(시사오늘, 시사ON, 시사온= 윤지원 기자)
약을 두 종류 이상 복용했을 때나 음식, 건강보조제와 같이 먹을 때 나타나는 부작용을 인공지능(AI)이 예측해 알려주는 시스템이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
17일 과학기술정보통신부에 따르면 KAIST 생명화학공학과 이상엽·김현욱 교수 연구진은 인공지능 핵심기술인 딥러닝을 활용해 약물간의 상호작용을 예측하는 ‘딥DDI’시스템을 개발했다.
이번 연구는 구글의 소프트웨어인 텐서플로우를 바탕으로 한 예측 시스템으로 약물성분 데이터베이스인 캐나다 드럭뱅크에 등록된 2159종 약물의 성분명과 분자 구조를 파악해 19만2284 종류의 조합을 92.4%의 정확도로 예측한다.
딥DDI시스템은 두 약물을 복용 시 일어날 수 있는 유해 반응의 원인, 부작용을 최소화 할 수 있는 대체 약물, 약효에 방해가 되는 음식이나 성분 등을 분석할 수 있으며 16일 국제학술지인 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’에 소개됐다.
연구진은 이 시스템을 이용해 기존의 약과 새롭게 출시한 신약을 복용할 때 예측되는 부작용 점검 및 약물과 음식, 복합적 약 처방, 헬스케어 분야 등 의학 발전에 기여할 것을 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 있게 됐다”라고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 ‘바이오리파이너리를 위한 시스템 대사공학 연구’사업과 KAIST의 ‘제4차 산업혁명 인공지능 플래그십 이니셔티브 연구’의 지원을 받았다.
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