제약바이오협회, AI 신약개발 전문가 교육 플랫폼 ‘LAIDD2.0’ 운영

한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터는 1일부터 ‘인공지능(AI) 신약개발 온라인 교육플랫폼 LAIDD2.0(Lectures on AI-driven Drug Discovery V2.0)’ 서비스를 시작한다고 밝혔다.

LAIDD 2.0은 보건복지부와 한국보건산업진흥원이 2019년부터 제약바이오산업의 현장형 전문가 양성을 위해 시행하는 ‘AI 활용 신약개발 교육 및 홍보사업’ 일환으로 구축됐다.

AI신약개발지원센터는 제약바이오기업의 연구인력과 AI 전문기업의 개발자 등 AI 기반 신약개발 분야의 현직 종사자를 대상으로 지난해 9월 구축, 서비스한 AI 신약개발 교육 플랫폼 ‘LAIDD 1.0’을 기반으로 콘텐츠, 설계, 기능적인 면을 전면 개편했다.

LAIDD2.0은 기존 강의에 신규 강의를 더해 총 94개 강좌, 약 350시간의 교육 콘텐츠를 제공한다. 구체적으로는 AI 부문 약 90시간, 바이오(BIO) 부문 약 90시간, 화학(Chem) 부문 약 140시간, 신약개발 및 임상(Drug) 부문 약 50시간으로 구성했다. 교육 대상은 신약개발연구자, AI개발자, 취준생, 대학생 등 다양하며, 수강생들은 자신의 배경지식 수준과 수강 목적에 맞춰 트랙을 선택할 수 있다.

센터는 AI 신약개발 전 분야를 아우르는 교육플랫폼 제공을 목표로 △기초 과목 신설 △기존 과목의 선행 과목 신설 △실무 분야 과목 신설(신약개발 및 임상)을 통해 컨텐츠의 유기성과 다양성에 초점을 맞춰 강의를 추가했다.

강의에는 AI 신약개발 부문의 전문성을 가진 대학, 연구기관, 제약바이오기업, AI 기업 등 각계각층 현장 전문가 40여 명의 강사진이 참여했다. 학계에선 AI 권위자로 꼽히는 김선 서울대학교 교수를 비롯해 바이오 분야(Bio)에 김동섭 KAIST 교수, 화학 분야에 이주용 강원대학교 교수, 신약개발 분야에 임현자 캐나다 사스캐츄완 대학교 교수 등이 강의를 제작했다.

산업계에서는 온코크로스 김이랑 대표, 대웅제약 신약센터 박준석 센터장, 에임스바이오사이언스 권진선 연구소장을 필두로 국내 주요 AI 신약개발 기관의 전문가들(안전성평가연구소, 카카오브레인, HITS, 스탠다임, 팜캐드, 서울아산병원)이 참여했다.

또한 LAIDD2.0는 교육 수요자들의 배경지식과 목표직무에 따라 교육 컨텐츠를 재구성한 맞춤형 교육 트랙을 제공, 강의 선택에 가이드라인을 제시하고 있다. 맞춤형 교육 트랙은 전문가 자문위원회를 통해 검수한 6개의 기초트랙(파이썬 머신러닝, 파이썬 딥러닝, 생물정보학, 의약화학, 화학정보학, 신약개발 과정)과 5개의 직무트랙(바이오네트워크 분석, 오믹스 분석, 단백질 구조 기반 약물탐색, 리간드 기반 약물탐색)으로 구성했다.

기초트랙은 직무 트랙 학습을 위한 기반 지식을 배양하기 위한 트랙이다. 예를 들어, ‘화학정보학 트랙’은 화학 데이터 기반 AI 신약개발 관련 직무의 기초를 학습할 수 있는 트랙으로, 화학 데이터 수집방법, 데이터 표현 방법, AI 기초 모델 생성 방법에 대한 기초로 구성했다. 직무 트랙은 기초 트랙을 기반으로 단백질 구조 기반 약물탐색(SBDD), 리간드 기반 약물탐색(LBDD) 등 실제 산업계에서 직무를 수행하기 위해 필요한 전문 지식 및 기술, 현재 연구 진행 동향 등을 제공한다.

또 LAIDD 2.0은 기존 LAIDD 1.0에 비해 △동영상 재생 기능 및 호환성 개선 △UI/UX 개선 △컨텐츠 큐레이션 시스템 도입 △수강관리 시스템(LMS) 도입 등을 통해 활용 편의성을 대폭 개선했으며, LMS 시스템을 활용한 통합형 이수증 발급을 통해 교육 대상자가 수강을 체계적으로 관리할 수 있다.

AI신약개발지원센터는 ‘바이오 디지털헬스 글로벌 중심국가로 도약하겠다’는 정부의 국정방침에 부응하여, LAIDD를 대표적인 AI 전문인력 양성 교육 시스템으로 만들겠다는 포부다. 또한 AI신약개발지원센터는 AI 신약개발 실무 교육이 필요한 대상에게 진행하는 실무형 프로젝트(Pharmcolab)를 통해 현장의 문제해결형 전문가 양성을 병행 추진할 계획이다.

센터 관계자는 “LAIDD2.0는 대학생 사전 교육, 관련 분야 석박사 준비 혹은 관련 기업 취업, 재직자 실무지식 습득을 위해 활용할 수 있어 현장형 AI 신약개발 전문 인재로 거듭나는 밑거름이 될 것”이라고 말했다.