딥디디아이2(DeepDDI2)를 이용한 팍스로비드 성분과 대표 승인약물 간의 약물 상호작용 예측 결과 / KAIST

[더팩트 | 대전=박종명 기자] 국내 연구진이 코로나19 치료제인 팍스로비드와 승인약물 간 상호작용 가능성을 예측해 약물 부작용을 줄일 수 있는 방안을 제시했다.

KAIST는 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 인공지능 기반 약물 상호작용 예측 기술을 고도화해 코로나19 치료제로 사용되는 팍스로비드(PaxlovidTM) 성분과 기존 승인된 약물 간의 상호작용 분석 결과를 논문으로 발표했다고 16일 밝혔다.

연구팀은 코로나19 환자 중 고위험군인 고혈압, 당뇨병 등을 앓고 있는 만성질환자가 이미 약물을 복용하고 있어 약물 상호작용 및 약물 이상 반응이 충분히 분석되지 않은 팍스로비드를 복용할 경우 문제가 될 수 있다는 점에 착안했다.

연구팀은 이번 연구에서 2018년에 개발한 인공지능 기반의 약물 상호작용 예측 모델인 딥디디아이(DeepDDI)를 고도화한 딥디디아이2(DeepDDI2)를 개발해 코로나19 치료제인 팍스로비드의 성분(리토나비르, 니르마트렐비르)과 기존에 승인된 약물 간의 상호작용 가능성을 예측했다.

예측 결과 리토나비르는 1403개의 승인된 약물, 니르마트렐비르는 673개의 승인된 약물과 상호작용이 있을 것으로 분석했다.

연구팀은 예측 결과를 활용해 리토나비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 124개와 니르마트렐비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 239개를 제안했다.

이번 연구로 약물 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 모델을 활용하는 것이 가능해 앞으로 신약 개발 및 약물 처방 시 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

생멍화학공학과 이상엽 특훈교수 / KAIST

이번 논문은 국제저명학술지인 '미국국립과학원회보 (PNAS)'지 3월 13일자 온라인판에 게재됐다.

이상엽 특훈교수는 "이번 연구 결과는 실험과 임상을 통해 검증된 것은 아니다"며 "팬데믹과 같이 긴급한 상황에서 신속하게 개발된 약물을 사용할 때 예측된 약물 상호작용 유래 약물 이상 반응 결과를 전문의가 미리 검토해 약을 처방할 때 도움을 줄 수 있다는 점에서 의미가 있다"고 말했다.

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