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약물 효과·부작용 예측시스템 개발유전자 발현패턴 조사해 성별 및 연령별로 예측

日 연구팀, 개발비용 줄이고 새 용도 발견 기대

[의학신문·일간보사=정우용 기자] 신약후보물질을 쥐에 투여했을 때의 유전자패턴으로부터 사람의 질환에 미치는 효과나 부작용 유무 등을 인공지능(AI)으로 예측하는 시스템이 개발됐다.

일본 캐리도 세러퓨틱스(Karydo TherapeutiX)와 국제전기통신기초기술연구소(ATR) 공동연구팀은 신약개발비용을 줄이고 기존 약물의 새로운 용도를 발견하는 데 도움을 주는 성과로 주목하고 있다고 발표했다.

AI시스템 'hMDB'(humanized Mouse Database)는 어느 물질을 투여한 쥐의 트랜스크립톰 데이터를 지표로 그 물질이 사람에서 일으키는 부작용이나 효능을 예측하는 시스템이다. 이 hMDB를 발전시켜 성별, 연령별로 부작용과 그 발생빈도를 예측하는 'hMDB-i'와 드럭 리포지셔닝에 대한 활용이 기대되는 'hMDB/LP법'(hMDB/Link Prediction법)을 개발했다.

hMDB와 hMDB/LP법의 예측능력을 검증한 결과, 의약품개발에서 주류를 이루는 예측시스템의 하나인 'LINCS L1000' 등 여러 기존 AI시스템보다 예측능력이 우수한 것으로 확인됐다.

연구팀은 유통하고 있는 15종의 의약품을 쥐에 투여하고 24개 장기에서 유전자의 발현패턴을 조사했다. 각각의 의약품에서 보고되고 있는 부작용과 효과를 성별과 연령별로 AI에 학습시킨 결과, 성별과 연령별로 부작용과 발생빈도를 예측할 수 있었다고 설명했다.  
 

정우용 기자  yong1993@bosa.co.kr

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