2024년도 제1차 연합학습 기반

신약개발 가속화 프로젝트 사업

신규지원 대상과제 통합공고 과제제안요구서(RFP)

목  차

I. 연합학습 신약개발 가속화 프로젝트 플랫폼 구축	3

1. (RFP 1-1) 연합학습 플랫폼 구축 및 개발	3

II. 데이터 활용 신약개발 협력 체계구축	7

1. (RFP 2-1) 데이터 활용 신약개발 협력 체계구축	7

III. 연합학습 플랫폼 활용 활성화 지원	11

1. (RFP 3-1) 연합학습 플랫폼 활용 활성화 지원	11

IV. 참고 문헌	15

RFP 1-1	연합학습 플랫폼 구축 및 개발

‧

제안요청서 (세부사업명)

연합학습 플랫폼 구축 및 개발

(연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트)

공모 유형

품목지정형

기술료 납부대상

O

사업유형

해당여부

해당사항 없음

기획 시

참조 사항

- 유럽 멜로디(MELLODDY) 프로젝트 이해 및 전처리 도구 (참고 문헌 7번)

- 연합학습 정의 및 종류 (참고 문헌 9번)

- 인센티브 알고리즘 (참고 문헌 14번)

▶ 지원 목적

⃝ AI 기반의 신약개발 가속화를 촉진하기 위하여 연합학습 기술을 지원하는 플랫폼(FDD:

Federated Drug Discovery) 구축을 지원함

⃝ FDD 플랫폼을 통하여 여러 기관에 분산 저장된 신약개발 데이터를 활용하여

ADMET(Absortion, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity) 및

PK(Pharmacokinetics) 파라미터 예측 AI 솔류션(FAM: Federated ADMET Model)을

개발하고 신약개발에 이용할 수 있도록 함

▶ 지원 대상

⃝ 주관연구개발기관은 산·학·연만 가능

⃝ 일반적인 사항은 공모안내서의 ‘신청요건’ 부분 참고

▶ 지원 규모

지원분야	지원기간	연간 연구개발비 (1차년도)	선정 예정 과제수
연합학습 플랫폼 구축 및 개발	총 5년이내 (3+2)	1,000백만원 이내 (500백만원)	1개

※ 선정 과제 수는 접수 현황, 경쟁률 등 고려하여 조정될 수 있음

※ 1차년도 연구 기간 및 연구비는 6개월 이내이며, 연도별 예산확보 상황에 따라 연간 지원 예산 변동 가능

※ 클라우드 사용 비용은  총 연구비에서 일정 비율(예시: 10%)를 우선 배정하고 연말에 사용량에 따라

차년도 비율을 조정함

▶ 연구 내용

⃝ 타 세부 과제와의 연계 협력

타 세부 과제 (데이터 공급 체계 구축, 플랫폼 활용 활성화)와의 연계 협력을 통하여 플랫폼 요구사항에 반영함

특히 1차년도에는 데이터 파악, 데이터 전처리 방안, FAM 태스크 정의에 집중하여 연계 협력해야 함

운영협의체, 실무위원회 및 연합학습 워크숍에 적극적인 참여를 권장(사업개요 참고)

과제참여자 커뮤니티, 연합학습 참여 및 모니터링를 위한 플랫폼 웹사이트 구축 (1차년도)

⃝ 연합학습 플랫폼 구축 및 운영

연합학습 플랫폼 FDD 요구사항 정의·설계·개발(TRL 5~8*)

단계별 플랫폼 구축 전략 제안

연합학습 오픈소스 프레임워크(Flower, OpenFL, FLARE, Substra 등)의 사용 여부와 플랫폼 구축 방안 제시

POC(Proof-of-Concept) 목적의 연합학습 프레임워크 구축 (1차년도)

연합학습에서 발생할 수 있는 보안 이슈 등 연합학습 주요 현안의 해결 방안 연구 및 반영

플랫폼 운영 환경 구축 계획 (클라우드 활용 방안 등)

플랫폼 주요 기능 개발 (예시: 연합학습 프레임워크, 서비스 수명주기관리, MLOps, DevOps, 보안 강화 기능, 기본 모델 등)

연합학습 참여 유인책인 인센티브 메커니즘 제시 (각 클라이언트의 데이터 기여도 평가 기술 개발)

데이터 소유자, 모델 개발자, 플랫폼 관리자 사용자별 인터페이스 개발

Model Personalization 지원 방안 제시 (2차년도 이후)

⃝ 데이터 전처리 도구 배포

데이터 전처리 도구 개발 지원(타 세부과제와 협력) 및 이의 배포 방법 구현

⃝ 플랫폼 운영, 검증 및 고도화

플랫폼 운영, 검증, 개선 방안 연구를 통한 플랫폼 안전성 향상 (2차년도 이후)

데이터 보안 위협 식별, 개인정보보호 대응 방안 연구 (2차년도 이후)

⃝ 플랫폼 사업화 계획 수립

플랫폼 사업화 방안 연구(시장 분석, 비즈니스 모델 구축, 지속 운영 계획) (3차년도 이후)

▶ 성과목표·지표

구분	성과목표	성과지표
1단계 (3년)	▪사업 준비와 FDD 플랫폼 구축	사업 준비 플랫폼 설계서 1건(요구사항 정의, 플랫폼 설계) POC(Proof-of-Concept) 목적의 연합학습 프레임워크 파일럿 SW 개발 1건(타 세부과제 참여자들에게 검증) 클라우드 인프라 구축 및 활용 계획서 (1건 이상) - 플랫폼 웹사이트 구축(1건) FDD 플랫폼 구축 플랫폼 개발 보고서 (1건) 플랫폼 사용자 매뉴얼 (1건 표준 운영 절차, SOP) - 플랫폼 운영 및 안전성 검증 보고서(플랫폼 구축 이후, 매년 1건) - 플랫폼 SW 등록 (1건 이상) - 제품 관련 논문(SCIE급) (1건 이상) - 플랫폼 이용자 수(20명(2차년도), 60명(3차년도))
2단계 (2년)	▪플랫폼 활성화 및 사업화	플랫폼 활성화 - 플랫폼 시험 인증 (1건) - 플랫폼 운영 및 안전성 검증 보고서(플랫폼 구축 후, 매년 1건) - 플랫폼 관련 특허 출원 및 등록 (1건 이상) - 제품 관련 논문(SCIE급) (1건 이상) - 플랫폼 이용자 수(120명(4차년도), 200명(5차년도)) 플랫폼 사업화 플랫폼 사업화 계획서(4차년도부터 매년 1건)

