아마존웹서비스(이하 AWS)가 국내 38개 기관이 참여하는 대규모 연합학습 기반 신약개발 프로젝트 ‘K-MELLODDY’의 AI 플랫폼에 클라우드 인프라를 제공한다고 5일 밝혔다. 이 프로젝트는 신약 후보 물질의 특성을 AI 기반으로 예측해 전임상 과정을 단축하고, 민감한 의료 데이터를 중앙화하지 않고도 협업을 가능케 하는 새로운 방식으로 주목받고 있다.
K-MELLODDY는 국내 11개 대학, 9개 제약사, 8개 AI 기업, 7개 연구기관, 3개 병원을 포함한 총 38개 기관이 참여하는 국내 최대 규모의 의료 R&D 이니셔티브다. 이 프로젝트는 제약·의료 산업에 데이터 프라이버시 보호와 기관 간 협업이라는 두 가지 요구를 동시에 충족할 수 있는 연합학습(Federated Learning) 방식을 채택했다.
참여 기관은 각자의 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않고, 자체 보안 환경 내에서 AI 모델을 학습시킨 후 학습된 파라미터만 중앙 서버에 공유하는 방식으로 협업한다. 이 구조는 개인정보보호법이 엄격한 국내 규제 환경에 최적화되어 있으며, 의료 데이터의 비중앙화 원칙을 준수하면서도 고성능 예측 모델 개발을 가능하게 한다.
AWS는 아시아 태평양(서울) 리전을 기반으로 본 프로젝트의 클라우드 인프라를 지원한다. 안전한 네트워크 연결을 위해 Amazon VPC와 AWS Transit Gateway 등 주요 네트워크 서비스가 활용되며, 연합학습 구현을 위해 엔비디아의 Flare 프레임워크도 도입됐다. 각 기관은 Amazon EC2 G6e 인스턴스를 통해 자체 보안 계정 내에서 AI 모델을 훈련하며, 추후 Amazon SageMaker를 활용한 통제된 추론 환경에서 인사이트를 도출하게 된다.
특히 G6e 인스턴스는 엔비디아 L40S 텐서 코어 GPU를 기반으로 고성능 AI 학습과 추론을 지원하며, 대규모 신약개발 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. 연합학습을 통해 구축된 AI 모델은 약물 흡수율, 독성 등 주요 특성 예측 정확도를 높이며, 임상 실패 가능성을 줄이고 개발 속도를 크게 단축할 수 있을 것으로 기대된다.
김화종 한국제약바이오협회 K-MELLODDY 사업단장은 “이번 협력은 그동안 단절돼 있던 제약·바이오 산업의 데이터 활용 체계를 통합하고, 각 기관이 신뢰 기반의 안전한 환경에서 AI를 공동 개발할 수 있는 전환점을 마련했다”고 평가했다.
윤정원 AWS코리아 공공부문 대표는 “K-MELLODDY는 한국 의료법의 엄격한 기준을 충족하면서도 클라우드와 연합학습 기술을 활용해 신약 개발 가속화라는 실질적 효과를 만들어낸 사례”라며 “환자들은 앞으로 더 빠르고 안전한 치료제를 경험할 수 있을 것”이라고 말했다.
헬로티 서재창 기자 |
