AI로 약물-약물간, 약물-음식간 '궁합' 예측…'딥DDI' 개발

앞으로 약물과 약물, 약물과 음식 사이의 '상호작용'을 인공지능(AI)으로 예측할 수 있게 된다.

과학기술정보통신부는 한국과학기술원(KAIST) 생명화학공학과 이상엽ㆍ김현욱 교수 연구팀은 이런 기능을 가진 '딥DDI' 시스템을 개발했다고 17일 밝혔다. 이 연구 결과는 미국 국립과학원회보(PNAS)에 16일자 온라인판에 발표됐다.

기존의 약물 상호작용 예측 방법론은 약물-약물 간의 상호작용이 일어날지의 가능성 정도만을 예측할 뿐, 두 약물 간의 구체적인 약리작용에 대한 정보는 제공하지 못했다. 이 때문에 맞춤형 약물 처방, 식이요법 등 응용 연구에서 체계적인 근거를 제시하거나 가설을 세우는 데에 한계가 있었다.

연구진은 인공지능 기반기술의 하나인 '딥러닝'을 활용해 한 약물의 효과가 다른 물질(약물, 음식, 건강보조제 등)에 의해 변화하는 '약물 상호작용'을 예측했다. 2159개 약물과 1523개 음식 성분을 이용해 약물 상호작용 19만2284건을 점검한 결과 예측의 정확도가 92.4%에 달했다.

예를 들어 두 약물 A, B가 있다고 하면 딥DDI는 상호작용에 대한 예측 결과를 "약물 A를 약물 B와 함께 복용 시, 약물 B의 약물 대사가 감소될 수 있다"는 식으로 사람이 이해할 수 있는 문장으로 출력한다.

딥 DDI를 이용하면 두 약물을 함께 복용할 경우 일어날 수 있는 유해 반응의 원인, 보고된 인체 부작용을 최소화시킬 수 있는 대체 약물, 특정 약물의 약효를 떨어뜨릴 수 있는 음식이나 성분 등도 예측할 수 있다.

연구진은 이번 연구로 약물-약물 및 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 활용하는 것이 가능해져 신약개발, 복합적 약 처방, 투약시 음식조절 등을 포함해 헬스케어, 정밀의료 및 제약 산업에서 중요한 역할을 할 것으로 기대하고 있다.

이상엽 특훈교수는 "이번 연구결과는 4차 산업혁명 시대의 정밀의료를 선도할 수 있는 기반기술을 개발한 것"이라며 "복합 투여되는 약물들의 부작용을 낮춰 효과적인 약물치료 전략을 제안할 수 있을 것"이라고 말했다.

이 연구는 과기정통부의 '바이오리파이너리(Bio-Refinery)를 위한 시스템 대사공학 연구'와 KAIST의 '제4차 산업혁명 인공지능 플래그십 이니셔티브 연구'의 지원을 받았다.