AI 딥러닝 활용 ‘맞춤형 약물 처방’

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 [e-mail]