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광주과기원 "신약, 심장독성 유무 예측…인공지능 모델 개발"

등록 2022.07.04 14:57:55

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[광주=뉴시스] 광주과학기술원(지스트)은 전기전자컴퓨터공학부 남호정 교수 연구팀이 심장박동을 조정하는 유전자(hERG) 활동을 방해하는 약물을 개발 단계에서 파악할 수 있는 인공지능 예측 기술을 개발했다고 4일 밝혔다. (사진=광주과기원 제공). photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지

[광주=뉴시스]  류형근 기자 = 항암제 등의 신약이 환자의 심장에 '독성'을 일으키는지 여부를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.

광주과학기술원(지스트)은 전기전자컴퓨터공학부 남호정 교수 연구팀이 심장박동을 조정하는 유전자(hERG) 활동을 방해하는 약물을 개발 단계에서 파악할 수 있는 인공지능 예측 기술을 개발했다고 4일 밝혔다.

심장독성 인공지능예측기술은 항암제 등 약물이 몸에 투여됐을 때 심장의 활동 조절을 방해해 치명적인 부작용이 유발되는지를 판단할 수 있어 신약의 심장 독성 유발 확률을 정확하게 예측할 수 있는 장점이 있다.

그동안 약물에 의한 심장 독성은 신약 개발에서 큰 난제였다.

특히 심장의 경우 독성 유발 잠재성을 평가하기 위해 조직의 일부를 잘라내는 수술이 필요하지만 세포 분리와 배양이 어려웠다.

또 신약 개발 단계에서 생물학적·화학적 검증은 시간과 비용이 많이 소요돼 단점으로 지적됐다.

연구팀이 개발한 기술은 기존 인공지능 모델과 비교해 3~18% 높아진 정확성·신뢰성·해석성을 확보했다.
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[광주=뉴시스] 광주과학기술원(지스트)은 전기전자컴퓨터공학부 남호정 교수 연구팀이 심장박동을 조정하는 유전자(hERG) 활동을 방해하는 약물을 개발 단계에서 파악할 수 있는 인공지능 예측 기술을 개발했다고 4일 밝혔다. (사진=광주과기원 제공). photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지

  
아울러 기존 심장박동을 조정하는 유전자 연구에서 사용하지 않은 대용량 데이터를 인공지능을 통해 사전 학습시켜 다양한 화합물 구조 예측이 가능해졌다.

남호정 교수는 "인공지능예측기술은 현재 공개된 다양한 인공지능 모델과 비교해 높은 예측 정확도를 보이며 예측 점수의 신뢰도가 기본 모델 대비 30% 이상 높다"며 "독성의 원인이 되는 화합물의 부분 구조에 대한 해석이 가능하다"고 밝혔다.

이어 "신약 개발 초기 단계에서 약물의 심장 독성 유발 가능성 예측이 가능해 약물 안정성 확보에 크게 기여할 것으로 기대된다"고 설명했다.

이번 연구는 생물정보학 분야의 세계적 권위의 학술지에 지난 17일 온라인 게재됐다.


◎공감언론 뉴시스 hgryu77@newsis.com

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