카이스트 복합처방 약물 부작용 예측기술 개발

카이스트 복합처방 약물 부작용 예측기술 개발

국내 연구진이 한 번에 여러가지 약물을 처방했을 때 부작용을 예측할 수 있는 기술을 개발했다.

카이스트는 바이오 및 뇌공학과 이도헌 교수 연구팀이 복합처방된 약물들의 인체내 간섭현상을 컴퓨터 가상인체로 분석해 부작용을 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 22일 밝혔다. 이 연구결과는 미국 공공과학도서관 학술지 플러스 원 10월 15일자에 실렸다.

의료 현장에서는 여러 약물을 함께 처방하는 경우가 많다. 문제는 복합처방시 모든 가능성을 미리 시험할 수 없기 때문에 널리 알려진 대표적 위험사례 외에는 완벽한 사전시험이 불가능, 부작용 예측에 한계가 있다는 점이다.

현재는 부작용 사례를 의약품 적정 사용평가에 등재시켜 의료현장에서 활용하는 사후추적 방법이 사용되고 있다.

문제점 해결을 위해 이 교수 연구팀은 발생 가능한 상황을 사전에 컴퓨터 가상인체로 예측해 위험을 미리 파악할 수 있는 기술을 개발했다. 연구팀은 컴퓨터 가상인체에 랜덤워크 알고리즘을 이용해 약물 표적의 생체 내 분자 신호전파를 시물레이션 했다. 이를 통해 약물이 투여됐을 때 영향을 미치는 정도를 측정, 두 개의 약물이 어느정도 영향을 주는 지 정량화했다. 두 약물간 간섭이 심해 서로 많은 영향을 준다면 부작용이 발생할 가능성이 높기 때문에 신중한 처방이 필요하다는 의미다.

연구진은 이 기술이 다수의 표적을 갖는 복합 천연물의 신호 전파도 분석해 약물과 천연물 사이의 상호작용 예측에도 활용될 수 있을 것으로 전망했다.

이 교수는 “이 기술은 자체 개발한 대규모 컴퓨터 가상인체 시스템을 통해 진행했다”며 “약물 복합처방의 부작용을 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시했다는 데 의의가 있다”고 말했다.

허택회기자 thheo@hankookilbo.com