 동료들과 팀이 구성되어 AI 실무 프로젝트를 수행하며 협업 경험을 함양하게 되고 전문가의 멘토링을 통해 문제 해결 방법을 학습하게 됩니다. 프로젝트 성과 평가 및 역량 평가를 통해 AI 신약개발 직무능력 인증서를 발급받을 수 있으며 제약기업· AI 기업 취업 직무 전환 기회를 제공받게 됩니다. 4개월간 주 10시간 이상의 집중 교육 프로그램으로 취업 준비생뿐만 아니라 재직자 또한 참여가 가능한 프로젝트입니다. 현재는 수강생 모집이 마감된 상태로. 관심이 있으신 분들은 내년 멘토링 프로젝트 신청 기간을 챙겨보시는 것도 좋을 것 같습니다!

<LAIDD 멘토링 프로젝트 교육생 모집 포스터, 출처=한국제약바이오협회>

두 번째로, <신약개발 AI 경진대회>가 있습니다.

이 대회는 올해 제1회를 맞이한 행사로, 국내 신약 소재 데이터의 공유, 활용을 활성화하고 창의적이고 혁신적인 AI 융합인재를 발굴하고자 개최되었습니다. 올해 주제는 한국 화합물 은행의 고유 대사 안정성 데이터를 기반으로 ‘화합물 대사 안정성 예측 모델 개발’하는 것입니다. 이번 대회의 경우 8월 7일 대회 개최를 시작으로 9월 25일에 대회가 종료되었습니다. 대회인 만큼 상금을 빼놓을 수 없겠죠! 장관상의 경우, 과학기술정보통신부 장관상, 보건복지부 장관상 각 1,000만 원, 기관장 상의 경우 한국제약 바이오 협회장상, 한국화학연구원장상, 한국생명공학연구원장상 각 300만 원씩 수여받게 됩니다. 

<제1회 신약개발 AI 경진대회 포스터, 출처=한국제약바이오협회>

이렇게 한국제약바이오협회에서 운영하는 교육 플랫폼 ‘LAIDD’에 대해 자세히 살펴보는 시간을 가져보았습니다. 이번 취재를 통해, 한국 또한 제약 강국으로 성장하기 위해 인재 양성에 많은 지원을 하고 있음을 느낄 수 있었으며, AI를 제약바이오 현장에서 현명하게 사용하고 싶은 분들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다. 이상으로 마치겠습니다. 팜블리 5기 이하늘 기자였습니다. 감사합니다!