4차 산업혁명 핵심 기술 중 하나 '정밀의료 기술' 상호작용 예측, 첨단 인공지능 기술 이용 분석 진단 환자 맞춤형 치료를 위한 정밀의료(Precision Medicine) 기술은 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나로 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있다. 약물 상호작용이란 한 약물의 효과가 다른 물질(약물, 음식, 건강보조제 등)에 의해 변화하는 약리현상을 일컫는다. 약물-약물 및 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측하는 것을 통해, 궁극적으로는 환자 맞춤형 치료 전략 제안과 식이요법을 제한하는 것이 가능하다. 기존의 약물 상호작용 예측 방법론은 오직 약물-약물 간의 상호작용이 일어날 수 있는 확률 정도를 예측하기에, 구체적 약리작용에 대한 정보를 제공하지 못했다. 인공지능을 통해 맞춤형 약물 처방 및 음식을 제안할 수 있는 기술이 개발돼, 정밀의료 산업에서의 응용이 기대된다.한국과학기술원(KAIST) 이상엽 교수와 김현욱 교수팀에서 약물-약물 및 약물-음식 간 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템(명칭:DeepDDI)을 개발했다고 과학기술정보통신부(이하 ‘과기정통부’)는 밝혔다.이번 연구는 인공지능의 핵심 기술인 딥러닝(Deep learning) 기술을 이용해 상호작용을 예측하는 것으로, 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보 (PNAS)’ 4월 16일자 온라인판에 게재됐다.약리작용에 대한 정보가 없다보니 맞춤형 약물 처방, 식이요법 등 응용 연구에서 체계적인 근거를 제시하거나 가설을 세우는 데에 한계가 있었다.연구팀은 딥러닝(Deep learning) 기술을 적용해, 192,284개의 약물-약물 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측하는 시스템인 딥디디아이(DeepDDI)를 개발했다.DeepDDI는 두 약물 A, B 간의 상호작용에 대한 예측 결과를 다음과 같이 사람이 읽을 수 있는 영문 문장으로 출력한다.DeepDDI를 이용해 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 예측가능하다. 이번 연구로 약물-약물 및 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 활용하는 것이 가능해져, 신약개발, 복합적 약 처방, 투약시 음식조절 등을 포함해 헬스케어, 정밀의료 및 제약 산업에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.이상엽 특훈교수는 “이번 연구결과는 4차 산업혁명 시대의 정밀의료를 선도할 수 있는 기반기술을 개발한 것”이라며, “복합 투여되는 약물들의 부작용을 낮춰, 효과적인 약물치료 전략을 제안할 수 있을 것이다”라고 말했다.

4차 산업혁명 핵심 기술 중 하나 '정밀의료 기술'

상호작용 예측, 첨단 인공지능 기술 이용 분석 진단

기사입력 2018-04-18 11:10:48

[산업일보]

환자 맞춤형 치료를 위한 정밀의료(Precision Medicine) 기술은 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나로 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있다. 약물 상호작용이란 한 약물의 효과가 다른 물질(약물, 음식, 건강보조제 등)에 의해 변화하는 약리현상을 일컫는다. 약물-약물 및 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측하는 것을 통해, 궁극적으로는 환자 맞춤형 치료 전략 제안과 식이요법을 제한하는 것이 가능하다. 기존의 약물 상호작용 예측 방법론은 오직 약물-약물 간의 상호작용이 일어날 수 있는 확률 정도를 예측하기에, 구체적 약리작용에 대한 정보를 제공하지 못했다.

약물 상호작용 예측 방법론인 딥디디아이(DeepDDI)의 모식도 및 예측된 다양한 약물-음식성분의 상호작용들의 시각화

인공지능을 통해 맞춤형 약물 처방 및 음식을 제안할 수 있는 기술이 개발돼, 정밀의료 산업에서의 응용이 기대된다.

한국과학기술원(KAIST) 이상엽 교수와 김현욱 교수팀에서 약물-약물 및 약물-음식 간 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템(명칭:DeepDDI)을 개발했다고 과학기술정보통신부(이하 ‘과기정통부’)는 밝혔다.

이번 연구는 인공지능의 핵심 기술인 딥러닝(Deep learning) 기술을 이용해 상호작용을 예측하는 것으로, 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보 (PNAS)’ 4월 16일자 온라인판에 게재됐다.

약리작용에 대한 정보가 없다보니 맞춤형 약물 처방, 식이요법 등 응용 연구에서 체계적인 근거를 제시하거나 가설을 세우는 데에 한계가 있었다.

연구팀은 딥러닝(Deep learning) 기술을 적용해, 192,284개의 약물-약물 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측하는 시스템인 딥디디아이(DeepDDI)를 개발했다.

DeepDDI는 두 약물 A, B 간의 상호작용에 대한 예측 결과를 다음과 같이 사람이 읽을 수 있는 영문 문장으로 출력한다.

DeepDDI를 이용해 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 예측가능하다.

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

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