“클라우드가 신약개발 협업 이끈다”…AWS, K-MELLODDY에 인프라 공급

연합학습 기반 인공지능(AI) 기술이 신약 개발 산업의 협업과 데이터 보안 패러다임을 전환하고 있다. 아마존웹서비스(AWS)가 클라우드 인프라를 제공하는 'K-MELLODDY' 프로젝트는 전국 38개 병원, 대학, 제약사, 연구기관이 동시에 참여하는 대규모 협업으로, 산업 내 AI·클라우드 융합의 파급력이 주목된다. 업계에서는 이번 파트너십이 국내 신약개발 경쟁의 새로운 분기점이 될 것으로 본다.

AWS는 5일 K-MELLODDY(Machine Learning Ledger for Drug Discovery) 프로젝트의 AI 플랫폼에 클라우드 인프라를 공급했다고 밝혔다. K-MELLODDY는 국내 11개 대학, 9개 제약사, 8개 AI 개발사, 7개 연구기관, 3개 병원이 참여하는 범산업적 연구개발(R&D) 컨소시엄이다. 프로젝트 핵심은 각 기관이 자체 보유한 민감 연구 데이터를 중앙에 노출하지 않고, 현지에서 AI 모델을 훈련한다는 점이다. 훈련된 모델의 파라미터와 인사이트만 플랫폼에 집계돼, 모든 참가 기관이 안전하게 공동 예측 모델을 고도화한다.

연합학습 기술은 중앙 서버에 원시 데이터를 모으지 않고, 데이터 주권과 개인정보 보호를 지키면서도 AI의 집단지성을 극대화하는 접근법이다. 약물의 흡수율이나 독성 등 신약 후보 특성을 예측할 때 병원·제약사마다 갖고 있는 서로 다른 임상·전임상 데이터를 결합해, 더 높은 정확도의 예측 AI를 구축한다. 기존에는 암호화·마스킹 등으로 데이터를 부분적으로 가렸지만 이번 프로젝트에서는 데이터 이동이 원천 차단되고, AI가 학습한 정보만 공유돼 개인정보 침해 우려를 크게 낮췄다.

실제로 K-MELLODDY는 전임상(인체 투여 전 단계) 신약개발 속도를 단축하는 데 방점을 둔다. 기관별로 AI가 약물 특성을 학습한 뒤, 중앙 플랫폼에서 각 학습 결과를 통합해 신약 후보물질의 유효성과 안전성을 사전에 평가한다. 단순히 제약·의료산업에 국한되지 않고, 제조업·정부·금융·교육 등에도 플랫폼을 적용할 수 있다는 점에서 산업 간 확장성도 높다.

글로벌 시장에서는 구글·마이크로소프트·IBM 등도 AI와 클라우드를 결합한 신약개발 연합 모델에 주목하고 있다. 미국-유럽에서는 대형 제약사와 데이터 기반 스타트업의 프로젝트가 활발히 추진되고 있으나, 국내에서 38개 기관이 동시에 참여하는 대규모 연합학습형 클라우드 R&D는 이례적이라는 평가다.

데이터 보호와 관련해, K-MELLODDY는 한국 의료법과 개인정보보호법을 모두 충족하는 인프라로 AWS 아시아태평양(서울) 리전에서 운영된다. 아마존 버추얼 프라이빗 클라우드(VPC), AWS 트랜짓 게이트웨이 등 보안·망 분리 네트워크 서비스로 참여 기관 간 안전한 통신이 이뤄진다.

김화종 한국제약바이오협회 K-MELLODDY 사업단장은 “AWS 플랫폼에 의한 협업은 국내 제약·바이오 산업의 데이터 활용 패러다임 전환”이라며 “새로운 AI 방식은 임상 실패율을 낮추고, 신약개발을 크게 가속할 수 있을 것”이라고 말했다. 윤정원 AWS코리아 대표는 “K-MELLODDY로 38개 기관이 민감 정보를 보호하며 공동 AI 개발이 가능해졌다. 한국의 엄격한 의료법 준수와 신약개발 가속이라는 두 목표를 동시에 달성했다”고 강조했다.

전문가들은 이번 사례가 AI·클라우드 융합, 데이터 보안, 규제 준수라는 세 가지 축을 동시에 만족시키며, 국내 신약 연구 경쟁력을 한 단계 끌어올릴 수 있을지 주목하고 있다. 산업계는 연합학습 기반 신약개발 모델이 시장에 안정적으로 정착할지 여부에 촉각을 곤두세우고 있다.