과학기술정보통신부	보도자료

보도시점	2025. 6. 22.(일) 12:00 (2025. 6. 23.(월) 조간)	배포	2025. 6. 20.(금) 14:00

신약을 만드는 데이터, 2025 신약개발 인공지능 경진대회 개최

고품질 화합물 생명과학 데이터(바이오데이터) 개방, 생명과학(바이오)·신약과 인공지능(AI) 융합 체감 가능할 것

과학기술정보통신부(장관 유상임, 이하 ‘과기정통부’)는 한국화학연구원(원장 이영국), 한국생명공학연구원(원장 권석윤)과 함께 생명과학(바이오) 연구데이터의 활용가능성을 확인하고 일반 국민과 연구자들에게 실제 데이터를 활용한 인공지능(AI) 예측모형을 구현해보는 경험을 제공하기 위해 ‘2025 신약개발 인공지능 경진대회(Boost up AI)’를 개최한다.

2023년 개최된 신약개발 인공지능 경진대회는 연구계·산업계 등에서 총 1,254팀(1,447명)이 참여하였으며, 기존에 확보하기 어려운 신규 대사안정성 데이터가 제공되어 큰 호응을 받은 바 있다. 1차 대회 데이터셋(Set)과 수상팀들의 예측모형은 국제 논문 심사 중에 있으며, 논문 게재 후 연구자들이 활용할 수 있도록 국가생명과학데이터  국가생명과학데이터집합소(국가바이오데이터스테이션(K-BDS*)을 통해 공개할 예정이다.

* 국가바이오데이터스테이션(Korea-Bio Data Station) : 국가 생명과학 연구개발(바이오 R&D)을 통해 생산·활용되는 모든 데이터를 수집하고 이를 연구자에게 제공하는 생명과학(바이오) 연구데이터 공유 온라인 체제 기반(플랫폼)

이번 경진대회는 국가 생명과학 소재 산학협력지구(국가 바이오소재 클러스터)인 ‘한국화합물은행(Korea Chemical Bank, KCB)’의 자체 보유 데이터를 활용한 ‘CYP3A4* 효소 저해 예측모형 개발’을 주제로 진행되며, 신약개발과 인공지능 기술 융합에 관심 있는 국민 누구나 참여할 수 있다.

* 인체 내에서 약물이나 독소를 분해하는 효소로써 약물의 상호작용이나 대사 안정성을 예측하는데 핵심적으로 활용. 신약 후보 물질의 초기 확인(스크리닝) 단계에서 중요한 지표로 사용

참여자들은 한국화합물은행(KCB)이 공개한 CYP3A4 효소에 대한 화합물 구조정보와 효소 활성저해 측정값 등을 담은 학습용 데이터 1,680여건을 활용하여 신약개발에 필수적인 약물 대사 인공지능 예측 모형(AI 예측 모델)을 개발하게 된다. 제출한 예측값은 한국화합물은행의 실측값과 비교해 예측 모델의 정확도‧데이터 처리 방식 및 범용성 등을 종합적으로 판단하여 평가를 진행할 예정이다. 이렇게 개발된 인공지능 예측 모형은 향후 실증형 신약개발을 위한 연구 과정에 다양하게 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

이번 경진대회는 6월 23일부터 7월 31일까지 개최되며, 8월 중 1차 평가(상위 10팀)와 2차 발표평가를 통해 최종 5팀을 선정하여 9월  최종 수상자를 발표할 예정이다.

