POSTECH 생명과학과·융합대학원 김상욱 교수, 박민혁 박사, 송우민 씨, 인공지능대학원 안현수 씨 연구팀은 AI를 활용해 약물이 사람에게 독성을 보일 위험을 예측하는 모델을 구축했다고 밝혔다.

이번 연구 성과는 국제 의약학술지 ‘이바이오메디신’ 10월 28일자 온라인판에 게재됐다.

신약 개발 실패의 주요 원인 중 하나는 종(種) 간의 생물학적 차이다.

연구팀은 세포·쥐·사람 간 생물학적 차이, 즉 '유전형-표현형 차이(GPD)'에 주목했다.

약물이 표적하는 유전자가 사람과 동물에서 어떻게 다르게 작동하는지를 △유전자의 생존 영향도(필수성) △조직별 유전자 발현 양상 △유전자 네트워크 연결성 등 세 가지 축으로 분석했다.

연구팀은 승인 약물 790개와 독성 약물 434개 데이터를 바탕으로 검증을 진행했다.

그 결과, GPD 특성을 반영한 AI 모델은 기존 화학 구조 기반 예측보다 독성 예측력이 크게 향상됐다.

실제 독성 물질을 찾아내는 정확도(AUPRC)는 0.35에서 0.63으로, 전체 예측 성능(AUROC)은 0.50에서 0.75로 높아졌다.

또한 1991년까지의 약물 정보를 학습시킨 뒤 이후 시장에서 퇴출된 약물을 예측하는 ‘연대기적 검증’에서도 95%의 정확도를 기록했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 대학중점연구소지원사업(의료기기혁신센터),
합성생물학 인력양성사업의 지원을 받아 수행됐다.