※ GS(good software) 인증(플랫폼), ISO/IEC 27001(정보보호관리체계 국제표준), ISO/IEC

27017(클라우드 서비스 정보보호관리체계 국제표준) 인증 등 공인된 기관의 인증 필수

▶ 특기사항

⃝ 연구개발계획서 작성 시 주요 사항

- 연구 목표 달성을 위한 세부과제 및 참여 연구진 간의 구체적인 역할 배분 및 협력 방안 제시

- 최종 산출물의 기술성숙도(TRL)에 근거, 성과 목표 달성을 위한 전략제시

- 계획서 제출 시 개발할 플랫폼의 시스템 아키텍처를 제시해야 함(high-level system

architecture, 플랫폼 SW stack 등)

- 총 연구기간 동안의 연차별 마일스톤(정량 지표)을 제시

※ 마일스톤은 연구개발 단계별로 달성해야만 하는 주요한 기술적인 실적으로 평가를 통해

실적 달성 여부를 판단 시 주요 기준으로 활용

- 클라우드 업체는 운영협의체에서 협의하여 선정함

- 플랫폼 사업화 계획에는 사업종료 후 지속 가능한 서비스 제공을 위한 방안을 제시해야 하며,

향후 사업적 활용을 염두에 두고 플랫폼은 클라우드에서 동작하는 SaaS로서 구축·운영을

지향할 것

⃝ 과제 선정 후 연구책임자는 연구 네트워크 구축, 성과교류 및 확산을 위한 실무위원회,

운영협의체, 연합학습 워크숍의 구성·운영에 적극 협조하여야 하며, 해당 협의체 참여 실적은

향후 평가에 반영함

⃝ 특히, 동 과제는 플랫폼 운영의 주체인 사업단과 요구사항 정의, 설계, 개발 등 과제 수행 全

단계에서 긴밀한 협력이 필요함

⃝ 일반적인 사항은 「보건의료기술 연구개발사업 가이드라인」 참고

▶ 선정평가 기준

적용가점	해당사항 없음

구분	평가항목(배점)
	대항목	소항목
서면·발표 평가	1. 연구계획의 적절성(30)	⃝ 사업목적에 대한 이해도 - 제안요청서(RFP)의 목표와 지원 내용에 부합한지? - 사업목적에 대한 이해도가 높은지? - 신기술에 대한 사전 조사가 충분한지? ⃝ 연구 목표의 구체성 및 실현 가능성 - 제시한 연구목표가 구체적이며 타당한지? - 보유 기술 완성도 및 현장 적용 가능성이 타당한지? - 과제구성 및 추진 일정이 적절하고 효율적인지? ⃝ 연구 내용의 우수성 - 연구개발 수행계획이 구체적이며 충실한지? - 연합학습 기술의 현안 해결 방법을 제안하고 있는지?
	2. 연구개발 역량 및 보안 대책 (40)	⃝ 연구책임자의 전문성 및 연구 실적의 우수성 - 연구책임자가 해당 연구를 수행에 필요한 전문성과 연구 경력을 갖추고 있는지? ⃝ 연구개발기관 연구 수행 능력의 우수성 - 연구개발기관이 해당 연구 수행에 필요한 인력과 인프라를 갖추고 있는지? ⃝ 보안 대책의 적정성 - 데이터 보안 체계 및 정보 보호 대책이 적정한지? - 통신 및 연합학습의 보안 기술 적용 대책이 적정한지?
	3. 연구개발 성과 (30)	⃝ 연구의 성공 가능성 - 원천기술 확보가능성이 높은지? - 연구개발을 통한 기술·경제적·사회적 가치 창출 가능성이 높은지? - 연구개발 성과물의 활용 및 확산 계획이 충분히 고려되었는지? ⃝ 연구 결과의 파급효과 - 연구 결과가 신약개발 가속화에 기여할 수 있는지? - 지속 운영을 위한 플랫폼 사업화 계획이 대비되어 있는지?

※ 선정평가 계획 수립 시 일부 평가항목(배점) 및 내용이 달라질 수 있음

▶ 참고자료

⃝ 기술성숙도(Technology Readiness Level, TRL)

RFP 2-1	데이터 활용 신약개발 협력 체계구축

제안요청서 (세부사업명)

데이터 활용 신약개발 협력 체계구축

(연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트)

공모 유형

품목지정형

기술료 납부대상

O

사업유형

해당여부

해당사항 없음

기획 시

참조사항

- ADME 정의 및 관련 assay (참고 문헌 1, 3, 4, 5번)

- PK 파라미터 이해 (참고 문헌 2번 참고)

- 유럽 멜로디 프로젝트 이해 및 전처리 도구 (참고 문헌 7번)

- 신약개발 연합학습 적용 사례 (참고 문헌 10, 11번 참고)

- 연합학습 정의 (참고 문헌 9번)

▶ 지원 목적

⃝ AI 신약개발 가속화를 위하여 개발되는 연합학습 기반 플랫폼(FDD: Federated Drug

Discovery)에서 사용할 데이터를 수집·가공하는 연구 개발을 지원

⃝ FDD 플랫폼에서 실행되는 ADMET 및 PK 파라미터 예측 AI 솔루션(FAM: Federated

ADMET Model)의 운영 및 성능 개선을 위한 연구 지원

▶ 지원 대상

⃝ 주관연구개발기관은 산·학·연·병 모두 가능

- 병원(의료기관)은 임상시험 실시기관이며, 신약개발 등의 임상시험 데이터(약동학 자료 등)를 확보하고 있어야 하며, 연구소에는 정부출연연구소, 국공립연구소를 포함

⃝ 일반적인 사항은 공모안내서의 ‘신청요건’ 부분 참고

▶ 지원 규모

지원분야	지원기간	대상	연간 연구개발비 (1차년도)	선정 예정 과제수
신약개발 데이터 활용 및 품질 관리	5년(3+2) 이내	기업,연구소, 병원	180백만원 이내 (90백만원)	20

※ 선정 과제 수는 접수현황, 경쟁률 등 고려하여 조정될 수 있음

※ 1차년도 연구 기간 및 연구비는 6개월 이내이며, 연도별 예산확보 상황에 따라 연간 지원 예산 변동 가능

※ 클라우드 사용 비용은 총 연구비에서 일정 비율(예시: 5%)를 배정해야 하고 연말에 사용량에 따라

차년도에 조정함(추후 학습 단계에서 더 많은 비용이 발생 가능)

