딥 러닝 기술로 약물-약물, 약물-음식 상호작용 예측 시스템 개발

19만2284개 약물-약물 상호작용 92.4% 정확도로 예측

이상협‧김현욱 교수팀 연구결과, 국제학술지 PNAS 온라인판 게재







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한국과학기술원 이상엽 교수.[/caption]



[한의신문=김대영 기자] 딥 러닝(deep learning) 기술을 적용해 약물-약물, 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템이 개발돼 주목된다.



환자 맞춤형 치료를 위한 정밀의료(precision medicine) 기술은 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나로 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있으며 약물-약물 및 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측하는 것을 통해 궁극적으로는 환자 맞춤형 치료 전략 제안과 식이요법을 제한하는 것이 가능하다.



그러나 기존의 약물 상호작용 예측 방법론은 오직 약물-약물 간의 상호작용이 일어날지의 가능성 정도만을 예측할 뿐 두 약물 간의 구체적인 약리작용에 대한 정보는 제공하지 못해 맞춤형 약물 처방, 식이요법 등 응용연구에서 체계적인 근거를 제시하거나 가설을세우는 데 한계가 있었다.



이러한 가운데 한국과학기술원(KAIST) 이상엽 교수와 김현욱 교수팀이 인공지능의 핵심 기술인 딥 러닝 기술을 적용, 19만2284개의 약물-약물 상호작용을 아우르는 총 86가지의 약물 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측하는 시스템인 딥디디아이(DeepDDI)를 개발했다.



딥디디아이는 약물 상호작용 예측 시 약물의 구조 정보만을 사용해 예측하도록 설계돼 이를 통해 약물 뿐 아니라 구조 정보가 알려진 음식, 천연물 등과의 상호작용 예측이 가능하다.



특히 개발된 약물 상호작용 예측 방법론은 입력정보로 받은 두 약물 간의 상호작용을 86가지의 구체적인 약리작용 용어를 포함한 영문 문장 형태로 출력정보를 나타낸다.

예를 들어 약물 A와 B의 상호작용은 “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 표현된다.



연구팀은 딥디디아이를 이용해 작용 기전이 알려지지 않은 약물 상호작용의 작용 기전의 해석, 인체 유해작용을 보이는 약물 상호작용을 대체할 수 있는 약물 제안, 2159개의 약물과 1523개의 음식 성분과의 상호작용 예측을 통해 약효를 떨어뜨릴 수 있는 성분 및 음식의 제안, 약물 상호작용 예측 결과를 이용한 음식 성분의 활성 예측 등을 수행했다.



약물 상호작용 예측 시스템인 딥디디아이 개발로 약물-약물 및 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 활용하는 것이 가능해짐에 따라 헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약 산업에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.



이상엽 교수는 “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.



한편 이번 연구는 과기정통부의 ‘바이오리파이너리(Bio-Refinery)를 위한 시스템 대사공학 연구’와 한국과학기술원의 ‘제4차 산업혁명 인공지능 플래그십 이니셔티브 연구’의 지원을 받았으며 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 4월16일자 온라인판에 게재됐다.