AWS, 국내 다기관 신약 개발 프로젝트 'K-MELLODDY' 지원

[아이뉴스24 윤소진 기자] 아마존웹서비스(AWS)는 연합학습 기반 신약 개발 가속화 프로젝트 ‘K-MELLODDY(Machine Learning Ledger for Drug Discovery)’의 인공지능 플랫폼에 클라우드 인프라를 제공한다고 5일 밝혔다.

K-MELLODDY는 국내 11개 대학, 9개 주요 제약회사, 8개 AI 개발사, 7개 연구기관, 3개 병원 등 총 38개 기관이 참여하는 대규모R&D 이니셔티브이다. K-MELLODDY는 AWS와 함께 신약 후보 물질의 특성을 예측하는 학습 기반 AI 모델을 개발해 인체 대상 시험 이전의 전임상 기간을 단축한다.

K-MELLODDY는 국내 병원과 제약회사들이 각자의 현지 데이터로 AI 모델을 독립적으로 훈련할 수 있도록 한다. AWS 기반 중앙 플랫폼에서 민감한 데이터가 아닌 결과 인사이트만 공유된다. 이 프로젝트는 영국, 프랑스, 스페인 등 유럽 글로벌 선도 제약사들이 의료 AI 개발에 활용한 연합학습(Federated Learning) 방식을 도입했다.

민감한 정보는 모두 각 기관 내에 안전하게 저장되며, 외부로는 학습된 모델 파라미터만 공유된다. 이 접근 방식은 국내외 보건의료 규제를 충족하면서 환자의 개인정보를 보호하는 신뢰 기반의 협업 환경을 조성할 수 있도록 한다.

K-MELLODDY는 AWS 아시아 태평양(서울) 리전에서 실행된다. 연합학습을 지원하기 위해 아마존 버추얼 프라이빗 클라우드(VPC)와 AWS 트랜짓 게이트웨이를 포함한 포괄적인 AWS 네트워킹 서비스 제품군을 활용하여 참여 기관 간 안전한 통신을 촉진한다.

이 프로젝트는 연합학습 구현을 위해 엔비디아(NVIDIA)의 플레어(Flare) 프레임워크를 활용한다. 각 기관은 이러한 아마존 EC2 G6e 인스턴스를 통해 자체 보안 AWS 계정 내에서 모델을 훈련하는 플레어 클라이언트 서버를 운영한다. 아마존 EC2 G6e 인스턴스는 엔비디아 L40S 텐서 코어 GPU를 활용한 생성형 AI 모델 배포를 위한 비용 효율적인 GPU 인스턴스다. 이러한 분산 훈련 접근법을 통해 AI 기반 모델이 구축되면 완전 관리형 AI 서비스인 아마존 세이지메이커가 기관들에 신약 개발을 안내하는 인사이트를 적용할 수 있는 통제된 추론 기능을 제공한다.

윤정원 AWS코리아 공공부문 대표는 “K-MELLODDY 프로젝트를 통해 38개 기관이 민감 데이터를 안전하게 보호하면서도 AI 모델을 공동 개발할 수 있는 맞춤형 솔루션을 구축함으로써 한국의 엄격한 의료법 준수와 신약 개발 가속화라는 두 가지 목표를 동시에 달성했다"며 "이를 통해 환자들은 더 빠르고 정밀하게 개발된 안전하고 효과적인 치료 혜택을 누릴 수 있을 것"이라고 말했다.