‘알파고’에 적용된 인공지능(AI)의 핵심기술인 딥러닝을 활용, 두 가지 약물을 함께 썼을 때 약물 효과가 떨어지는지 여부를 예측하는 시스템(DeepDDIㆍ딥디디아이)를 카이스트(KAIST) 연구진이 개발했다. 약물치료 효과를 높이는 데 큰 도움이 될 전망이다.
이상엽 KAIST 생명화학공학과 특훈교수 연구진은 “약물과 약물, 약물과 음식 성분 간 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 AI 기술을 개발했다”고 16일 밝혔다. 해당 연구결과는 이날 국제학술지 ‘미국 국립과학원회보(PNAS)’ 온라인판에 실렸다.
연구진은 감기약 등 시판되는 2,159개의 약물 성분 화학구조를 대상으로 딥디디아이를 설계했다. 현재까지 알려진 19만2,284개의 약물 간 상호작용을 학습, A와 B 약물을 함께 썼을 때 어떤 효과가 나타날지 분석하는 AI 모델을 만든 것이다. 예측한 값의 정확도는 92.4%에 달했다. 제1 저자로 참여한 류재용 연구원은 “약물성분 화학구조로 상호작용 결과를 예측하기 때문에 466만여 가지(2,159×2,158) 경우 중에서 현재까지 알려진 상호작용을 제외한 나머지 446만6,800여개가 어떤 결과를 낳을지 미리 알아볼 수 있다는 게 가장 큰 장점”이라고 설명했다.
특정 약물의 효과가 감소할 수 있다, 약물의 신체 흡수가 덜 될 수 있다 등 약물 간 상호작용을 86가지로 구체화해 알려주는 것도 특징이다. 과거 예측 모델로는 약물 간 상호작용이 있을 수 있다, 없다 정도만 확인할 수 있어 실제 현장에서 활용하긴 어려웠다.
또 와인에 들어있는 레스베라테롤 등 1,523개 음식 성분의 화학구조와 약물 성분 간의 상호작용을 예측해 해당 음식성분이 약효를 떨어트릴 수 있는지 등을 살필 수 있도록 했다. 연구진은 3개 이상의 약물 성분 간 상호작용 등을 예측하는 기술도 개발할 계획이다.
이 특훈교수는 “정밀의료를 선도할 수 있는 기반기술을 개발했다”며 “복합 투여되는 약물들의 부작용을 낮추는 효과적인 약물치료 전략을 제안할 수 있을 것”이라고 말했다.
변태섭기자 libertas@hankookilbo.com
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