▶ 연구 내용

⃝ 타 세부 과제와의 연계 협력

타 세부 과제 (연합학습 플랫폼 구축 및 개발, 플랫폼 활용 활성화)와의 연계 협력을 통한 데이터 포맷 정의 및 데이터 전처리 도구 개발 지원

특히 1차년도에는 데이터 파악, 전처리 방안, FAM 태스크 정의에 집중하여 연계 협력해야 함

운영협의체, 실무위원회 및 연합학습 워크숍에 적극적인 참여를 권장(사업개요 참고)

⃝ FAM 태스크 정의 및 데이터 파악

FAM의 동작 범위를 정하는 태스크 정의 (연차별로 고도화되어야 함)

보유 데이터 현황 조사(in-vitro, in-vivo, in-human(임상시험 등) 데이터)

연합학습 상호운용성을 위한 데이터 준비(수집, 정리, 정제, 가공 등 전처리 작업 수행)

보유데이터 중 일정 부분은 최초의 AI 모델(기본 모델) 개발을 위하여 비식별 처리 후 공개해야 함 (공개할 데이터량과 데이터의 범위는 사업 초기에 협의하여 정함)

공급 데이터(실험 데이터)의 품질 기준은 운영협의체 등을 통해 협의하여 정함

<데이터와 공급 형태>

데이터 분야	In-vitro	In-vivo	In-human (임상시험 등)
기밀 데이터	산·학·연	산·학·연·병	산·병
공개 데이터 (기본모델 학습용 데이터)	(산)제약기업, AI 모델 개발사에서 전처리 (대규모 공개 public 데이터 및 기본모델 학습용 데이터)

⃝ 연합학습 플랫폼 데이터 공급

ADMET 및 PK (1상 임상시험 데이터 포함) 보유 현황 및 FAM에 공급 계획(모든 데이터 분야 중 일부만 보유해도 지원 가능, 단, 최소 1개의 데이터 분야의 데이터는 보유해야 함)

ADMET/PK의 부족한 데이터(전향적, 후향적) 확보를 위한 공통 CRO 지정과 시험비 지원

기본 모델 구축을 위한 기본 데이터 생성과 추가 데이터 확보 방안 연구

지속 데이터 공급 계획 수립 (2차년도 이후)

⃝ 연합학습 참여 및 학습 모델 활용성 검증

FDD를 통한 FAM 의 기관별 로컬 학습을 수행하며 성능 모니터링 및 활용 결과 분석

FDD 플랫폼 및 FAM 솔류션 활용성 분석 및 검증(플랫폼의 정상 동작 검증, 솔류션의 성능을 실험을 통해 평가하거나 상용 SW와의 성능 비교 분석)

FDD 플랫폼 적용 범위 확대 및 FAM 활용 방안 연구 (신규 태스크 발굴)

▶ 성과목표·지표

구분	성과목표	성과지표
1단계 (3년)	▪사업 준비와 데이터 공급 체계 구축	사업 준비 제안 기관의 보유 데이터 현황 조사 분석서 (1건 이상) - 데이터 전처리를 위한 태스크 정의서 (1건 이상) - 데이터 전처리 계획에 따른 기본 모델 공급 데이터 준비 (특허로 공개된 물질을 포함하여 500건 이상, 데이터 수는 Assay 실험 1개를 1개의 데이터로 간주, 1차년도 내 공급) 데이터 공급 체계 구축 - 보유 데이터 유형 및 특성을 기술한 데이터 공급 계획서 (1건 이상, 부족 데이터 보충 방안 제시) - 연합학습 데이터 공급 보고서 (매년 1건, 공급 데이터량 명시, 데이터 품질 기준 명시)
2단계 (2년)	▪데이터 공급 지속성 확보와 FDD 플랫폼 및 FAM 활용 검증	데이터 공급 지속성 확보 - 지속 데이터 공급 계획서 (1건 이상, CRO 등을 통한 신규 데이터 공급 방안 및 달성 목표 제시) FDD 플랫폼 및 FAM 활용 검증 - FDD 플랫폼 및 FAM 활용 보고서 (1건 이상) - FAM 예측 성능 분석서 (1건 이상, 실험을 통한 검증 가능)

▶ 특기사항

⃝ 연구개발계획서 작성 시 주요 사항

- 연구 목표 달성을 위한 세부 과제 및 참여 연구진 간의 구체적인 역할 배분 및 협력 방안 제시

- 성과 목표 달성을 위한 전략제시(데이터 제공계획 제안서에 작성)

- 특히, 지원기관의 보유 데이터 현황을 제안서 작성 시 붙임 자료를 통해 사업단에 제출하며, 해당

내용은 사업단에서 사업평가 및 향후 운영을 위한 자료로써만 활용하며, 사업단은 기밀로 함

- 총 연구 기간 동안의 연차별 마일스톤(정량 지표)을 제시

※ 마일스톤은 연구개발 단계별로 달성해야만 하는 주요한 기술적인 실적으로 평가를 통해

실적 달성 여부를 판단 시 주요 기준으로 활용

- 클라우드 업체는 운영협의체에서 협의하여 선정함

⃝ 과제 선정 후 연구책임자는 연구 네트워크 구축, 성과교류 및 확산을 위한 실무위원회,

운영협의체, 연합학습 워크숍의 구성·운영에 적극 협조하여야 하며, 해당 협의체 참여 실적은

향후 평가에 반영함

⃝ 추가 실험이 필요한 경우 지정 CRO를 통해 시험을 의뢰할 수 있으며, 이를 통해 데이터의 균질성을

보장함(자체 보유데이터 규모가 타 기관에 비해 월등히 적다면, 위탁 시험의 비중을 높일 수 있음)

