일라이 릴리, AI/ML 적용 신약발굴 플랫폼 개방

10억弗 이상 투자해 습득 불구 신생 생명공학사 지원 취지

일라이 릴리社가 인공지능(AI) 및 기계학습(ML) 플랫폼 ‘릴리 튠랩’(Lilly TuneLab)을 도입한다고 9일 공표했다.

이 플랫폼은 일라이 릴리 측이 수 년간에 걸친 연구를 통해 습득한 신약발굴 모델에 대한 접근권을 생명공학기업들에게 제공하기 위한 취지에서 도입된 것이다.

일라이 릴리 측은 총 10억 달러 이상의 부담을 부담한 끝에 습득한 독자보유 데이터를 포함한 인공지능 모델을 처음으로 공개함에 따라 생명공학기업들이 인공지능 시스템을 훈련하는 데 사용할 수 있는 업계 최고의 가치있는 데이터세트 가운데 하나로 각광받을 수 있을 것으로 추정했다.

릴리 리서치 래보라토리스社 및 릴리 이뮤놀로지社의 대니얼 스코브론스키 최고 학술책임자 겸 대표는 “일라이 릴리가 지난 수 십년 동안 약물발굴을 위한 포괄적인 데이터세트를 구축해 왔다”면서 “이 같은 투자를 통해 습득한 정보(intelligence)를 이제 고유키로 함에 따라 생명공학 연구에서 새로운 파도를 불러 일으키는 데 도움을 줄 수 있게 될 것”이라고 말했다.

‘릴리 튠랩’은 일종의 주파수 보정 음향설비(equalizer)로 도입된 것인 만큼 소규모 기업들이 일라이 릴리 연구진이 매일 사용하고 있는 것과 동일한 인공지능 역량의 일부에 대한 접근권을 확보할 수 있게 될 것이라고 스코브론스키 대표는 설명했다.

무엇보다 이 같은 접근권 개방을 통해 우리는 환자들을 위한 신약개발이 가속화될 수 있었으면 하는 바람이라고 덧붙이기도 했다.

‘릴리 튠랩’은 일라이 릴리 측이 보유한 약물의 체내 흡수, 분포, 대사 및 배설에 이르는 전 과정(full drug disposition), 안전성 및 전임상 단계 데이터 세트에 기반을 둔 것이다.

이 세트는 수많은 고유한 물질들과 함께 습득된 실험 데이터를 포괄하는 것이다.

접근성을 보장하는 대가로 선택된 생명공학기업 파트너들은 학습 데이터의 축적에 힘을 보태고, 이 생태계 뿐 아니라 궁극적으로는 환자들을 위한 유익성을 지속적으로 개선하는 데 촉매제 역할을 해야 한다.

이 플랫폼은 외부의 제 3자에 의해 운영이 주관되며, 프라이버시를 보호하는 접근방법의 일종인 연합학습(federated learning)을 이용하게 된다.

이를 통해 생명공학기업들은 그들이 독자보유한 데이터 또는 일라이 릴리 측이 독자보유한 데이터를 직접적으로 노출시키지 않으면서 일라이 릴리의 인공지능 모델을 활용할 수 있게 된다.

‘릴리 튠랩’은 글로벌 테크놀로지 리더기업들과 인공지능/기계학습 전문가들과 긴밀한 협력을 통해 개발됐다.

일라이 릴리는 이 플랫폼의 특성을 확대하고 처음 공개되었을 때 보다 역량을 강화해 나간다는 복안이다.

오로지 ‘릴리 튠랩’에서만 활용할 수 있는 생체 내 저분자 물질 예측모델 등을 추가하겠다는 것이다.

‘릴리 튠랩’은 일라이 릴리가 생명공학업계의 제휴기업들을 위해 선보인 조기 외부혁신‧협력 촉진 사업부문 ‘릴리 캐털라이즈360’(Lilly Catalyze360)에 가장 최근에 추가된 것이다.

일라이 릴리 산하의 바이오 분야 혁신 스타트업 컴퍼니 투자 기업형 벤처캐피털 ‘릴리 벤처스’(Lilly Ventures)를 통한 전략적 자본조달 뿐 아니라 신생 바이오테크 기업들이 일라이 릴리의 전문성, 시설 및 인적‧물적 자원을 활용해 혁신적인 신약개발을 가속화할 수 있도록 돕는 협력 혁신 허브 ‘릴리 게이트웨이 랩스’(Lilly Gateway Labs), 일라이 릴리의 외부 연구‧개발 협력 플랫폼 혁신 허브 ‘릴리 익스플로어R&D’(Lilly ExploR&D) 등도 여기에 포함되어 있다.

릴리 캐털라이즈360의 니샤 난다 대표는 “대다수의 초기단계 생명공학기업들에게 약물발굴과 관련한 인공지능과 기계학습의 유망성(promise)은 여전히 하나의 유망성으로 머물러 있을 뿐”이라면서 “생명공학업계에서 인공지능과 기계학습의 힘을 이용한 혁신의 가속화가 화제가 되고 있지만, 대부분의 소규모 생명공학기업들은 근본적인 장애물에 직면해 있는 형편”이라고 지적했다.

즉, 소규모 생명공학기업들이 결정을 내릴 때 영향을 미치고, 진정으로 효과적인 모델을 훈련할 때 필요로 하는 품질높은 대규모 데이터에 접근하지 못하고 있다는 것이다.

난다 대표는 “이제 ‘릴리 튠랩’이 도입됨에 따라 우리가 단지 물적‧인적 자원을 공유할 뿐 아니라 수 십년 동안 축적한 학습내용을 곧바로 접근할 수 있는 정보(intelligence)로 압축할 수 있게 된 것”이라고 설명했다.

이 같은 플랫폼을 통해 우리가 생명공학업계의 파트너들이 새로운 과학적 통찰을 가능케 할 수 있도록 돕고, 조기에 현명한 개발결정을 내리고, 그들의 성공 가능성을 높여줄 수 있게 될 것이라고 난다 대표는 강조했다.

‘릴리 튠랩’과 관련해서 보다 상세한 정보를 얻고 파트너십 기회를 탐색하고자 할 경우 웹사이트 www.tunlab.lilly.com에 접속하면 된다.