맞춤형 약물 처방 및 음식 제안 등 정밀 의료 산업에 응용 기대

[보안뉴스 박미영 기자] 한국과학기술원(KAIST) 이상엽 교수와 김현욱 교수팀에서 약물-약물 및 약물-음식 간 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템(명칭 : DeepDDI)을 개발했다. 약물 상호작용이란 한 약물의 효과가 다른 물질(약물, 음식, 건강보조제 등)에 의해 변화하는 것을 말한다.

기존의 약물 상호작용 예측 방법론은 약물-약물 간의 상호작용이 일어날지의 가능성 정도만을 예측할 뿐, 두 약물 간의 구체적인 약리작용에 대한 정보는 제공하지 못했다.

이러한 이유로 맞춤형 약물 처방, 식이요법 등 응용 연구에서 체계적인 근거를 제시하거나 가설을 세우는 데 한계가 있었다.

연구팀은 딥러닝(Deep learning) 기술을 적용해, 19만2,284개의 약물-약물 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측하는 시스템인 딥디디아이(DeepDDI)를 개발했다.

eepDDI는 두 약물 A, B 간의 상호작용에 대한 예측 결과를 다음과 같이 사람이 읽을 수 있는 영문 문장으로 출력한다. “The metabolism of Drug B can be decreased when combined with Drug A (약물 A를 약물 B와 함께 복용 시, 약물 B의 약물 대사가 감소될 수 있다)”

DeepDDI를 이용해 약물 복용 시 일어날 수 있는 유해 반응의 원인, 보고된 인체 부작용을 최소화시킬 수 있는 대체 약물, 특정 약물의 약효를 떨어뜨릴 수 있는 음식(성분) 등을 예측 능하다.

이번 연구로 약물-약물 및 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 활용하는 것이 가능해져, 신약개발·복합적 약 처방·투약 시 음식 조절 등을 포함해 헬스케어·정밀의료 및 제약 산업에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

이상엽 특훈교수는 “이번 연구 결과는 4차 산업혁명 시대의 정밀의료를 선도할 수 있는 기반기술을 개발한 것”이라며, “복합 투여되는 약물들의 부작용을 낮춰, 효과적인 약물 치료 전략을 제안할 수 있을 것”이라고 말했다.

이번 연구는 과기정통부의 바이오리파이너리(Bio-Refinery)를 위한 시스템 대사공학 연구와 한국과학기술원(KAIST)의 제4차 산업혁명 인공지능 플래그십 이니셔티브 연구의 지원을 받았다.

이번 연구는 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보 (PNAS)’ 4월 16일자 온라인판에 게재됐다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]

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