국립암센터는 지난 23일, 서울 피스앤파크컨벤션 센터에서‘ NGS 패널 데이터 기반 암 정밀의료 기술개발’ 컨소시엄 사업의 착수보고회를 개최하고, 범국가적 정밀의료 연구에 본격 착수했다고 25일 밝혔다.

보건복지부가 주관하는 이번 사업은 국립암센터(연구책임자 이근석 병원장)가 총괄주관기관을 맡아 수행한다. 연세대, 부산대, 삼성서울병원, 가톨릭대, 고려대, 서울아산병원이 주관연구개발기관으로 참여한다. 사업은 2025년부터 2029년까지 약 5년간 진행된다. 

컨소시엄은 최근 5년간 각 병원들에서 환자맞춤형 치료를 위해 시행한 차세대 염기서열분석(Next-Generation Sequencing, NGS) 패널데이터를 기반으로 암 유전자 검사 결과와 임상 정보를 통합한 임상-NGS 패널 통합 빅데이터를 구축하게 된다. 궁극적으로 이를 활용한 암분야 정밀의료 연구 및 인공지능(AI)·임상의사결정 지원 시스템 (Clinical Decision Support Syetsm, CDSS) 개발을 목표로 하고 있다. 

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국립암센터는 NGS 기반 패널데이터의 수집·표준화·분석 및 활용 체계를 마련하고, 컨소시엄에 참여한 주관연구개발기관과 함께 최소 8종 이상의 암종에 대해 환자 단위의 임상-NGS 패널 통합 빅데이터를 구축할 계획이다.

연세대, 부산대, 삼성서울병원, 가톨릭대는 2개 이종 암종에 대해 예측·진단법 및 맞춤치료 연구 등 정밀의료 연구를 수행할 계획이다. 고려대, 서울아산병원은 NGS 패널데이터 기반 암 진단·예후 예측, 치료 방향 결정 지원 기능 등을 포함하는 AI·CDSS 2건 이상을 개발할 계획이다.

2019년부터 2023년까지 최근 5년간 건강보험이 적용된 NGS 검사 건수는 약 12만 건에 달하며, NGS 기반 정밀진단과 이에 기반한 맞춤형 면역항암치료가 임상현장에서 점차 확대되고 있다.

이번 사업을 통해 수집될 예정인 NGS 패널데이터는 약 8만 건 규모로, 이는 전체 건강보험 급여 NGS 검사의 약 67%에 해당하는 방대한 양이다. 이러한 대규모 데이터를 기반으로, 정밀진단 기술의 신뢰도 확보와 분석 표준화는 물론, 임상적 유효성 평가 및 정책 연계에 필요한 실질적 근거자료가 마련될 것으로 기대된다.

아울러 이 사업을 통해 NGS 암 유전자 패널검사의 비용·치료 효과성을 평가할 계획이다. 이 사업에는 국내 주요 암 병원과 대한암학회 등 관련 전문학회, 유전체 분석기업, 연구기관 등 총 19개 기관이 참여한다.

국립암센터 양한관 원장은 개회사에서 “이번 컨소시엄은 정밀의료를 위한 국가 차원의 유전체 자산을 축적하고, 국내 암환자들의 유전적 변이에 맞는 정밀 암진단·치료 기술을 개발하고, 암 환자 진료와 건강보험 제도에 직접적으로 활용되는 실질적 성과를 창출하는 계기가 될 것”이라며 “현장의 연구자, 실무자, 의료진이 함께 만들어가는 대표적인 공공 정밀의료 모델이 되기를 기대한다”고 밝혔다.   

한국제약바이오협회는 오는 9월 23~24일, 제약·바이오 산업의 마케팅 실무자를 대상으로 한 ‘ETC(Ethical Drug, 전문의약품) 마케팅 심화 교육과정’을 개설한다.