- 공동 CRO는 운영협의체를 통해 비용 효율성, 실험 결과 안정성 등을 고려해 공정하게 선정

⃝ 동 사업은 기술이 빠르게 발전하는 분야로서 연차별 사업 개시 후 첫 운영협의체 (과제책임자

참여)를 통해 연구개발 목표와 범위를 고도화하고 구체화 함

⃝ 일반적인 사항은 「보건의료기술 연구 개발사업 가이드라인」 참고

▶ 선정평가 기준

적용가점	해당사항 없음

구분	평가항목(배점)
	대항목	소항목
서면·발표 평가	1. 연구계획의 적절성(50)	⃝ 사업목적에 대한 이해도 - 제안요청서(RFP)의 목표와 지원 내용에 부합한지? - 사업목적에 대한 이해도가 높은지? ⃝ 연구 목표의 구체성 및 실현 가능성 - 제시한 연구목표가 구체적이며 타당한지? - 데이터 공급 계획이 구체적이고 적정한 수준인지? ⃝ 연구 내용의 우수성 - 연구개발 수행계획이 구체적이며 충실한지? - 개발 추진 전략, 절차 등이 체계적이고 적절한지? - 보안 문제에 대한 사전검토 및 대응 방안이 적절한지? ⃝ 과제구성 및 추진 일정의 적절성 - 과제구성 및 추진 일정이 적절하고 효율적인지? ⃝ 연구개발 성과 분석 - 타 세부 연구개발 성과물(플랫폼, AI 모델) 분석에 대한 계획, 전략, 절차 등이 체계적이고 적절한지?
	2. 연구개발 역량 (20)	⃝ 연구책임자의 전문성 및 연구 실적의 우수성 - 연구책임자가 해당 연구를 수행에 필요한 전문성과 연구 경력을 갖추고 있는지? ⃝ 연구개발기관 연구 수행 능력의 우수성 - 연구개발기관이 해당 연구 수행에 필요한 역량과 인프라를 갖추 고 있는지?
	3. 연구개발 성과 (30)	⃝ 연구개발 활용 및 확산 계획 - 연구개발 성과물의 활용 및 확산 계획이 충분히 고려되었는지? ⃝ 연구의 성공 가능성 - 연구개발을 통한 기술·경제적·사회적 가치 창출 가능성이 높은지?

※ 선정평가 계획 수립 시 일부 평가항목(배점) 및 내용이 달라질 수 있음

RFP 3-1	연합학습 플랫폼 활용 활성화 지원

제안요청서

(세부사업명)

연합학습 플랫폼 활용 활성화 지원

(연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트)

공모 유형

품목지정형

기술료 납부대상

O

사업유형

해당여부

해당사항 없음

기획 시

참조사항

- ADMET 정의 및 데이터 표준화 (참고 문헌 1, 6번)

- 유럽 멜로디 프로젝트 (참고 문헌 7번)

- 연합학습 정의 및 종류 (참고 문헌 9번)

- 신약개발 연합학습 적용 사례 (참고 문헌 10, 11번 참고)

- 인센티브 알고리즘 (참고 문헌 14번)

▶ 지원 목적

⃝ AI 신약개발 가속화를 촉진하기 위하여 개발되는 연합학습 기반 플랫폼(FDD: Federated

Drug Discovery)에서 운영될 ADMET 및 PK 파라미터 예측 AI 솔류션(FAM: Federated

ADMET Model) 개발을 지원함

▶ 지원 대상

⃝ 주관연구개발기관은 산·학·연만 가능

⃝ 일반적인 사항은 공모안내서의 ‘신청요건’ 부분 참고

▶ 지원 규모

지원분야	지원기간	연간 연구개발비 (1차년도)	선정 예정 과제수
연합학습 플랫폼 활용 활성화 지원	3년(3) 이내	300백만원 이내 (150백만원)	5

※ 1차년도 연구 기간 및 연구비는 6개월 이내이며, 연도별 예산확보 상황에 따라 연간 지원 예산 변동 가능

※ 클라우드 사용 비용은 총 연구비에서 일정 비율(예시: 10%)를 배정해야 하고 연말에 사용량에 따라

차년도에 조정함

▶연구 내용

⃝ 타 세부과제와의 연계 협력

타 세부과제 (연합학습 플랫폼 구축 및 개발, 신약개발 데이터 활용 및 품질관리)와의 연계 협력을 통한 데이터 포맷 정의 및 데이터 전처리 도구 개발 지원

특히 1차년도에는 데이터 파악, 전처리 방안, FAM 태스크 정의에 집중하여 연계 협력해야 함

태스크별 다른 실험 조건에서 수행한 데이터의 스케일링 등 전처리 방안의 합의 도출

운영협의체, 실무위원회 및 연합학습 워크숍에 적극적인 참여를 권장(사업개요 참고)

⃝ 태스크 정의 및 데이터 준비

FAM의 동작 범위를 정하는 태스크 정의 (연차별로 고도화되어야 함)

활용 데이터 현황 파악 (in-vitro, in-vivo, 임상시험 보유 데이터)

공개 데이터 처리(대규모 public 데이터 및 2세부과제에서 제공되는 기본 모델 학습용 데이터)

<데이터와 공급 형태>

데이터 분야	In-vitro	In-vivo	In-human (임상시험)
기밀 데이터	산·학·연	산·학·연·병	산·병
공개 데이터 (기본모델 학습용 데이터)	(산)제약기업, AI 모델 개발사에서 전처리 (대규모 공개 public 데이터 및 기본 모델 학습용 데이터)

⃝ 데이터 전처리 도구 개발

FDD에서 사용할 데이터 전처리 도구 개발 (타 세부 과제 협력 및 지원을 받음)

개발 솔류션의 목적에 맞도록 데이터 전처리하는 도구를 개발해야 함

전처리 도구 사용을 위한 가이드라인 또는 매뉴얼 작성

⃝ FAM 모델 개발 (TRL 5~8*)

FAM 기능 구현

여러 단계에서 발생하는 신약개발 실험 데이터(in-vitro, in-vivo, 임상시험)를 입력으로 받아 다양한 태스크를 수행하는 multi-modality 및 multi-task 모델 개발

신약개발 분야 파운데이션(Foundation) 모델 활용 방안 연구

연합학습에서 동작하기 위한 기술 개발

※ AI 모델의 설명 가능성 기술, 레이블 불균형 문제, 자원 불균형 문제 등 연합학습 모델

수준에서 해결할 연합학습 현안 해결 기술 개발

⃝ FAM 운영 및 성능 개선

FAM 운영 모니터링 및 성능 개선 방안 연구

공개 데이터, 전처리 데이터 등 추가 데이터 공급 방안 연구

FAM 상용화를 위한 계획 수립 (3차년도 이후)

