약물 상호작용 예측 방법론인 딥디디아이(DeepDDI)의 모식도 및 예측된 다양한 약물-음식성분의 상호작용들의 시각화

국내 연구진이 인공지능(AI)을 통해 특정약물을 동시에 투약할 경우 인체에 해로운지 여부를 예측할 수 있는 기술을 개발했다. 앞으로 신약개발과 약물의 복합투약 등에 적용돼 부작용을 줄여줄 전망이다.

과학기술정보통신부는 이상엽 한국과학기술원(KAIST) 교수와 김현욱 교수팀이 '약물과 약물' 또는 '약물과 음식' 사이의 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템인 '딥디디아이'(DeepDDI)를 개발했다고 17일 밝혔다.다른 약물을 함께 투약할 경우, 두 약물의 상호작용으로 한 약물의 효과가 다르게 나타날 수 있다. 약물의 효능만 약화시키는 게 아니라 인체에 치명적인 부작용을 일으킬 수도 있어 '약물 상호작용'에 대해 미리 예측하는 것은 중요하다.

기존 약물 상호작용을 예측하는 것은 두 약물간 구체적인 약리작용에 대한 정보는 제공하지 못하고 '가능성' 정도만 예측했다.

이에 연구진은 AI의 '딥러닝' 기술을 이용해 상호작용을 예측하고자 했다. 그 결과, 연구팀은 19만2284개의 약물과 약물간 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측하는 시스템인 'DeepDDI'를 개발했다.DeepDDI는 두 약물 A와 B간의 상호작용에 대한 예측결과를 사람이 읽을 수 있는 영어 문장으로 출력한다. 또 DeepDDI를 이용해 두 약물 복용시 가능한 유해 반응의 원인, 보고된 인체 부작용을 최소화시킬 수 있는 대체 약물, 특정 약물의 약효를 떨어뜨릴 수 있는 성분 등을 예측할 수 있다.

이 기술은 앞으로 신약개발, 복합적 약 처방, 투약시 음식조절 등을 포함해 헬스케어, 정밀의료·제약 산업에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

이상엽 특훈교수는 "이번 연구결과는 4차 산업혁명 시대의 정밀의료를 선도할 수 있는 기반기술을 개발한 것"이라며 "복합 투여되는 약물들의 부작용을 낮춰 효과적인 약물치료 전략을 제안할 수 있다"고 말했다.

이번 연구는 과기정통부의 '바이오리파이너리를 위한 시스템 대사공학 연구'와 KAIST의 '제4차 산업혁명 인공지능 플래그십 이니셔티브 연구'의 지원을 받아 수행됐으며, 연구결과는 16일 '미국 국립과학원 회보'(PNAS) 온라인판에 실렸다.


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