[생활속 과학이야기] AI 기술로 예측하라

오정화 안전성평가연구소 예측독성연구본부 박사

작년 미국에서는 FDA Modernization Act 2.0을 발표했다. 의약품의 안전성과 효능을 조사하기 위해 실험동물 대신 동물실험 대체방법을 활용하는 것을 허용함으로써 80년 넘게 유지돼 온 동물실험이 의무가 아닌 선택으로 전환됐다.

이러한 정책적 결정을 계기로 동물실험을 대체하는 세포기반 분석법과 컴퓨터 모델링 등 다양한 대체독성 연구를 비롯해 예측 독성 연구가 주목을 받고 있다. 이로써 동물실험에 따른 시간과 비용이 절감돼 향후 신약 개발의 속도와 효율성이 향상되며 윤리적 문제를 해결할 수 있을 것으로 보인다.

현재 신약 개발 시 인체 독성을 임상 시험 전 어느 정도 예측할 수 있을까?

간독성은 신약 개발을 저해하는 주요 요인 중 하나이며, 이는 의약품을 복용하면서 간에 생기는 부작용이다. 의약품 성분 자체의 영향 외에도 유전자나 환경에 따라 개인별로 다양한 영향을 미칠 수 있다. 따라서 이런 복잡한 상호작용으로 인해 단순한 동물실험이나 약물의 구조만으로는 정확한 예측이 어렵다. 이를 극복하기 위해 글로벌 제약사들은 신약 개발 초기에 인체의 간독성을 사전에 예측할 수 있는 연구에 집중하고 있다.

글로벌 제약사와 선진 연구기관은 연구개발 단계에서 인체 간독성을 사전에 예측하기 위해 다양한 독성정보를 수집하고 이를 활용한 예측 모델을 개발하고 있다. 인공지능(AI) 기술의 발전은 독성 연구 분야에서도 혁신을 가져오고 있다. 최근 이미지, 학술정보, 실험정보, 약물의 구조정보 및 임상 정보 등 다양한 데이터를 분석하고 학습함으로써 독성을 예측하고 있으며, 제약사에서 보유한 실험데이터와 유전 단백체 및 표적정보 등을 활용한 연구도 진행 중이다.

특히 '특발성 간독성'과 같이 용량 비의존적으로 유발되는 경우에 대한 다양한 지표와 딥러닝을 활용한 예측 모델 개발이 진행되고 있다. 이러한 연구들은 개인의 유전적 요인을 고려한 정밀 독성예측 기술을 발전시키는 방향으로 나아가고 있으며, 개인별 맞춤의료 및 정밀 영양학을 위한 데이터 기반 연구가 가속화됨으로써 개인별 유전정보를 활용한 연구가 주목받고 있다.

독성예측 기술 시장은 2020년 8.5억 달러에서 2026년 26억 달러로 연평균 20.07%의 성장률을 보일 것으로 예상되며, 향후 증가하는 글로벌 제약사 및 화학물 생산업체의 수요를 감안하면 시장 규모는 더욱 증가할 것으로 전망되고 있다. 신약후보물질의 인체 독성을 정확히 예측함으로써 신약개발 실패율을 최소화하게 되면 신약개발 효율화는 국내 제약산업이 국제적인 경쟁력을 갖춰 국가전략사업으로 육성하는데 기여하게 될 것이다.

또 독성 예측으로 국민 건강 제고를 목적으로 공공서비스가 가능한 인프라가 구축되고, 개인 유전자 정보를 활용한 정밀독성 예측이 수요자의 요구에 따라 활용될 수 있는 상용 프로그램이 개발될 것이다.

물론 대체 독성과 예측 독성 연구를 위해 극복해야 할 어려움은 있다. 국내에서도 동물실험 축소에 대한 법안 마련에 대한 수요가 증가하고 있으나, 신약 개발 단계에서 활용할 수 있는 대체독성 평가 시험법 마련은 국제적 활동을 통한 합의로서만 적용할 수 있어 다소 시간이 걸릴 것으로 보인다. 따라서 독성예측 프로그램 개발뿐 아니라, 규제독성 정책 마련 및 제도화를 위해서도 신뢰성 있는 자료를 확보하기 위한 노력이 함께 수반돼야 할 것이다.

미래의 독성연구는 예측의 정확도를 높여나감으로써 더욱 빠르고 정밀해질 것이다. 날아다니는 자동차처럼 미래 사회를 예측해본다면 어떤 모습일까. 이제 우리는 각 사람에게 다르게 나타나는 독성을 예측하는 맞춤형 정밀의료의 시대를 곧 마주하게 될 것이다. 오정화 안전성평가연구소 예측독성연구본부 박사