▶ 성과목표·지표

지원분야	성과목표	지원내용(예시)
연합학습 플랫폼 활용 활성화 지원	FAM 모델 개발 *지표별 1건씩 (개발, SW 등록, 특허, 인증)	ADMET 및 PK (in-vitro, in-vivo, 임상시험) 실험 데이터를 학습하여 개발 초기 단계부터 임상시험 결과를 예측할 수 있는 모델 개발 모델 개발 (1건 이상), SW 등록 (1건 이상), GS인증 (1건 이상), 특허 출원 및 등록(1건 이상) ADMET 및 PK 데이터 전처리 도구 개발(타 세부 과제 협력 및 지원을 받음) 전처리 도구 가이드라인 또는 메뉴얼 개발(1건) 전처리 도구 개발 (1건 이상), SW 등록 (1건 이상), 가이드라인 또는 메뉴얼(1건)
	ADMET 태스크 예측 성능 *향상 정도, 평가 지표 제시	논문(공개) 또는 상용 SW 이상의 성능 달성을 지향(SOTA: State-of–the–art 개선, 공개 SW, 상용 SW 성능 개선) FAM 솔류션 논문 (SCIE급) (2건 이상)
	처리한 공개 데이터 공급 전략 *1건	FDA, 임상시험 결과 등 추가 공개 데이터 처리 방안 추가 공개 데이터 공급 보고서 (1건 이상)
	모델 사용자 매뉴얼 개발 *1건	FAM 솔류션 사용자 매뉴얼 개발 또는 문서화 (1건 이상)
	FDD 플랫폼 및 FAM 활용 방안 *1건	FDD 플랫폼 및 FAM의 활용 및 고도화 방안 보고서 작성 (1건 이상)

※ GS(good software) 인증(애플리케이션), 신의료기술인증, 임상 진료지침(대한의학회 인증), 규제기관 (식약처 등) 품목허가 등 공인된 기관의 인증 필수

▶ 특기사항

⃝ 연구개발계획서 작성 시 주요 사항

- 연구 목표 달성을 위한 세부과제 및 참여연구진 간의 구체적인 역할 배분 및 협력 방안 제시

- 최종 산출물의 기술성숙도(TRL)에 근거, 성과 목표 달성을 위한 전략제시

- 총 연구기간 동안의 연차별 마일스톤(정량 지표)을 제시

※ 마일스톤은 연구개발 단계별로 달성해야만 하는 주요한 기술적인 실적으로 평가를 통해

실적 달성 여부를 판단 시 주요 기준으로 활용

- 어떤 공개 데이터를 활용해 기본 모델을 개발할 것인지 제안(1차년도)

- 기본 모델 개발에 활용한 전처리 공개 데이터를 연구데이터로 제출할 것

- 최종적으로 어떤 모델을 개발할 것인지를 제안(2, 3차년도)

- 신약개발 특화 파운데이션, 생성 모델 등을 활용하는 경우 FAM에 어떻게 적용할지 제안

※ 예시) 거대언어모델(LLM) 활용 기술 개발(프롬프트 개선 방법, Chain-of-Thought, Lang

Chain, 추가 데이터 학습 방법 등), 차세대 생성 모델, 조건형(3차원 구조 기반) 화합물

생성 모델

- 모델과 전처리 도구는 모델 아키텍처에 따라 앙상블(통합)되거나 개별로 운영될 수 있음

- 클라우드 업체는 운영협의체에서 협의하여 선정함

⃝ 과제 선정 후 연구책임자는 연구 네트워크 구축, 성과교류 및 확산을 위한 실무위원회,

운영협의체, 연합학습 워크숍의 구성·운영에 적극 협조하여야 하며, 해당 협의체 참여 실적은

향후 평가에 반영함

⃝ 솔류션 개발은 기본적으로 각 기관의 장비를 이용하여 개발하며, 연합학습 테스트는 안전한

데이터 보호를 위해서 클라우드에서 수행

⃝ 동 사업은 기술이 빠르게 발전하는 분야로서 연차별 사업 개시 후 개발 범위를 사업단과 협의하여 조정할 수 있음

⃝ 일반적인 사항은 「보건의료기술 연구개발사업 가이드라인」 참고

▶ 선정평가 기준

적용가점	해당사항 없음

구분	평가항목(배점)
	대항목	소항목
서면·발표 평가	1. 연구계획의 적절성(40)	⃝ 사업목적에 대한 이해도 - 제안요청서(RFP)의 목표와 지원 내용에 부합하는지? - 사업목적에 대한 이해도가 높은지? ⃝ 연구 목표의 구체성 및 실현 가능성 - 제시한 연구목표가 구체적이며 타당한지? - 보유 기술 완성도 및 현장 적용 가능성이 타당한지? - 제안 기술에 대한 충분한 사전 조사와 분석이 이루어졌는지? ⃝ 연구 내용의 우수성 - 연구개발 수행계획이 구체적이며 충실한지? - 개발 추진 전략, 절차 등이 체계적이고 적절한지? - 보안 문제에 대한 사전검토 및 대응 방안이 적절한지? ⃝ 과제구성 및 추진 일정의 적절성 - 과제구성 및 추진 일정이 적절하고 효율적인지?
	2. 연구개발 역량 (30)	⃝ 연구책임자의 전문성 및 연구 실적의 우수성 - 연구책임자가 해당 연구를 수행에 필요한 전문성과 연구 경력을 갖추고 있는지? ⃝ 연구개발기관 연구 수행 능력의 우수성 - 연구개발기관이 해당 연구 수행에 필요한 인력과 인프라를 갖추고 있는지?
	3. 연구개발 성과 (30)	⃝ 연구의 성공 가능성 - 연구개발을 통한 기술·경제적·사회적 가치 창출 가능성이 높은지? - 연구개발 성과물의 활용 및 확산 계획이 충분히 고려되었는지? ⃝ 연구 결과의 파급효과 - 연구 결과가 신약개발 가속화에 기여할 수 있는지?

※ 선정평가 계획 수립 시 일부 평가항목(배점) 및 내용이 달라질 수 있음

▶ 참고자료

⃝ 기술성숙도(Technology Readiness Level, TRL)

4.	참고문헌

▶ FAM 모델의 이해 및 방향성을 공유할 수 있는 참고 자료 목록

⃝ 1. ADME 정의

- Hodgson, J. (2001). ADMET—turning chemicals into drugs. Nature biotechnology, 19(8), 722-726.

- [Chem Help ASAP]. (2020.08.24.). ADME & pharmacokinetics - playlist[Video]. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=K0jdqcui9G4&list=PLIzSRqjN72jdKApPyqqgWG7Q5gqvM2QI8

- 신현길. [LAIDD]. (2024.03.01.). ADMET 데이터 101[Video]. 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원. https://www.laidd.org/local/ubonline/view.php?id=302

⃝  2. PK 파라미터의 이해

- 임동석,한승훈,한성필. (2021.09.23). 약동학 기초 이론(Ver1.0.3). PIPET(Pharmacometrics Institute for Practical Education and Training). https://pipetcpt.github.io/pharmapk/pharmapk.pdf

- Ruiz-Garcia, A., Bermejo, M., Moss, A., & Casabo, V. G. (2008). Pharmacokinetics in drug discovery. Journal of pharmaceutical sciences, 97(2), 654-690.

