새 약물 임상시험 성공 가능성 예측하는 AI

포스텍 연구진

포스텍 연구진이 AI를. 게티이미지뱅크

새로 개발한 약물의 임상실험 성공 가능성과 부작용 여부를 예측하고 알려주는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.

포스텍은 김상욱 포스텍 생명과학과·융합대학원 교수 연구팀이 인공지능(AI)의 기계학습을 통해 임상시험 전 약물의 성공 가능성과 부작용을 예측하는 기술을 개발해 의학 분야 국제 학술지 '이바이오메디슨'에 7월 12일 게재했다고 2일 밝혔다.  

신약 개발은 새로운 치료법을 찾고 질병을 예방하는 등 인류의 건강에 있어 중요한 분야다. 실험실에서 입증한 약물의 효능과 안정성이 최종 관문인 임상시험 단계를 통과하지 못하는 경우가 많다. 약물 표적 유전자가 임상시험 전 단계에서 쓰이는 동물 모델과 실제 인체에서 발현되는 정도가 달라 부작용을 일으킬 수 있기 때문이다. 

연구팀은 임상시험 전 모든 단계를 통과한 약물이 왜 임상 단계에서 실패하는지 원인을 찾고 약물의 승인 여부를 미리 추측하기 위해 AI를 활용했다. 동물·세포주(생체 밖에서 배양이 가능한 세포 집합) 모델과 사람에게서 나타나는 약물 유전자의 발현 정도가 다르다는 사실에 착안해 발현 정도를 반영하는 지표로 약물 유전자 표현형을 활용했다. 

지금까지 임상시험을 거친 약물 약 2500개를 대상으로 유전자 표현형을 분석한 결과 유전자 표현형이 모델과 사람에서 서로 일치하지 않는 경우 실제로 심각한 부작용을 일으키거나 위험한 물질로 분류되는 경우가 많은 것으로 나타났다.

연구팀은 이와 같은 약물 유전자 표현형 데이터를 바탕으로 AI를 기계학습(머신러닝)시켜 AI가 임상시험에서의 약물 승인 여부를 예측할 수 있도록 했다.

이번 연구를 이끈 김 교수는 "이번 연구를 바탕으로 약물의 승인 가능성을 예측하여 신약 개발에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있기를 바란다"라고 밝혔다. 

[박건희 기자 wissen@donga.com]