광주과학기술원(GIST·총장 임기철)은 이현주 AI학과 교수팀이 학습 과정에서 접하지 않은 새로운 약물에 대해서도 암세포의 반응을 보다 정확하게 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델 '인포-디알피(InFo-DRP)'를 개발했다고 19일 밝혔다.
같은 항암제라도 암세포의 유전적 특성에 따라 약물에 대한 반응은 달라질 수 있다. 이에 따라 약물의 화학구조와 암세포의 유전자 정보를 분석해 약물에 대한 세포의 반응을 미리 예측하는 AI 기술이 연구되고 있다.
하지만 기존 AI 모델은 학습에 사용한 약물의 반응은 잘 예측하더라도, 처음 접하는 약물이나 화학구조가 크게 다른 약물에서는 예측 성능이 떨어지는 한계가 있었다. 실제 신약개발에서는 실험 데이터가 충분하지 않은 새로운 후보물질을 평가해야 하므로 이러한 한계를 해결하는 것이 중요하다.
연구팀은 AI가 학습에 사용한 약물의 특징에 지나치게 의존하지 않도록 약물의 화학구조와 성질을 여러 방식으로 분석하고 예측에 필요한 정보를 선별하는 방법에 착안했다. 다양한 분자의 화학구조를 미리 학습한 AI 모델을 활용하고, 약물의 세부 구조와 물리화학적 특성도 함께 분석했다.
또한 '불변 학습' 기술을 적용해 학습에 사용한 약물에만 나타나는 특징의 영향을 줄이고, 새로운 약물에서도 예측에 활용할 수 있는 정보를 추출하도록 했다. 이렇게 얻은 약물 정보와 암세포의 유전자 발현 정보를 결합해 반응을 예측하도록 설계한 모델이 'InFo-DRP'다.
이 모델은 약물의 화학적 특징을 여러 방식으로 분석하고, 새로운 약물의 반응을 예측하는 데 유용한 정보를 선별하도록 설계됐다. 특히 AI가 학습한 약물과 핵심 화학구조가 다른 약물을 대상으로 한 평가에서 기존 모델보다 높은 예측 성능을 보였다.
이현주 교수는 “이번 연구는 AI가 학습하지 않은 새로운 약물이나 기존에 학습한 약물과 화학구조가 다른 약물에서도 예측 성능을 높였다는 점에서 의미가 있다”며 “향후 신약개발 초기 단계에서 후보물질의 반응을 미리 예측하고 실험 대상의 우선순위를 정하는 등 신약 후보물질 선별의 효율을 높이는 데 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.
전남광주=김한식 기자 hskim@etnews.com
