이번에 연구팀이 연구한 약물 상호작용은 한 약물의 효과가 다른 물질(약물, 음식, 건강보조제 등)에 의해 변화하는 것을 말하는데, 연구팀이 이번에 시도한 연구는 인공지능의 핵심 기술인 딥러닝(Deep learning) 기술을 이용하여 상호작용을 예측하는 것으로 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보 (PNAS)에 16일자 온라인판에 게재되어 화제를 불러일으켰다.

기존에 활용되고 있는 약물 상호작용 예측 방법론은 약물-약물 간의 상호작용이 일어날지의 가능성 정도만을 예측할 뿐, 두 약물 간의 구체적인 약리작용에 대한 정보는 제공하지 못하여 많은 어려움이 있었는데 연구팀은 이것에 착안하여 딥러닝(Deep learning) 기술을 적극 활용, 192,284개의 약물-약물 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측하는 딥디디아이(DeepDDI)시스템을 개발했다.

DeepDDI는 두 약물 A, B 간의 상호작용에 대한 예측 결과를 사람이 읽을 수 있는 영문 문장으로 출력하여 실시간으로 예측결과를 바로 알수있는것이 장점이다.

DeepDDI를 이용하면 두 약물 복용 시 일어날 수 있는 유해 반응의 원인, 보고된 인체 부작용을 최소화시킬 수 있는 대체 약물, 특정 약물의 약효를 떨어뜨릴 수 있는 음식(성분) 등을 예측가능하여 추후 연구개발에 큰 도움이 될 전망이다.

이번 연구로 향후 약물-약물, 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 활용하는 것이 가능해져, 신약개발, 복합적 약 처방, 투약시 음식조절 등을 포함하여 헬스케어, 정밀의료 및 제약 산업에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

이상엽 특훈교수는 “이번 연구결과는 4차 산업혁명 시대의 정밀의료를 선도할 수 있는 기반기술을 개발한 것이며, 복합 투여되는 약물들의 부작용을 낮춰, 효과적인 약물치료 전략을 제안할 수 있을 것이다”라고 추후 전망을 밝혔다.