[뉴스비전e 이진구 기자] 복합 투여 되는 약물들의 부작용을 낮춰줄 수 있는 인공지능 예측 시스템이 개발돼 맞춤형 약물 처방 및 음식 제안 등 정밀의료 산업에 응용될 것으로 기대되고 있다.

KAIST 이상엽 교수와 김현욱 교수팀이 약물-약물 및 약물-음식 간 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템인 딥디디아이(DeepDDI)를 개발했다. 이 시스템은 연구팀은 딥러닝 기술을 적용해 192,284개의 약물-약물 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측한다. 

딥디디아이(DeepDDI)를 이용해 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 예측 가능하다.

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

딥디디아이(DeepDDI)는 두 약물 A, B 간의 상호작용에 대한 예측 결과를 사람이 읽을 수 있는 영문 문장으로 출력한다. 예를 들어, "약물 A를 약물 B와 함께 복용 시, 약물 B의 약물 대사가 감소 될 수 있다”라는 형태다.

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 산업에 중요한 역할을 할 것으로 기대되고 있다.

이상엽 특훈교수는 “이번 연구결과는 4차 산업혁명 시대의 정밀 의료를 선도할 수 있는 기반기술을 개발한 것”이라며, “복합 투여 되는 약물들의 부작용을 낮춰, 효과적인 약물치료 전략을 제안 할 수 있을 것이다”라고 말했다.

이번 연구는 인공지능의 핵심 기술인 딥러닝 기술을 이용해 상호작용을 예측하는 것으로, 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보 (PNAS)’ 4월 16일자 온라인판에 게재됐다.