[이코노믹리뷰=김윤선 기자]국내 연구진이 인공지능 기술을 이용해 약물-약물, 약물-음식 간 상호작용 예측 시스템을 개발했다. 이 시스템을 이용하면 두 약물 복용 시 일어날 수 있는 유해 반응의 원인, 보고된 인체 부작용을 최소화시킬 수 있는 대체 약물, 특정 약물의 약효를 떨어뜨릴 수 있는 음식(성분) 등을 예측할 수 있다는 점에서 획기적인 성과로 평가된다. 맞춤형 약물 처방과 음식 제안 등 정밀의료 산업에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

17일 과학기술정보통신부에 따르면 KAIST 이상엽 교수와 김현욱 교수팀은 딥디디아이(DeepDDI)로 불리는 이 같은 시스템을 개발해 그 결과를 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보 (PNAS)’ 16일자 온라인판에 게재했다.

약물 상호작용이란 한 약물의 효과가 다른 물질(약물, 음식, 건강보조제 등)에 의해 변화하는 것을 말한다.

기존의 약물 상호작용 예측은 약물-약물 간의 상호작용이 일어날지의 가능성 정도만을 예측할 뿐, 두 약물 간의 구체적인 약리작용에 대한 정보는 제공하지 못했다. 

연구팀은 딥러닝(Deep learning) 기술을 적용해, 19만2284개의 약물-약물 상호작용을92.4%의 정확도로 예측하는 시스템인 딥디디아이(DeepDDI)를 개발했다.

DeepDDI는 두 약물 A, B 간의 상호작용에 대한 예측 결과를 “The metabolism of Drug B can be decreased when combined with Drug A (약물 A를 약물 B와 함께 복용 시, 약물 B의 약물 대사가 감소 될 수 있다)”와 같이 사람이 읽을 수 있는 영문 문장으로 출력한다. 

이 시스템을 이용하면 두 약물 복용 시 일어날 수 있는 유해 반응의 원인, 보고된 인체 부작용을 최소화시킬 수 있는 대체 약물, 특정 약물의 약효를 떨어뜨릴 수 있는 음식(성분) 등을 예측할 수 있다. 

이번 연구 결과는 신약개발, 복합적 약 처방, 투약시 음식조절 등을 포함하여 헬스케어, 정밀의료에 응용할 수 있다.

이상엽 특훈교수는 “이번 연구결과는 4차 산업혁명 시대의 정밀의료를 선도할 수 있는 기반기술을 개발한 것”이라면서 “복합 투여하는 약물들의 부작용을 낮춰, 효과적인 약물치료 전략을 제안할 수 있을 것”이라고 말했다.
 
이번 연구는 과기정통부의 '바이오리파이너리(Bio-Refinery)를 위한 시스템 대사공학 연구'와 한국과학기술원(KAIST)의 '제4차 산업혁명 인공지능 플래그십 이니셔티브 연구'의 지원을 받았다.