전남대 유선용 교수팀, 독성 예측 기술 구축
동물실험 없이 장기마다 발암 위험 빠르게 예측

동물실험 없이 암 유발 가능성을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 나왔다. 생성형 AI로 만든 이미지

간과 폐, 위, 유방 등 여러 장기의 발암 위험을 동시에 예측하는 인공지능(AI) 모델이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

신약 후보물질이나 새로운 화학물질의 발암성을 초기 단계에서 보다 빠르고 정확하게 평가할 수 있어 동물실험과 독성평가에 드는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

한국연구재단은 전남대 유선용 교수 연구팀이 화학물질의 장기별 발암 위험을 보다 빠르고 체계적으로 예측할 수 있는 독성 예측 기술을 구축했다고 1일 밝혔다.

기존에는 새로운 화학물질이나 신약 후보 물질의 발암성을 확인하기 위해 세포나 동물실험에 의존해야 했으나, 이는 막대한 시간·비용이 들어 수많은 화학물질을 일일이 검증하기에는 한계가 있었다.

특히 화학물질은 몸속에서 흡수되고 해독되는 방식이 장기마다 달라 특정 장기에만 암을 일으킬 수 있음에도 기존 컴퓨터 예측 기술은 장기별 차이를 반영하지 못하거나 각 장기를 따로 분석해 예측 정확도가 떨어졌다.

이에 연구팀은 간·폐·위·유방 등 4개 장기를 대상으로 화학물질의 발암 위험을 동시에 예측하는 ‘다중작업학습 AI 모델’을 개발했다.

연구 모식도. 한국연구재단

이 모델은 분자의 구조를 점과 선으로 이루어진 ‘그래프’ 형태로 인식, 원자들의 연결 관계를 사람처럼 입체적으로 학습한다는 특징이 있다는 게 연구팀의 설명이다. 여러 장기에서 공통으로 나타나는 발암 특징과 각 장기만의 고유한 특징의 동시 학습이 가능하다는 것이다.

연구팀은 이 모델을 통해 신약 개발 초기에 발암 위험이 높은 후보 물질을 미리 가려내거나 우선 검토할 수 있어 오랜 시간과 큰 비용이 드는 동물실험 의존도를 낮추는 데 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

또한 화학물질의 안전성 평가 및 규제 의사결정 과정에서 평가 시간과 비용을 절감하는 등 보다 체계적인 독성평가 체계 구축에 도움을 줄 수 있을 것으로 보고 있다.

유 교수는 “화학물질의 장기별 발암 위험을 보다 빠르고 체계적으로 예측할 수 있는 기반을 마련한 것”이라며 “향후 투여 경로와 용량, 종 특이성 등의 데이터가 더 축적된다면 맞춤형 의학 및 정밀 독성평가, 환경 안전관리 분야에서 폭넓게 활용될 수 있다”고 말했다.

이번 연구 결과는 생명정보학 분야 국제학술지 ‘브리핑스 인 바이오인포매틱스(Briefings in Bioinformatics)’에 6월 4일자에 게재됐다.

이승구 온라인뉴스 기자 [e-mail]