서울시 ‘청년 예비인턴’ 120명 다음달 첫 출근

평균 27.9년… 부처별 최대 13년 11개월차 행복도시건설청 17년 4개월로 가장 빨라 세종시 평균 17.6년… 전남은 28.3년 걸려

성동 TF 띄워 ‘소비쿠폰’ 지급 속전속결

공사 관계자들 “한밤 파쇄석 500t 운반” 스카이칠십이 “금시초문, 말도 안 된다” 인천공항공사 “사실 확인 땐 법적 조치”

비 오면 자동으로 열리는 서울 중구 ‘스마트 빗물

통계청 발표 ‘2020 고령자 통계’ 분석

노원 어르신 여가 즐기는 ‘청춘카페’ 인기

통계청 발표 ‘2020 고령자 통계’ 분석

인공지능 기술을 이용한 약물-약물, 약물-음식 상호작용 예측 시스템 개발

기사 읽어주기
다시듣기
폰트 확대 폰트 축소 프린트하기
인공지능 기술을 이용한
약물-약물, 약물-음식 상호작용 예측 시스템 개발
- 맞춤형 약물 처방 및 음식 제안 등 정밀의료 산업에 응용 기대 -
 
한국과학기술원(KAIST, 총장 신성철) 이상엽 교수와 김현욱 교수팀에서 약물-약물 및 약물-음식 간 상호작용정확하게 예측할 수 있는 시스템(명칭 : DeepDDI)을 개발하였다고 과학기술정보통신부(장관 유영민, 이하 ‘과기정통부’)는 밝혔다.
약물 상호작용 : 약물 상호작용이란 한 약물의 효과가 다른 물질(약물, 음식, 건강보조제 등)에 의해 변화하는 것을 말한다.
ㅇ 이번 연구는 인공지능의 핵심 기술인 딥러닝(Deep learning) 기술을 이용하여 상호작용을 예측하는 것으로, 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보 (PNAS)’ 4월 16일자 온라인판에 게재되었다.
논문명 : Deep learning improves prediction of drug-drug and drug-food interactions
저자 정보 : 류재용(한국과학기술원, 공동 제1저자), 김현욱(한국과학기술원, 공동 제1저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 3명
 
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 상호작용92.4%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 감소 될 수 있다)”
 
ㅇ DeepDDI를 이용하여 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 포함하여 헬스케어, 정밀의료 및 제약 산업에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
ㅇ 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.
 
이번 연구는 과기정통부의「바이오리파이너리(Bio-Refinery)를 위한 시스템 대사공학 연구」와 한국과학기술원(KAIST)의「제4차 산업혁명 인공지능 플래그십 이니셔티브 연구」의 지원을 받았다.
 
 
 
Copyright ⓒ 서울신문 All rights reserved. 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지
페이스북 트위터 밴드 블로그

Leaders Today

오세훈 시장 “생활 밀착형 운동시설 지속 확충”

시민들과 남산 달리고 샤워장 점검 매주 화요일 ‘아침현장소통’ 진행

양천 “ICAO 고도제한 강화 개정안 강력 반대”

김포공항 반경 11~13㎞ 규제 대상 이기재 구청장 “주민들 고통 가중”

마포 아현1구역 공공재개발 가속페달

현금청산자 78%인 581명 구제

“동대문 기부 답례품 식사권 쓰세요”… ‘청량EAT

공식 인증 가맹점에 현판 부착 새달 초까지 식사권 본격 발행

자료 제공 : 정책브리핑 korea.kr

자료 제공 : 정책브리핑 korea.kr