국내 연구진이 복합약물 처방에 따른 부작용을 사전 예측해 신약 개발 안정성을 검증할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.
광주과학기술원(GIST·총장 김기선)은 남호정 전기전자컴퓨터공학부 교수팀이 유전자 발현 데이터 기반 약물 간 상호작용으로 인한 부작용을 예측(DeSIDE-DDI)하는 AI 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
연구팀은 약물 처리 유전자 발현데이터를 기반으로 약물-약물 상호작용을 예측하는 DeSIDE-DDI AI 모델을 고안했다. 기존 관련 연구와 비교해 높은 예측 정확도를 보인다. 특히 약물 간 상호작용과 관련된 유전자를 제시해 부작용 발생 원리를 해석할 수 있다.
이번 연구는 약물 개발 단계 중에 있는 다양한 화합물에 대한 부작용을 예측하기 위한 약물 처리 유전자 발현데이터를 생성하는 모델과 이를 사용해 약물과 약물 상호작용을 예측하는 모델을 기반으로 한다. 유전자 발현데이터 생성 모델은 약물의 구조 및 속성 정보로부터 세포가 약물에 노출됐을 때 유전자 발현데이터를 예측하는 모델로 이를 통해 실제 실험정보가 없는 약물도 부작용 예측을 가능하게 해준다.
연구팀은 이렇게 생성된 데이터를 사용해 약물 간 상호작용 예측을 진행, AI 모델 내에서는 동시 복용 현상을 모방하기 위한 게이트 선형 단위(GLU) 신경망 유닛을 사용해 주요 유전자를 추출했다. 최종적으로 구성 요소(약물)와 관계(부작용)를 저차원 벡터 공간으로 전환해 해당 임베딩을 학습하는 방법을 이용, 약물-약물-부작용 현상을 점수화했으며 이를 통해 해당 약물 쌍의 부작용 여부를 예측했다.
남호정 교수는 “복합처방 주요 대상인 환자와 고령층은 약물-약물 상호작용에 따른 부작용을 사전에 예측하는 것은 매우 중요하지만, 신약 개발 단계에서 부작용을 사전에 파악하기 매우 어렵다”며 “상호작용으로 인한 부작용 발생 시 해당 메커니즘을 설명해줘 신약 개발 단계에서 안정성 검증에 기여할 수 있다”고 말했다.
남 교수가 주도하고 제1저자로 김은영 학생이 참여한 이번 연구는 '설명 가능 AI 기반 약물 후보의 독성 및 부작용 예측 시스템 개발'(한국연구재단 중견연구자지원사업), '사업단 실험 데이터 통합 및 적용을 통한 가상 인체 약물반응 분석시스템 개발'(과학기술정통부 유전자동의보감사업) 사업 지원으로 진행됐다. '화학정보학 저널' 온라인에 최근 게재됐다.
광주=김한식기자 hskim@etnews.com
