[충청뉴스 이성현 기자] 국내 연구진이 인공지능 기반 약물 상호작용 예측기술을 고도화하는 데 성공했다.
한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 코로나19 치료제로 사용되는 팍스로비드 성분과 기존 승인된 약물 간 상호작용 분석 결과를 국제학술지 ‘미국국립과학원회보’(PNAS)에 발표했다고 16일 밝혔다.
연구팀은 이번 연구에서 2018년에 개발한 인공지능 기반의 약물 상호작용 예측 모델인 딥디디아이(DeepDDI)를 고도화한 딥디디아이2(DeepDDI2)를 개발했다.
딥디디아이2는 기존 딥디디아이가 예측하는 86가지 약물 상호작용 종류보다 더 많은 총 113가지의 약물 상호작용 종류를 예측한다.
연구팀은 딥디디아이2를 이용해 코로나19 치료제인 팍스로비드의 성분인 리토나비르, 니르마트렐비르와 기존에 승인된 약물 간의 상호작용 가능성을 예측했다.
연구팀은 코로나19 환자 중 고위험군인 고혈압, 당뇨병 등을 앓고 있는 만성질환자가 이미 약물을 복용하고 있어, 약물 상호작용 및 약물 이상 반응이 충분히 분석되지 않은 팍스로비드를 복용 시 문제가 될 수 있다는 점에 착안해 이번 연구를 수행했다.
연구팀은 팍스로비드의 성분인 리토나비르와 니르마트렐비르가 2248개의 승인된 약물과 어떤 상호작용을 하는지 예측했다. 그 결과 리토나비르는 1403개의 승인된 약물과, 니르마트렐비르는 673개의 승인된 약물과 상호작용이 있을 것으로 예측됐다.
아울러 연구팀은 예측 결과를 활용해, 약물 상호작용 가능성이 높은 승인 약물에 대해 동일 기전을 갖되 약물 상호작용 가능성이 낮은 대체 약물들을 제안했다. 이에 따라 리토나비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 124개와 니르마트렐비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 239개를 제안했다.
이상엽 특훈교수는 "이번 연구 결과는 실험과 임상을 통해 검증된 것은 아니므로 100% 의존해서는 안된다“면서도 ”팬데믹과 같이 긴급한 상황에서 신속하게 개발된 약물을 사용할 때, 예측된 약물 상호작용 유래 약물 이상 반응결과를 전문의가 미리 검토해 약을 처방할 때 도움을 줄 수 있다는 점에서 의미가 있다"고 설명했다.