- Currie, G. M. (2018). Pharmacology, part 2: introduction to pharmacokinetics. Journal of nuclear medicine technology, 46(3), 221-230. https://tech.snmjournals.org/content/46/3/221#sec-5

- Shin, H. K., Kang, Y. M., & No, K. T. (2017). Predicting ADME properties of chemicals. Handbook of computational chemistry, 59, 2265-2301. https://doi.org/10.1007/978-94-007-6169-8_59-1

⃝ 3. In-vitro에서 제공하는 ADMET assay

- [NCATS NIH]. (2021.03.30.). In Vitro Assessment of ADME Properties of Lead Compounds[Video]. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=qUEkVJqeg0I

- 한의약혁신기술개발사업단장. (2021.08). 산업계를 위한 가이던스 시험관 내(In vitro)에서의 약물상호작용 평가- Cytochrome P450 효소와 수송체 매개 약물상호작용. 한국한의약진흥원 한의약혁신기술개발사업단. https://nikom.or.kr/board/boardFile/download/24/10434/14157.do

⃝ 4. In-vivo에서 제공하는 ADMET assay

- Blass, B. E. (2015). Basic principles of drug discovery and development. Elsevier. 245-306. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-411508-8.00006-2

- Chung, T. D., Terry, D. B., & Smith, L. H. (2015). In vitro and in vivo assessment of ADME and PK properties during lead selection and lead optimization–guidelines, benchmarks and rules of thumb.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK326710/

⃝ 5. In-human에서 제공하는 ADMET assay

- Lucas, A. J., Sproston, J. L., Barton, P., & Riley, R. J. (2019). Estimating human ADME properties, pharmacokinetic parameters and likely clinical dose in drug discovery. Expert opinion on drug discovery, 14(12), 1313-1327. https://doi.org/10.1080/17460441.2019.1660642

- Kuerzel, U., Krone, V., Zimmer, M., Shackleton, G. (2011). The Human ADME Study. In: Vogel, H.G., Maas, J., Gebauer, A. (eds) Drug Discovery and Evaluation: Methods in Clinical Pharmacology. Springer, Berlin, Heidelberg. Chapter B.10. https://doi.org/10.1007/978-3-540-89891-7_11

⃝ 6. ADMET 모델에서 활용한 데이터 표준화

- Guo-Li Xiong, Zhen-Xing Wu, Jia-Cai Yi, et al. Explanation Information ADMETlab 2.0: an integrated online platform for accurate and comprehensive predictions of ADMET properties. https://admetmesh.scbdd.com/static/explanation/files/Explanation.pdf

- Komura, H., Watanabe, R., & Mizuguchi, K. (2023). The trends and future prospective of in silico models from the viewpoint of ADME evaluation in drug discovery. Pharmaceutics, 15(11), 2619. https://doi.org/10.3390/pharmaceutics15112619

- Biehn, S. E., Goncalves, L. M., Lehmann, J., Marty, J. D., Mueller, C., Ramirez, S. A., ... & Sage, C. R. (2024). BioPrint meets the AI age: development of artificial intelligence-based ADMET models for the drug discovery platform SAFIRE. Future Medicinal Chemistry, (0). Table 1. https://doi.org/10.4155/fmc-2024-0007

⃝ 7. ADMET 모델 성능 벤치마킹 참고 자료

-  Dulsat, J., López-Nieto, B., Estrada-Tejedor, R., & Borrell, J. I. (2023). Evaluation of free online ADMET tools for academic or small biotech environments. Molecules, 28(2), 776.

- Beckers, M., Yonchev, D., Desrayaud, S., Gerebtzoff, G., & Rodríguez-Pérez, R. (2024). DeepCt: Predicting pharmacokinetic concentration-time curves and compartmental models from chemical structure using deep learning.

- Swanson, K., Walther, P., Leitz, J., Mukherjee, S., Wu, J. C., Shivnaraine, R. V., & Zou, J. (2023). ADMET-AI: A machine learning ADMET platform for evaluation of large-scale chemical libraries. bioRxiv, 2023-12.

-  Xiong, G., Wu, Z., Yi, J., Fu, L., Yang, Z., Hsieh, C., ... & Cao, D. (2021). ADMETlab 2.0: an integrated online platform for accurate and comprehensive predictions of ADMET properties. Nucleic acids research, 49(W1), W5-W14. https://doi.org/10.1093/nar/gkab255

⃝ 8. MELLODDY 프로젝트의 이해 및 전처리

- Heyndrickx, W., Mervin, L., Morawietz, T., Sturm, N., Friedrich, L., Zalewski, A., ... & Ceulemans, H. (2023). Melloddy: Cross-pharma federated learning at unprecedented scale unlocks benefits in qsar without compromising proprietary information. Journal of chemical information and modeling. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c00799

- Oldenhof, M., Ács, G., Pejó, B., Schuffenhauer, A., Holway, N., Sturm, N., ... & Galtier, M. (2023, June). Industry-scale orchestrated federated learning for drug discovery. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (Vol. 37, No. 13, pp. 15576-15584). https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/26847

- EU research results. (2022.05.31.). Horizon 2020. MachinE Learning Ledger Orchestration for Drug DiscoverY Fact Sheet, Reporting, Results. CORDIS. https://cordis.europa.eu/project/id/831472/results

- Fabien-GELUS, MELLODDY-Predictor, (2022.06.01.). Github. https://github.com/melloddy/MELLODDY-Predictor

-  Fabien-GELUS, MELLODDY-TUNER, (2022.08.01.). Github. https://github.com/melloddy/MELLODDY-TUNER

⃝ 9. 국내외 신약개발에 AI를 활용한 사례 및 최신 연구 동향

- 정혜윤, 홍성은, 김관헌. (2023.10.). 인공지능(AI) 활용 신약개발 경쟁력 강화 방안.

- 최선, 임현석, 유진규, 김선, 염민선. (2021.01.). 빅데이터/인공지능 기반 신약개발 플랫폼 구축 및 신약후보물질 도출[보고서]. 이화여자대학교.

- 식품의약품안전처 식품의약품안전평가원. (2023.11.). 식의약 R&D 이슈 보고서 AI 기반 신약 개발. R&D 웹진 통권. 21호

-  Andrew Rodriguez, Christoph Meier, Emily Serazin. Unlocking the Potential of AI in Drug Discovery. Chapter4. (2023.06.26.).

