[대전=뉴시스] 김양수 기자 = KAIST는 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 인공지능 기반 약물 상호작용 예측 기술을 통해 코로나19 치료제로 사용되는 '팍스로비드(PaxlovidTM)' 성분과 기존 승인된 약물 간의 상호작용을 분석하고 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물을 제안했다고 16일 밝혔다.

 이 연구는 '미국국립과학원회보 (PNAS)' 온라인 판에 지난 13일 게재됐다.(논문명:Computational prediction of interactions between Paxlovid and prescription drugs)

연구팀은 이번 연구를 위해 지난 2018년에 개발한 인공지능 기반의 약물 상호작용 예측 모델인 딥디디아이(DeepDDI)를 고도화해 '딥디디아이2(DeepDDI2)'를 개발했다.

딥디디아이2는 기존 딥디디아이가 예측하는 86가지 약물 상호작용 종류보다 더 많은 총 113가지의 약물 상호작용 종류를 예측할 수 있다.

연구팀은 딥디디아이2를 이용해 화이자가 개발한 코로나19 치료제인 팍스로비드의 성분(리토나비르·니르마트렐비르)과 기존에 승인된 약물 간의 상호작용 가능성을 예측했다.

 코로나19 환자 중 고위험군인 고혈압, 당뇨병 등을 앓고 있는 만성질환자가 이미 약물을 복용하고 있어 약물 상호작용 및 약물 이상 반응이 충분히 분석되지 않은 팍스로비드 복용 시 문제가 될 수 있다는 점에 착안해 이번 연구를 수행했다고 연구팀은 설명했다.

연구에서는 팍스로비드의 성분인 리토나비르와 니르마트렐비르가 2248개의 승인된 약물과의 상호작용을 딥디디아이2로 분석했다.

 분석 결과, 리토나비르는 1403개의 승인된 약물과 니르마트렐비르는 673개의 승인된 약물과 각 상호작용이 있을 것으로 예측됐다.

또 연구팀은 예측 결과를 활용해 동일 기전을 갖되 리토나비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 124개와 니르마트렐비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 239개를 제안했다.

이번 연구는 약물 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 모델을 확인했다는데도 의미가 크다. 신약 개발 및 약물 처방 시 유용한 정보를 제공해 디지털 헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약 산업에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

이상엽 특훈교수는 "이번 연구 결과는 실험과 임상을 통해 검증된 것은 아니므로 100% 의존해서는 안된다"고 강조하면서도 "팬데믹과 같이 긴급한 상황에서 신속하게 개발된 약물을 사용할 때 예측된 약물 상호작용 유래 약물 이상 반응결과를 전문의가 미리 검토해 약을 처방할 때 도움을 줄 수 있다는 점에서 의미가 있다"고 말했다.


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