※ 상세안내 : 한국화합물은행(https://chembank.org) 또는 BioOne(https://bioone.re.kr)에서 제공, 코드 및 신청 등 세부 사항은 2025 신약개발 인공지능(AI) 경진대회 온라인 체제 기반(플랫폼)(https://dacon.io)에서 확인

※ 시상내역 : 최우수상(과기정통부 장관상, 500만원) 1건, 우수상(한국화학연구원장상/한국생명공학연구원장상, 300만원) 2건, 장려상(한국화합물은행장상/국가생명연구자원정보센터장상, 100만원) 2건

과기정통부 김성수 기초원천연구정책관은 “약물대사 예측에 인공지능을 접목함으로써 신약·생명과학(바이오)-인공지능 융합의 미래를 체감할 수 있는 의미 있는 기회가 될 것”이라며, “고품질의 공공 셍명과학(바이오) 데이터를 개방하여 국민 누구나 활용할 수 있게 하였다는 점에서 큰 의미가 있으며, 이번 경진  대회를 통해 생명과학(바이오) 분야의 혁신 역량이 더욱 확대되길 기대한다.”고 밝혔다. 또한 “한국화합물은행이 화합물 저장소를 넘어 디지털 생명과학(바이오) 혁신 생태계의 중심 체계(플랫폼)로 성장하고 있는 점도 이번 대회의 큰 의미 중 하나”라고 밝혔다.

담당 부서	연구개발정책실 생명기술팀	책임자	팀장	김미미	(044-202-6180)
		담당자	사무관	장석기	(044-202-6183)
관련 기관	한국화학연구원 의약정보플랫폼센터	실무책임자	센터장	조남철	(042-860-7093)
		담당자	연구원	강수민	(042-860-7014)
	한국생명공학연구원 국가생명연구자원정보센터	실무책임자	실 장	진태은	(042-879-8524)
		담당자	연구원	정인영	(042-879-8552)

붙임 1		「2025 생명연구자원 인공지능(AI) 경진대회」개요

□ 개요

ㅇ (대회명) 생명연구자원 인공지능 경진대회(Boost up AI 2025)

ㅇ (목적) 일반 국민과 신약·바이오 연구자의 관심과 참여를 유도하기 위해 한국화합물은행 보유 데이터를 활용한 생명연구자원 AI 경진대회 개최

ㅇ (추진내용) 합성화합물 연구데이터를 활용하여 예측모델을 개발한 후, 경진대회용 평가 화합물에 대한 예측결과를 제출

ㅇ (주최) 한국화학연구원, 한국생명공학연구원/(주관) 한국화합물은행, KOBIC

ㅇ (후원) 과학기술정보통신부

ㅇ (대회기간) ’25.6.23~7.31.(6주)

ㅇ (대회주제) CYP3A4* 효소 저해 예측모델 개발

※ ‘제1회 신약개발 AI 경진대회’(‘23년 개최)는 ‘인간과 쥐의 간 대사 효소에 대한 합성화합물 대사안정성 예측모델 개발’이라는 주제로 진행

* 약물 상호작용 및 대사 안정성 예측에 핵심적으로 활용되는 데이터로, 신약 후보 물질의 초기 스크리닝 단계에서 매우 중요한 지표로 사용됨

ㅇ (참가대상 및 방식) 신약개발과 인공지능에 관심있는 전국민을 대상으로 온라인(데이콘(AI 경진대회 플랫폼)) 접수

ㅇ (기대 효과) AI 기반의 정확한 예측모델이 구축되면 신약 개발 초기 단계의 효율성, 성공 가능성을 높이는 데 크게 기여할 것으로 기대

□ 추진 일정(안)

내용		’25.3			’25.4			’25.5			’25.6			’25.7			’25.8			’25.9
사전준비	운영위원회 구성 및 운영
	데이터 문제 출제 및 사전 테스트
공고 및 접수
심사
시상식*

□ 심사 절차

ㅇ (1차 평가) 리더보드 개별 점수 기준, 상위 10팀 코드 제출 및 검증

▸인체 내 약물이나 독소 등의 이물질을 산화하여 제거하는 데 중요한 역할을 하는 효소인 CYP3A4에 대한 학습용 데이터(training set, 1,681건, 화학구조 정보 및 효소 활성저해 측정값 제공, 논문 등 검증된 외부 데이터 활용 가능)를 제공하고 참가자들이 이를 바탕으로 예측모델 개발

