컴퓨터 가상인체로 복합 처방된 약물 부작용 예측

KAIST 이도헌 교수 "복합처방 약물 간섭현상 예측 기술 개발"

국내 연구진이 한 번에 여러 가지 약들을 처방할 때 인체 내에서 약물들 사이에 일어날 수 있는 간섭현상을 컴퓨터 가상인체로 분석, 부작용을 예측하는 기술을 개발했다.

한국과학기술원(KAIST·총장 강성모) 바이오 및 뇌 공학과 이도헌 교수 연구팀은 21일 컴퓨터 가상인체에서 약물 표적의 생체 내 분자 신호 전파를 시뮬레이션해여러 단계를 거쳐 일어나는 약물 간 간섭까지 파악해 부작용 예측 정확도를 높이는데 성공했다고 밝혔다.

이 연구결과는 온라인 국제학술지 '플로스 원'(PLoS ONE, 10월 15일자)에 게재됐다.

의료 현장에서는 여러 약물을 함께 처방하는 경우가 많지만 이런 복합처방은 모든 가능성을 미리 시험할 수 없어 현재는 널리 알려진 대표적 의약품 적정사용평가(DUR)에 등재해 활용하는 사후 추적 방법이 사용되고 있다.

그러나 이런 방식으로는 부작용 예측에 한계가 있고 복합처방으로 인한 의료 사고를 막기 어렵다는 문제가 있다.

이 교수팀은 인체 내에서 생화학적 신호를 발생시키는 단백질들 사이의 관계들을 연결한 단백질 상호작용 네트워크를 이용한 컴퓨터 가상인체를 개발, 여러 가지약물이 동시에 투여됐을 때 일어날 수 있는 부작용을 예측하는 기술을 개발했다.

연구진은 컴퓨터 가상인체의 단백질 상호작용 네트워크에서 신호가 무작위로 전파되는 것을 모형화한 랜덤워크 알고리즘을 이용해 약물 표적의 생체 내 분자 신호전파를 시뮬레이션했다.

이를 통해 투여된 약물이 신체에 영향을 끼치는 정도를 측정, 두 개의 약물이서로 어느 정도 영향을 주는지 정량화하는 데 성공했다. 두 약물 사이에 간섭이 심해 서로 많은 영향을 준다면 부작용이 발생할 가능성이 크다는 것을 의미한다.

연구진은 기존 예측 기술들은 단백질 상호작용 네트워크에서 서로 직접 반응하는 근거리 간섭만 고려했지만 이번에 개발한 기술은 여러 단계를 거쳐서 일어나는원거리 간섭까지 파악할 수 있어 정확도가 높다고 설명했다.

이 기술은 표적이 하나인 약물뿐 아니라 여러 가지 성분이 섞여 있어 표적이 다수인 보약이나 건강식품 같은 복합 천연물의 신호 전파도 분석할 수 있어 약물과 천연물 사이의 상호작용 예측에도 활용될 수 있을 것으로 예상했다.

이 교수는 “이 기술은 약물 복합처방의 부작용을 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시했다는 데 의의가 있다"며 "앞으로 가상인체 시스템을 더 정교하게 만들어예측 정확도를 높이고 적용 범위도 넓히는 연구를 할 계획"이라고 말했다.

scitech@yna.co.kr(끝)<저 작 권 자(c)연 합 뉴 스. 무 단 전 재-재 배 포 금 지.>