이번 교육은 생성형 AI를 활용한 마케팅 전략 수립 실습을 중심으로 구성된 실전형 프로그램으로, 제약·바이오 산업의 특수성과 최신 디지털 트렌드를 반영해 ETC 마케팅 역량을 한층 더 고도화할 수 있도록 기획됐다.

참가자는 가상의 특정 브랜드 제품을 바탕으로 △마케팅 기획 △시장 분석 △전략 수립 및 시뮬레이션 △핵심성과지표(Key Performance Indicator, KPI) 도출 등의 과정을 실습하며, 최신 생성형 AI 도구를 활용해 실제 업무에 적용 가능한 마케팅 플랜을 직접 수립하게 된다.

이 과정은 기존 ETC 마케팅 교육(ETC 마케팅 I·II)을 이수했거나, 마케팅 경력 5년 이상의 PM 또는 시니어 마케팅 매니저를 대상으로 한다. 소수 정예의 실습 중심 교육으로 실효성을 높이는 데 초점을 맞췄다.

장우순 협회 제약바이오아카데미 원장은 “AI가 마케팅 업무에 미치는 영향력이 날로 커지는 상황에서, 이번 교육은 데이터 기반의 전략적 사고와 디지털 역량을 함께 키울 수 있는 좋은 기회가 될 것”이라며 “빠르게 변화하는 산업 환경에 유연하게 대응할 수 있는 실무형 인재 양성을 목표로, 교육의 질을 지속적으로 높여 나가겠다”고 밝혔다. 

한국제약바이오협회가 주관하는 연합학습(Federated Learning) 기반 신약개발 가속화 프로젝트 K-MELLODDY(K-멜로디)가 착수보고회가 25일 협회에서 열렸다.

이번 보고회에서는 기존 세부과제1 ‘플랫폼 개발’의 진행 현황이 발표됐고, 새롭게 선정된 5개 신규 과제의 연구책임자들이 직접 참석해 과제 개요와 연구계획을 소개했다.

신규 과제의 주관(공동)연구개발기관은 △고려대 의료정보학교실(아론티어‧경희대) △고려대 인공지능학과 △숭실대(온코크로스·한국화학연구원) △LG화학 △한국과학기술원 등이다. 

이와 함께 플랫폼 개발 기관의 기술 고도화 현황, 데이터 연계 방안, 전체 사업 추진 방향 등에 대한 사업단의 발표가 이어졌다.

K-멜로디사업은 2024년 7월부터 2028년 12월까지 5년간 진행되는 보건복지부와 과학기술정보통신부의 R&D 사업으로, 각 기관이 보유한 민감한 데이터를 직접 공유하지 않고도 AI 학습이 가능한 ‘연합학습 기술’을 활용해 ADMET 예측 모델인 ‘FAM’(Federated ADMET Model)을 개발하는 게 핵심 목표다.

사업은 크게 △플랫폼 개발(세부과제1) △데이터 공급·활용(세부과제2) △AI 모델 개발(세부과제3)로 구성되며, 세부 과제 간 유기적인 협력을 통해 민감정보 보호와 고도화된 예측 모델 개발을 동시에 추진하고 있다.

김화종 K-MELLODDY 사업단장은 “이번 신규 과제 착수를 통해 AI 기반 신약개발 모델의 완성도를 더욱 높이겠다”며 “앞으로도 총 31개 세부과제를 중심으로 산·학·연이 긴밀히 협력해 민감한 데이터를 보호하면서도 효율적으로 활용할 수 있는 실질적 협력 모델을 지속적으로 만들어가겠다”고 밝혔다. 

2024년 이 프로젝트에 선정된 기업으로는 △플랫폼 개발 주관기관 ‘에비드넷’ △데이터 공급·활용 기관인 대웅제약, 유한양행, 한미약품, 서울대병원, 한국파스퇴르연구소 등 제약사·병원·대학·연구소 총 20개 기관 △AI 모델 개발 기관인 광주과학기술원, 목암생명과학연구소, 한국과학기술원 등 5개 기관 등이 있다.