GIST 연구진, 신약후보물질 분자구조만으로 약물 부작용 예측
초기 시행착오 줄여 신약개발 기간 단축 효과 기대

신약을 개발할 때 약효보다 더 중요한 것은 유해성 여부이다. 신약 물질의 유해성을 파악하기 위해서는 세포나 동물을 이용한 전임상실험을 거쳐야 하지만 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 국내 연구진이 전임상실험 없이 분자 구조만으로도 유해성을 예측할 수 있는 방법을 찾았다.

광주과학기술원(GIST) 전기전자컴퓨터공학부 연구팀은 심장박동을 조정하는 유전자 채널의 활동을 방해하는 약물을 사전에 파악할 수 있는 인공지능(AI) 예측 기술을 개발했다고 4일 밝혔다. 이번 연구 결과는 생명과학 분야 국제학술지 ‘생물정보학 브리핑’(Briefings in Bioinformatics)에 실렸다.

과학자들은 각종 질병 치료를 위한 약물 개발에 나서고 있다. 많은 신약 후보물질들은 임상시험 과정에서 다양한 부작용으로 신약 개발로 이어지지 못하는 경우가 많다. 특히 약물을 투여했을 때 심장의 활동 조절을 방해해 정상적인 심장박동 시스템을 무너뜨려 치명적 부작용이 생기는 심장 독성은 대표적인 부작용이다.

연구팀은 심장 부정맥을 유발할 수 있는 hERG 채널 저해제 관련 기존 예측 연구들에서는 사용되지 않은 빅데이터를 이용해 인공지능을 학습시켰다. 이를 통해 다양한 화합물 구조에 익숙해 분자 구조만으로도 문제를 예측할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다.

지금까지 알려진 다양한 신약 개발 예측 인공지능 모델과 비교해 예측 신뢰도가 30% 이상 높다는 것이 확인됐다. 또 이번 기술은 신약 후보물질의 분자 구조 중 독성 원인이 되는 부분을 구체적으로 제시할 수 있다는 장점이 있다.

남호정 GIST 교수는 “약물 개발 초기 단계에서 약물의 심장 독성 유발 가능성을 높은 정확도와 신뢰도로 예측해 신약 개발 단계의 효율성, 약물 안정성 확보에 기여할 수 있는 중요한 연구”라며 “신약 개발 단계에서 시행착오를 획기적으로 줄여 신약개발 기간을 단축하는 데 도움을 줄 것으로 기대한다”고 말했다.