지스트, 심장 독성 일으키는 약물, AI 모델 개발
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광주과학기술원(지스트) 전기전자컴퓨터공학부 남호정 교수 연구팀은 심장박동을 조정하는 유전자 hERG(human ether-à-go-go-related gene) 채널의 활동을 방해하는 약물을 개발 단계에서 파악할 수 있는 인공지능 예측 기술을 개발했다고 4일 밝혔다.
남호정 교수는 "이번 연구는 약물 개발 초기 단계에서 약물의 심장 독성 유발 가능성을 높은 정확도와 신뢰도로 예측함으로써 신약 개발 단계의 효율성 및 약물 안정성 확보에 크게 기여할 수 있는 중요한 연구"라고 강조했다.
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광주과학기술원(지스트) 전기전자컴퓨터공학부 남호정 교수 연구팀은 심장박동을 조정하는 유전자 hERG(human ether-à-go-go-related gene) 채널의 활동을 방해하는 약물을 개발 단계에서 파악할 수 있는 인공지능 예측 기술을 개발했다고 4일 밝혔다.
항암제 등 약물에 의한 심장 독성은 신약 개발에서 큰 난제로 꼽힌다. 독성 유발 잠재성을 평가하기 위한 가장 좋은 방법은 사람의 세포나 조직을 이용하는 것인데, 심장의 경우 일부를 잘라내는 수술이 매우 드물고 세포 분리 및 배양이 어려워 독성(毒性) 평가에 활용하는 것은 매우 어렵다.
또한 신약 개발 단계 중 전임상 단계에서 이뤄지는 생물학적·화학적 검증은 시간과 비용이 많이 든다는 단점이 있다.
연구팀은 심부정맥을 유발할 수 있는 ‘hERG 채널 저해제’ 예측을 위한 인공지능 기술을 개발하고, 기존 인공지능 모델과 비교해 높은 정확성·신뢰성·해석성을 확보(비교모델 대비 균형 정확도 3~18% 향상)하는 데 성공했다.
남호정 교수는 “이번 연구는 약물 개발 초기 단계에서 약물의 심장 독성 유발 가능성을 높은 정확도와 신뢰도로 예측함으로써 신약 개발 단계의 효율성 및 약물 안정성 확보에 크게 기여할 수 있는 중요한 연구”라고 강조했다.
광주 서미애 기자
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