지스트(광주과학기술원, 총장 김기선) 전기전자컴퓨터공학부 남호정 교수 연구팀은 유전자 발현 데이터 기반 약물 간 상호작용으로 인한 부작용을 예측(DeSIDE-DDI)하는 인공지능 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.

연구팀은 약물 처리 유전자 발현데이터를 기반으로 약물-약물 상호작용을 예측하는 인공지능 모델을 개발했다. 기존 관련 연구들과 비교해 높은 예측 정확도를 보이며, 약물 간 상호작용과 관련된 유전자를 제시해 줄 수 있어 부작용 발생 원리를 해석 가능하게 해준다는 강점이 있다.

이번 연구는 약물 개발 단계 중에 있는 다양한 화합물들에 대한 부작용을 예측하기 위한 약물 처리 유전자 발현데이터를 생성하는 모델과 이를 사용하여 약물-약물 상호작용을 예측하는 모델로 구성되어 있다.

유전자 발현데이터 생성 모델은 약물의 구조 및 속성 정보로부터 세포가 약물에 노출되었을 때 유전자 발현데이터를 예측하는 모델로 이를 통해 실제 실험정보가 없는 약물도 부작용 예측을 가능하게 해준다.

남호정 교수는 "본 연구성과는 복합약물 처방에 따른 부작용을 사전 예측함으로써 약물 안정성 모니터링 시스템으로 활용 가능한 중요한 연구"라고 밝혔으며, 제1저자로 참여한 김은영 학생은 "상호작용으로 인한 부작용 발생 시 해당 메커니즘을 설명해주어 신약개발 단계에서의 안정성 검증에 기여할 수 있다"고 말했다.

지스트 남호정 교수팀이 수행한 이번 연구는 'Journal of Cheminformatics'에 2022년 3월 4일 온라인 게재됐다.