인공지능 기술을 이용한 약물-약물, 약물-음식 상호작용 예측 시스템 개발 - 맞춤형 약물 처방 및 음식 제안 등 정밀의료 산업에 응용 기대 -
□ 기존의 약물 상호작용 예측 방법론은 약물-약물 간의 상호작용이 일어날지의 가능성 정도만을 예측할 뿐, 두 약물 간의 구체적인 약리작용에 대한 정보는 제공하지 못하였다.
ㅇ 이러한 이유로, 맞춤형 약물 처방, 식이요법 등 응용 연구에서 체계적인 근거를 제시하거나 가설을 세우는 데에 한계가 있었다.
□ 연구팀은 딥러닝(Deep learning) 기술을 적용하여, 192,284개의 약물-약물 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측하는 시스템인 딥디디아이(DeepDDI)를 개발했다.
ㅇ DeepDDI는 두 약물 A, B 간의 상호작용에 대한 예측 결과를 다음과 같이 사람이 읽을 수 있는 영문 문장으로 출력한다.
ㆍ“The metabolism of Drug B can be decreased when combined with Drug A (약물 A를 약물 B와 함께 복용 시, 약물 B의 약물 대사가 감소될 수 있다)”
ㅇ DeepDDI를 이용하여 두 약물 복용 시 일어날 수 있는 유해 반응의 원인, 보고된 인체 부작용을 최소화시킬 수 있는 대체 약물, 특정약물의 약효를 떨어뜨릴 수 있는 음식(성분) 등을 예측가능하다.
인공지능 기술을 이용한 약물-약물, 약물-음식 상호작용 예측 시스템 개발
인공지능 기술을 이용한 약물과 약물의 예측 시스템을 개발할 때 어떤 기술을 적용했어
딥러닝(Deep learning) 기술