CWN(CHANGE WITH NEWS) - 빅데이터를 활용하여 약물 부작용을 막는 ′가상 인체′

신약 개발에는 수십 년의 개발 기간과 수많은 시행착오가 필요하다. 또한, 의료 현장에서 여러 복합처방에 의한 부작용이 발생한다. 이러한 복합 처방은 모든 경우를 시험해 볼 수 없다. 따라서 복합 처방 때문에 발생하는 부작용 예측에 한계가 있었고, 부작용에 따른 의료 사고 또한 막을 수 없었다.

가상인체시스템 예시

[과학기술정보통신부]

한국과학기술원(KAIST) 바이오 및 뇌공학과 이도헌 교수 연구팀이 약물과 질병 사이의 네트워크 경로를 분석할 수 있는 가상 인체모델 시스템 'CODA(Context-Oriented Directed Associations)'를 구축했다.

이 연구에서는 바이오·의료분야의 PubMed(논문 DB), KEGG(생체회로 DB) 등 2,600만여 개의 국제적 빅데이터를 활용하여 인체 내 조직, 세포들의 다양한 상호작용으로 구성된 가상인체 시스템을 구축했다. 그리고, 이를 약물 효능 예측 연구에 최초로 활용하였다.

이 인체 시스템을 활용하면 약물과 질병 사이의 네트워크 경로를 분석하여 약물의 부작용을 예측하는 데 기여할 것이라고 연구팀은 설명했다. 또한, 구축된 가상인체 시스템과 최신 네트워크 분석 기법을 활용하여 알려져 있는 약물 효능을 예측한 결과, 기존보다 우수한 약물 효능 예측 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

이 기술은 상황 정보를 포함한다는 장점이 있다. 인체의 어떤 활동이 특정 질병에 걸렸을 때, 발생한다는 정보를 가지고 있다는 의미이다. 그래서 어떤 성분에 대한 효능을 예측할 때, 건강하지 않은 사람들의 인체, 또는 장기에 대해서 분석할 수 있어 상황에 맞는 더 정확한 결과를 도출할 수 있다. 이로 인해 복합 처방된 약물들의 인체 내 간섭 현상을 ‘가상 인체’로 분석해 부작용을 예측할 수 있게 된다.

이도헌 교수는 “이 기술은 향후 연구계·산업계와의 협업을 통해 신약개발에 활용할 계획”이라고 밝혔다.

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