▸개발한 예측 모델로 경진용 데이터(Test set, 100건, 화학구조 정보만 제공)를 사용하여 예측한 값을 행사 사이트에 제출

▸제출된 예측값과 한국화합물은행의 실측값과 비교하여 평균제곱근 편차(RMSE: root mean square) 값과 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)를 50:50으로 합산하여 예측 정확도 평가

ㅇ (2차 평가) PPT 발표 평가

항목	심사기준	점수
리더보드 Private 점수	모델의 예측 성능	60
모델링 전략	도메인을 고려한 모델 활용	10
데이터 전략	데이터 특성을 고려한 데이터 전처리 및 Validation 데이터 구축 전략	10
실험관리	다양한 실험 시도들과 논리성	10
범용성	도메인의 다른분야 적용 가능성	10
합계		100

□ 결과 발표 및 시상     ※ 시상에 대한 구체적인 일정은 추후 안내 예정

ㅇ 과기정통부 장관상, 주최 기관장상 등으로 총 5팀(상금 1,300만 원) 예정

구 분	시상 내용	인원(팀)	상금
최우수상	과기정통부 장관상	1	500만 원
우수상	한국화학연구원장상/ 한국생명공학연구원장상	2	각 300만 원
장려상	한국화합물은행장상/ 국가생명연구자원정보센터장상	2	각 100만 원
합계		5	총 1,300만 원

붙임 2		경진대회 제공 CYP3A4 데이터

ㅇ (활용 데이터) 인체 내 약물 대사에 관여하는 CYP3A4*의 저해 정보는 약물 상호작용 및 대사안정성 예측에 핵심적, 신약 후보 물질의 초기 스크리닝 단계에서 활용 가능

* Cytochrome P450 3A4의 약칭으로 주로 간과 내장 등에서 발견되며, 약물이나 독소를 분해하는 효소(약물의 안전하고 효과적인 사용을 보장하는데 중요)

- (AI 트레이닝 셋) 한국화합물은행 보유 CYP3A4 효소 저해 데이터 1,681건을 트레이닝 셋으로 활용

※ ‘14, ’16년 각 1.000건의 실험 진행하여, 총 2,000건의 데이터를 보유하고 있으며, 이 중, 화합물 품질미달로 319건을 제외하여, 최종 1,681건의 유효 데이터 제공

※ (측정조건) 화합물 10 μM 농도에서의 CYP3A4 활성 저해율(%inhibition) 측정

- (테스트 데이터) 신규 화합물 100종 선별하여 추가실험 진행, 비공개 테스트 셋으로 활용

붙임 3		바이오 연구 소재 활용 기반 조성 사업 소개

□ 관계 부처가 협력하여 14대 소재 클러스터 육성

ㅇ (클러스터 조성) 부처별로 관리되던 기존 자원은행(274개)을 구조조정하여 자원의 효율적인 통합 관리와 품질 제고를 위해 범부처 14대 소재 클러스터로 재편

ㅇ (수요 맞춤형) 주기적인 연구‧산업계 의견 수렴을 통해 소재 분야별 특수성을 반영한 자원 전략 마련(책임부처 중심으로 관계부처 협력 체계 구축)

ㅇ (신뢰성 확보) 연구 현장이 필요로 하는 신소재‧정보 확보 및 품질 상향평준화를 위한 분야별 품질관리 표준 마련

ㅇ (활용 지원) 실험대행, 교육운영 등 활용 지원 서비스 제공, 소재 클러스터 내 또는 클러스터 간 융합연구 및 국제협력 강화를 통한 자원 다양성 확충

□ 바이오 소재‧정보의 확보‧관리‧활용을 위한 원스톱 플랫폼 구축

ㅇ (BioOne 구축) 수요자 접근성‧편의성 제고를 위해, 전문포털 연계를 통해 통합 검색부터 분양신청이 One-Stop으로 이뤄지는 ’소재정보 통합 포털시스템‘ 구축

<바이오소재 정보 원스톱 플랫폼 개념도>	< 바이오소재 분야 길라잡이 BioOne >

붙임 4		경진대회 포스터