자가 면역 반응 일으키는 단백질 후보 찾는데 성공
삼성서울병원,면역항암제 특정 환자 효과 예측 개발
[환경데일리 고용철 기자]'의약학'과 '인공지능'이 서로 만나면 어떤 효과를 얻을 수 있을지 관심이 높아지고 있다. 전 세계적인 인공지능 기술 강국은 미국, 중국, 독일, 대한민국 등 국가는 의학과 약학과 결합한 결과물이 어떠할 지 방향성을 가져가고 있다.
국내 연구진에 의해 코로나 후유증 치료제 개발을 위한 첫 삽을 뜨다. 바로 광주과학기술원(지스트)는 머신러닝 기술을 이용해 코로나 완치자의 상당수에서 나타나는 후유증의 원인을 찾아내는 데 성공했다고 최근 밝혔다. 성공의 열쇠는 '자가 면역 반응'때문이다.
미국 내에서는 임상 관찰 내용을 근거로 코로나의 후유증은 자가 면역 반응과 밀접한 관계가 있는 것으로 보인다는 발표했다.
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| ▲사진 왼쪽부터 안현수 학생(제1저자), 박지환 교수 안현수 학생 ( 제 1 저자 ), 박지환 교수 |
광주과학기술원은 머신러닝 기술을 통해 자가 면역 반응의 종류와 메커니즘을 규명했다. 전세계가 관심을 갖는 이유는 치료법의 실마리를 찾았다는데서 앞으로 큰 성과를 낼 수 있다는 반증이 되기 때문이다.
이 연구에서 자가 면역 반응을 일으키는 단백질의 후보까지 찾는데 성공했다. 이 단백질을 비활성화 시키는 약물을 찾으면 코로나 후유증으로부터 빠른 회복이 가능하다고 밝혔다. 주목받는 부분은 이번에 사용한 머신러닝 분석 기법을 통해 후유증을 넘어서 다른 자가 면역 질환의 원인도 밝혀낼 수 있어서다.
따라서 약물 상호관계 예측으로 신약 개발의 새로운 패러다임을 열수 있게 됐다. 약물은 다른 약과 함께 복용하면 약효가 낮아지거나, 각기 다른 약이 동시에 몸에 작용할 경우 부작용이 발생할 수 있다. 고령자 경우는 이런 부작용이 더 치명적으로 작용할 수 있다.
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| ▲이번 연구 핵심은 예측한 코로나 후유증 유발 단백질 구조 및 폐조직에서 발현 패턴을 찾는데 집중한 결과물을 얻어냈다. |
광주과학기술원은 빅데이터를 기반으로 약물간 상호 작용을 예측하는 인공지능 모델을 개발하면서 이전에 단지 약물 라이브러리를 통해 약물 간 상호작용을 비교 예측하는 정도의 부작용 예측 모델이 찾았다. 약물 라이브러리(Drug Library)는 판매되는 의약품들의 물리 화학적 특징을 담고 있는 리스트를 말한다.
이번 개발한 기술은 라이브러리에 들어있지 않은 약물도 화학 구조를 바탕으로 약물 간 상호작용 예측과 관련된 유전자를 제시해 줄 수 있기에 부작용이 발생하는 원리까지 제시해 줄 수 있다는 장점이 있다고 공개했다.
이렇게 되면 인공지능으로 폐암 치료 효과까지 예측이 가능해진다. 흔히 백신접종 이후 흔하게 복용하라고 한 타이레놀과 같은 단순한 약은 기질환자의 상태에 따라 약효가 천차만별로 달라진다. 따라서 암 환자를 치료할 때 환자에게 효과를 잘 가져다줄 항암제를 선정하는 것이 매우 중요하다.
앞서 삼성서울병원은 인공지능을 이용해 면역항암제가 특정 환자에게 효과가 있을지 예측 시스템을 내놨다.
이 시스템에서 민감도와 특이도가 더 향상된다면 암 환자 진단에 있어서 기존보다 더 정확하고 신속한 진단이 가능해져, 가장 치료 성공 가능성이 큰 방법을 선정할 수 있어 많은 환자에게 새로운 기회를 얻게 된다.
