KAIST 이상엽·김현욱 교수팀 ‘상호작용’ 예측 정확도 높여…“정밀의료 선도할 기반기술”인공지능(AI) 딥러닝을 활용해 정확도를 획기적으로 높인 ‘약물 상호작용 예측 시스템’(DeepDDI)이 한국 연구진에 의해 개발됐다.

맞춤형 약물 처방 및 음식 제안 등 정밀의료 산업 발전에 크게 기여할 것으로 기대된다.

과학기술정보통신부는 16일 한국과학기술원(KAIST) 이상엽(사진) 교수와 김현욱 교수팀이 AI 딥러닝을 이용해 약물·약물, 약물·음식 간 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 컴퓨터 모델을 개발했다고 밝혔다.

이 연구는 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 온라인판에 이날 게재됐다.

기존 약물 상호작용 예측 방법론은 약물·약물 간 상호작용이 일어날 가능성 정도만을 예측할 뿐 두 약물 간의 구체적인 약리작용에 대한 정보는 제공하지 못했다.

따라서 맞춤형 약물 처방이나 식이요법 등 응용 연구에서 가설을 세우는 데에도 한계가 있었다.

이에 연구팀은 AI에게 방대한 데이터 속에서 패턴을 발견해 체계적인 분류와 예측이 가능해지도록 딥러닝을 통한 학습을 시켰다.

그 결과 19만2284개의 약물·약물 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측하는 DeepDDI를 만들어냈다.

DeepDDI를 이용하면 두 약물 복용 시 일어날 수 있는 유해반응의 원인, 인체 부작용을 최소화할 수 있는 대체약물, 특정 약물의 약효를 떨어뜨리는 음식(성분) 등을 예측할 수 있다.

예를 들어 두 약물 A, B가 있다고 하면 DeepDDI는 상호작용에 대한 예측 결과를 "약물 A를 약물 B와 함께 복용 시, 약물 B의 약물 대사가 감소될 수 있다" 등 사람이 이해할 수 있는 문장으로 출력한다.

신약개발, 복합적 약 처방, 투약 시 음식조절 등을 포함해 헬스케어, 정밀의료 및 제약 산업에 중요한 역할을 할 전망이다.

연구를 이끈 이상엽 교수는 "4차 산업혁명 시대의 정밀의료를 선도할 수 있는 기반기술을 개발한 것"이라며 "복합 투여되는 약물들의 부작용을 낮춰 효과적인 약물치료 전략을 제안할 수 있게 됐다"고 말했다.

정지혜 기자 wisdom@segye.com