“신약 개발을 비롯해 다양한 화합물을 만드는 것에는 많은 자원이 소요되고 또 어려운 과정으로, 사전에 그 결과를 알 수 있다면 더없이 편리할 수밖에 없습니다. 우리가 개발해 현재 서비스 중인 '톡스스타'를 더욱 발전시켜, 보다 편하고 세밀한 관련 연구가 이뤄지도록 노력하겠습니다.”
톡스스타 개발에 핵심 역할을 한 신현길 국가독성과학연구소 예측모델연구센터 선임연구원의 말이다.
신 선임은 다양한 화합물을 만드는데 톡스스타를 활용할 수 있다고 전했다. 그는“신약은 물론이고 건강기능식품, 농약, 살충제 등 다양한 것들을 개발하는데 쓸 수 있다”며 “특히 화합물 간 부작용 유발 가능성 예측에 능하다”고 말했다.
해외에서의 관심도 높다고 했다. 무엇보다 플랫폼 성능이 발군이기 때문이다. 신 선임은 “간 부작용 부분 중에서도 특히 그간 연구가 잘 이뤄지지 않았던 '임상 이후 추적 조사 결과'를 분석해 데이터화하는 등 차별점을 뒀고, 그 결과 플랫폼의 '예측 실패율'을 크게 낮출 수 있었다”며 “해외에도 유사 플랫폼이 없는 것은 아니지만, 톡스스타와 같이 특정 질병에 특화된 플랫폼은 사례가 없다”고 부연했다.
그 결과 2022년 서비스 개시 후 누적 이용자 수가 1만 명을 넘었다고 했다. 자칫 적게 보일 수 있지만, 대중을 대상으로 한 서비스가 아닌 만큼 1만 명은 상당히 큰 수치다. 미국 식품의약국(FDA) 산하 국립독성연구센터(NCTR)와 같은 해외 주요 연구기관에서도 톡스스타를 자기들 연구에 활용하고 있다는 말도 전했다.
신 선임은 자신의 '학문 기반'이 플랫폼 창출 기반이 됐다고 설명했다. 그는 생명과학이 전공이고 컴퓨터공학을 복수전공으로 연마했다. 대규모 데이터를 처리하는 것이 필연적인 생명공학 특성상, 컴퓨터공학으로 이를 보좌하면 더없이 좋을 것이라는 계산이었다. 이를 위해 코딩을 따로 배우는 등 노력도 기울였다고 했다.
신 선임은 앞으로도 톡스스타를 더욱 발전시키고 싶다는 뜻을 밝혔다. 특히 '개인 맞춤형'에 초점을 뒀다. 그는 “사실 1만 명이 약을 먹고 단 2명에게서 부작용이 발생하는 것도 심각한 일”이라며 “이런 일을 피하려면 개인 맞춤형 예측을 통해 예측의 정확도를 극대화할 수 있어야 한다”고 강조했다.
그러면서 “톡스스타에 포함시킬지 별도 플랫폼이 될지 명확하지는 않지만, 기존 간을 넘어서 장 내 미생물에 대한 약물 대사를 예측하는 연구도 시작해 진행 중에 있다”며 “또 톡스스타에 인공지능(AI) 에이전트를 더해 보다 세밀한 연구를 가능케 하는 등 여러 시도를 하고 있으니, 많은 응원을 부탁드린다”고 말했다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
