"이 약물은 안 됩니다"...인공지능이 신약 임상시험 돕는다

포스텍 김상욱 연구팀, 유전자 표현형 불일치 빅데이터를 이용해 약물 승인 예측

약물 유전자 표현형 차이에 주목

포스텍 생명과학과·융합대학원 김상욱 교수. 포스텍 제공

포스텍 생명과학과 통합과정 박민혁씨. 포스텍 제공

임상시험 단계에서 약물 승인 여부를 예측하는 인공지능 기술이 개발됐다.

2일 포스텍(포항공과대학교)은 생명과학과·융합대학원 김상욱 교수와 생명과학과 통합과정 박민혁 씨 연구팀이 머신러닝을 이용해 임상시험 전 약물의 성공 가능성과 부작용을 예측하는 데 성공했다고 밝혔다.

보통 임상시험 전 단계까지는 동물 또는 세포주 등을 모델로 실험이 진행된다. 이러한 모델들과 사람의 체내에서 약물 표적 유전자의 역할과 발현되는 정도가 다르므로, 실제 환자에게 투여했을 때 치명적인 부작용을 일으킬 수 있다.

이번 연구에서 연구팀은 '모델과 사람에게서 나타나는 약물 유전자 표현형 차이'에 주목했다.

약물 유전자 표현형은 약물 유전자가 발현되는 정도를 반영하는 지표로, 서로 일치하지 않는 경우 그 효과가 다르다고 볼 수 있다.

연구팀은 지금까지 임상시험을 거친 약물 2천500여 개를 대상으로 유전자 표현형을 분석하고, 이를 바탕으로 임상시험에서 약물 승인 여부를 예측하는 인공지능 기술을 개발했다.

김상욱 교수는 "그동안 사람을 대상으로 한 임상시험 성공 여부를 예측하는 기술이 부족해 어려움이 많았다"며 "이번 연구를 바탕으로 약물의 승인 가능성을 예측해 신약 개발에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있기를 바란다"고 말했다.

이번 연구는 세계적인 의학 저널인 '더 란셋(The Lancet)'의 자매지인 '이바이오메디슨(eBioMedicine)'에 게재됐다.

전준혁기자 jjh@yeongnam.com

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