-  Hasselgren, Catrin, and Tudor I. Oprea. "Artificial intelligence for drug discovery: Are we there yet?." Annual Review of Pharmacology and Toxicology 64 (2024): 527-550.
https://doi.org/10.1146/annurev-pharmtox-040323-040828

- Beckers, M., Yonchev, D., Desrayaud, S., Gerebtzoff, G., & Rodríguez-Pérez, R. (2024). DeepCt: Predicting pharmacokinetic concentration-time curves and compartmental models from chemical structure using deep learning. https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-vg9h7

- Führer, F., Gruber, A., Diedam, H., Göller, A. H., Menz, S., & Schneckener, S. (2024). A deep neural network: mechanistic hybrid model to predict pharmacokinetics in rat. Journal of Computer-Aided Molecular Design, 38(1), 1-15. https://doi.org/10.1007/s10822-023-00547-9

- Swanson, K., Walther, P., Leitz, J., Mukherjee, S., Wu, J. C., Shivnaraine, R. V., & Zou, J. (2023). ADMET-AI: A machine learning ADMET platform for evaluation of large-scale chemical libraries. bioRxiv, 2023-12. https://doi.org/10.1101/2023.12.28.573531

⃝ 10. 연합학습의 정의 및 종류

- 이승민. (2020.11.30). [기술정책 트렌드] 연합 학습 기술 동향 및 산업적 시사점. ETRI Insight. 한국전자통신연구원 지능화융합연구소 기술정책연구본부.

- Ludwig, H., & Baracaldo, N. (Eds.). (2022). Federated learning: A comprehensive overview of methods and applications (pp. 13-19). Cham: Springer.

- 이정혜. [LAIDD]. (2024.03.01.). 연합 학습 연구 동향[Video]. Chapter7. 연합학습을 실제 서비스에 응용하기 위한 연구 및 사례 소개. 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원.

- Zheng XU. [SF Big Analytics]. (2024.04.26.). Federated Learning: from simulation to production, cross-device and cross-silo[Video]. Youtube. https://youtu.be/3ELbZYwy3bI?si=Iim8uEtTUT2vwAdU

⃝ 11. 신약개발에 연합학습 적용 사례

- Bassani, D., Brigo, A., & Andrews-Morger, A. (2023). Federated Learning in Computational Toxicology: An Industrial Perspective on the Effiris Hackathon. Chemical Research in Toxicology, 36(9), 1503-1517. https://doi.org/10.1021/acs.chemrestox.3c00137

⃝ 12. 국내외 연합학습 사례 (신약개발 외)

- 김경백, 염성웅. (2022.06.). 산업분야에서 연합학습 동향 및 시사점. AI Network Lab Insight. Vol.6

- Ogier du Terrail, J., Leopold, A., Joly, C., Béguier, C., Andreux, M., Maussion, C., ... & Heudel, P. E. (2023). Federated learning for predicting histological response to neoadjuvant chemotherapy in triple-negative breast cancer. Nature medicine, 29(1), 135-146. https://doi.org/10.1038/s41591-022-02155-w

- Liu, Y., Fan, T., Chen, T., Xu, Q., & Yang, Q. (2021). Fate: An industrial grade platform for collaborative learning with data protection. Journal of Machine Learning Research, 22(226), 1-6. https://www.jmlr.org/papers/volume22/20-815/20-815.pdf

- Pati, S., Baid, U., Edwards, B., Sheller, M., Wang, S. H., Reina, G. A., ... & Poisson, L. (2022). Federated learning enables big data for rare cancer boundary detection. Nature communications, 13(1), 7346. https://doi.org/10.1038/s41467-022-33407-5

- Dayan, I., Roth, H. R., Zhong, A., Harouni, A., Gentili, A., Abidin, A. Z., ... & Li, Q. (2021). Federated learning for predicting clinical outcomes in patients with COVID-19. Nature medicine, 27(10), 1735-1743. https://doi.org/10.1038/s41591-021-01506-3

⃝ 13. 의약품 비임상/임상시험 가이드라인, 모니터링 및 고려사항

- 식품의약품안정평가원 의약품심사부 종양약품과. (2015.12.). 의약품 비임상 시험 가이드라인.

- 손여원, 이선희, 최영주 외. (2015.09.). 식품의약품안전평가원 의약품심사부 의약품심사조정과, 임상시험의 통계 원칙. Chapter 4. 임상시험 시 고려사항. https://pipetcpt.github.io/book-stat/trial.html

⃝ 14. 인센티브 알고리즘

-  Luo, B., Feng, Y., Wang, S., Huang, J., & Tassiulas, L. (2023, July). Incentive Mechanism Design for Unbiased Federated Learning with Randomized Client Participation. In 2023 IEEE 43rd International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS) (pp. 545-555). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICDCS57875.2023.00027

-  Guo, W., Wang, Y., & Jiang, P. (2023). Incentive mechanism design for Federated Learning with Stackelberg game perspective in the industrial scenario. Computers & Industrial Engineering, 184, 109592. https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109592

