실시간 뉴스



인공지능으로 상호 약물 반응 예측→약물 부작용 최소화


KAIST 연구팀, 약물 사이 반응 예측 고도화

[아이뉴스24 정종오 기자] 신종 감염병 등 신속한 대응이 필요할 때 약물이 어떻게 반응할 것인지 빠르게 파악하는 것은 매우 중요하다. 약물 부작용을 최소화하면서 안전성을 확보할 수 있기 때문이다.

한국과학기술원(KAIST, 총장 이광형)은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 인공지능 기반 약물 상호작용 예측 기술을 고도화해 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 치료제로 사용되는 팍스로비드(Paxlovid) 성분과 기존 승인된 약물 간의 상호작용 분석 결과를 논문으로 발표했다.

이번 논문(논문명 : Computational prediction of interactions between Paxlovid and prescription drugs)은 국제학술지 ‘미국국립과학원회보(PNAS)’ 3월 13일자 온라인판에 실렸다.

KAIST 연구팀이 인공지능을 이용한 팍스로비드 성분과 대표 승인약물 간의 약물 상호작용을 예측했다. [사진=KAIST]
KAIST 연구팀이 인공지능을 이용한 팍스로비드 성분과 대표 승인약물 간의 약물 상호작용을 예측했다. [사진=KAIST]

연구팀은 이번 연구에서 2018년에 개발한 인공지능 기반의 약물 상호작용 예측 모델인 딥디디아이(DeepDDI)를 고도화한 딥디디아이2(DeepDDI2)를 이용했다. 딥디디아이2는 기존 딥디디아이가 예측하는 86가지 약물 상호작용 종류보다 더 많은 총 113가지의 약물 상호작용 종류를 예측한다.

연구팀은 딥디디아이2를 이용해 코로나19 치료제인 팍스로비드의 성분(리토나비르, 니르마트렐비르)과 기존에 승인된 약물 간의 상호작용 가능성을 예측했다.

연구팀은 코로나19 환자 중 고위험군인 고혈압, 당뇨병 등을 앓고 있는 만성질환자가 이미 약물을 복용하고 있어 약물 상호작용과 약물 이상 반응이 충분히 분석되지 않은 팍스로비드를 복용했을 때 문제가 될 수 있다는 점에 착안해 이번 연구를 수행했다.

연구팀은 팍스로비드의 성분인 리토나비르와 니르마트렐비르가 2천248개의 승인된 약물과 어떤 상호작용을 하는지, 딥디디아이2를 이용해 예측했다. 예측 결과 리토나비르는 1천403개의 승인된 약물과, 니르마트렐비르는 673개의 승인된 약물과 상호작용이 있을 것으로 예측됐다.

예측 결과를 활용해 약물 상호작용 가능성이 높은 승인 약물에 대해 동일 작동원리를 갖되 약물 상호작용 가능성이 낮은 대체 약물들을 제안했다. 리토나비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 124개와 니르마트렐비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 239개를 제안했다.

이번 연구 성과를 통해 약물 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 모델을 활용하는 것이 가능해졌다. 신약 개발과 약물을 처방할 때 유용한 정보를 제공할 수 있다. 디지털 헬스케어, 정밀의료 산업과 제약 산업에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

이상엽 특훈교수는 “이번 연구 결과는 실험과 임상을 통해 검증된 것은 아니어서 100% 의존해서는 안된다”고 전제한 뒤 “팬데믹과 같이 긴급한 상황에서 신속하게 개발된 약물을 사용할 때, 예측된 약물 상호작용 유래 약물 이상 반응결과를 전문의가 미리 검토해 약을 처방할 때 도움을 줄 수 있다는 점에서 의미가 있다”고 말했다.

/정종오 기자(ikokid@inews24.com)








alert

댓글 쓰기 제목 인공지능으로 상호 약물 반응 예측→약물 부작용 최소화

댓글-

첫 번째 댓글을 작성해 보세요.

로딩중
포토뉴스