솔류션 명	개발사	상용/무료	특징
Percepta	ACD	상용	물리화학적 특성 6종, ADME 10종, Toxicity 7종 (총 25종) 제공 25년째 빅파마들에게 인지도 있는 솔류션 Extendable(본인 모델 생성 가능) 2D 분자 구조식 시각화와 물성들을 Table로 보는 레이아웃 제공
ADMET Predictor	Simulations Plus	상용	물리화학적 특성 및 ADMET 175종 이상의 특성 예측 제약업계와 파트너십을 통한 데이터 업데이트 및 task 업데이트 예측 결과에 대한 신뢰구간 제공으로 통계 기반 판단 가능 Lipinski Rule 개선, 다양한 약물 가능성 탐색 자체 Risk 평가 기준 제공
SeeSAR	BioSolveIT	상용	ADME 12종 제공 (Analyzer 모드에서 제공) 파트너사 OptibriumSTARDrop라는 소프트웨어와 연계해서 사용 유도 3D 구조 기반 시각화 및 docking 또는 구조 기반의 설계 가능 최근 사용 사례 2022년
QikProp	Shrodinger	상용	ADME 15종, 가장 다양한 약학 특성 예측, 20개 descriptor 제공 인지도 있는 1호 AI 신약개발 회사 제조사의 다른 솔류션 DeepAutoQSARTDC 기준으로 성능 지표 제시 시판 중인 약물과 구조적, 분자적 유사성을 비교하는 기능 보유
Biovia| QSAR, ADMET & Predictive Toxicology	Dassault Systèmes	상용	ADME 6종, Toxicity 14종 (총 20종) 제공 BIOVIADiscoveryStudio라는 소프트웨어와 연계해서 사용 유도 신규 QSAR 모델 구축하기 위한 보조도구 및 다양한 통계 모델 제공 자체 개발 알고리즘(TOPKAT)을 보유
SAFIRE	BioPrint	상용	ADME 14종 (6개의 ADMET, 8개의 CYP 서브 타입별 모델) 제공 2가지 scoring(평균/기하평균) 기능을 통해 molecule ranking 가능 Eurofins 사의 독점 데이터베이스로서 2,500개 이상 compounds, 100만 개 이상의 실험 데이터 포함 (ADMET 데이터 포인트는 20K 이상) metric 2개 활용 (accuracy, MCC) 및 ML 기반 모델 (2024.02 FMC)
OSIRIS	openmolecules	무료	ADMET 10종 제공 다운로드 (java 기반)
PreADMET /Tox	연세대학교	무료	ADME 18종, T 10종 제공 웹서비스 무료, 다운로드 버전은 유료(마지막 업데이트, 2017) 23년 기준 550개 이상의 citation / 24년 68개
ADMETlab	Central South University	무료	ADME 23종, Toxicity 27종 제공 (버전 1.0 ADMET 31종 제공) 웹서비스 (버전 2.0, 2021NAR) 288,967개 데이터베이스 기반 모델
admetSAR	East China University of Science and Technology	무료	물리화학적 특성 5종, ADMET 51종 제공 웹서비스 (마지막 업데이트, 2019)
FAF-Drugs4	Drugs Ressource Parisienne en BioInformatique Structurale	무료	몇 종인지 비공개 웹서비스 ADMET 특성 예측뿐만 아니라 효율적인 필터링 도구 제공
CypReact	University of Alberta	무료	9종의 CYP 효소 metabolism inhibition 제공 웹서비스 1,632개 데이터 기반, ML 기반 모델 기반 (2017J Chem Inf)
pkCSM	The University of Melbourne	무료	ADMET 30종 제공 2,800개 데이터 기반, ML 기반 모델 기반 (2015 J Med Chem)
ProTox-II	University Medicine Berlin	무료	Toxicity 33종 제공 웹서비스 ML 기반 모델 (RF, SVM, 등, 2018 NAR)
ADMET-AI	Stanford University	무료	ADMET 41종 제공 (TDC 기반), 웹서비스 그래프 모델 기반 (기존 Chemprop-RDKit 활용)

[표1] 현재 널리 알려진 상용 및 무료 ADMET 예측 모델

[표2] In-vitro ADMET Task 측정값 (y1)

대분류	중분류	소분류
약물 흡수(A)	물성	용해도 예측 (Water, 인공장액, 인공위액, Intrinsic) 이온화 상수(pKa) 예측 친유성, 분배계수 예측 (logP, logD)
	투과도	소장 상피세포 투과도 예측 (Caco-2, MDCK) 인공지질막 투과도 예측(PAMPA) 뇌 미세혈관 내피 세포 투과도 예측 (BMeC) 뇌장벽투과도 예측 각막 투과도 예측 피부 투과도 예측
약물 분포(D)	분포용적	혈장 및 혈장단백질 결합 예측(알부민 등) 혈액 및 혈액단백질 결합 예측 Fraction unbound 비율 예측 분포용적 값 예측
	수성체 약물 분포 영향력	OAT family(OATP1B1, OATP1B3, OAT1) 결합친화도 및 기질성 예측 OCT 전사인자 or OCT TF(OCT1. OCT2) 결합친화도 및 기질성 예측 BCRP 결합친화도 및 기질성 예측 BSEP 결합저해도 및 기질성 예측 BBB Transporter(P-gp 등) 결합친화도 및 기질성 예측
약물 대사 및 배설 (M, E)	버퍼 안정성	인공 위액, 장액 DMSO, Water 혈장
	대사 안정성	마이크로좀 안정성(청소율, 반감기 예측) (mouse, human, rat) 간세포 안정성 (Mouse, Human, Rat)
약물 독성 (T)	심장 독성	hERG 채널 저해 예측
	간 독성	CYP450 저해 예측 간 독성 5종 효소 활성 예측 (AlkPhos, SGOT, SGPT, LDH, GGT)
	발암성	Ames Test 결과 예측 TD50 예측 (mouse, rat)
	생식, 내분비 독성	에스트로겐 수용체 결합 예측 안드로겐 수용체 결합 예측 생식독성 예측
	세포 독성	인지질증 예측
약효	인산화효소(Kinase) 선택성	인산화효소 (Kinase) 선택성 예측
	GPCR 선택성	GPCR 선택성 예측

[표3] 임상시험 (Clinical Trial) 정의 및 측정값 (y3)

항목	정의 및 종류
임상시험	개발 중인 신약 또는 새로운 치료법의 안전성(safety), 효능(efficacy) 등을 건강한 자원자 또는 대상 환자에서 평가하는 과정
임상시험의 핵심	Plasma concentration profile : PK parameters Pharmacodynamic marker evaluation : PK-PD Relationship check Safety profile
임상시험의 주요 측정 지표	Profile (Dose linearity, Further cohort predictability no significant difference) Evaluation of safety, Tolerability (Sufficient safety profile) PK : AUC, Cmax, Half life, CL (Clearance) PD : Pharmacodynamic biomarker (time, dose, value, graph profile) PK-PD Relationship
단일용량 상승 시험(SAD)	단일용량 상승 시험 (Single Ascending Dose Study): 단독용량을 투여한 후 안전성과 내약성 확인 더 높은 용량을 투여하면서 최대 용량을 확인 (Phase 1a로 지칭)
다중용량 상승 시험(MAD)	다중용량상승시험 (Multiple Ascending Dose Study, MAD): 일정 기간 반복 투여한 후 평형상태의 혈장 농도 (Steady-State Plasma Concentration) 확인 (Phase 1b로 지칭) AUC : Area under plasma concentration-time curve (혈장농도곡선하 면적) Cmax : Maximum plasma concentration (최고혈장농도) Tmax : Time to maximum plasma concentration (최고혈장농도 도달시간) T1/2 : Elimination half-life (소실 반감기) CL : Clearance (청소율) V : Volume of distribution (분포용적) F : Bioavailability (생체이용률)
DDI	Drug-drug interaction (약물상호작용)
그 외	ADMET data를 활용한 임상시험 예측 주요 Solution: NONMEM (Nonlinear Mixed Effects Modeling) Phoenix WinNonlin, GastroPlus, Simcyp, PK-Sim, MoBi