약물 상호작용이란 한 약물의 효과가 다른 약물에 의해 변화하는 약리현상을 일컫는다. 약물 상호작용으로 인해 약물 이상반응이 발생할 수 있어 다수의 약물을 복용하는 경우 주의가 필요하다.

COVID-19 치료제인 팍스로비드와 같은 긴급사용승인 약물은 약물 상호작용 유래 약물 이상반응 발생에 대한 연구가 충분히 이루어지지 못하기 때문에, 약물 이상반응에 대한 불확실성이 높다. 특히, 고혈압, 당뇨병 등을 앓고 있는 만성질환자는 장기간 약물을 복용하고 있어서, 약물 상호작용으로 인한 약물 이상반응에 더욱 취약할 수 있다.

KAIST(총장 이광형)는 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 인공지능(AI) 기반 약물 상호작용 예측 기술을 고도화해, 코로나19 치료제로 사용되는 팍스로비드(Paxlovid^TM) 성분과 기존 승인된 약물 간의 상호작용 분석 결과를 발표했다.

연구팀은 이번 연구에서 2018년에 개발한 인공지능 기반의 약물 상호작용 예측 모델인 딥디디아이(DeepDDI)를 고도화한 딥디디아이2(DeepDDI2)를 개발했다. 딥디디아이2는 기존 딥디디아이가 예측하는 86가지 약물 상호작용 종류보다 더 많은, 총 113가지의 약물 상호작용 종류를 예측한다.

연구팀은 딥디디아이2를 이용하여 코로나19 치료제인 팍스로비드의 성분(리토나비르, 니르마트렐비르)과 기존에 승인된 약물 간의 상호작용 가능성을 예측하였다. 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 복용 시 문제가 될 수 있다는 점에 착안해 이번 연구를 수행했다.

연구팀은 팍스로비드의 성분인 리토나비르와 니르마트렐비르가 2,248개의 승인된 약물과 어떤 상호작용을 하는지, 딥디디아이2를 이용해 예측했다. 예측 결과 리토나비르는 1,403개의 승인된 약물과, 니르마트렐비르는 673개의 승인된 약물과 상호작용이 있을 것으로 예측됐다.

또한, 연구팀은 예측 결과를 활용해, 약물 상호작용 가능성이 높은 승인 약물에 대해, 동일 기전을 갖되 약물 상호작용 가능성이 낮은 대체 약물들을 제안했다. 이에 따라, 리토나비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 124개와 니르마트렐비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 239개를 제안했다.

이번 연구 성과를 통해 약물 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 모델을 활용하는 것이 가능해졌으며, 이는 신약 개발 및 약물 처방 시 유용한 정보를 제공함으로써, 디지털 헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약 산업에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

이상엽 특훈교수는 "이번 연구 결과는 실험과 임상을 통해 검증된 것은 아니므로 100% 의존해서는 안된다“고 강조하면서 ”팬데믹과 같이 긴급한 상황에서 신속하게 개발된 약물을 사용할 때, 예측된 약물 상호작용 유래 약물 이상 반응결과를 전문의가 미리 검토하여 약을 처방할 때 도움을 줄 수 있다는 점에서 의미가 있다"고 말했다.

한편, 교신저자인 이상엽 교수를 비롯한 한국과학기술원 김예지(공동 제1 저자), 덕성여자대학교 류재용(공동 제1 저자), 한국과학기술원 김현욱(공동 제1 저자)이 참여한 이번 연구는 국제저명학술지인 미국국립과학원회보(PNAS)에 '팍스로비드와 처방약 간의 상호작용에 대한 전산 예측(Computational prediction of interactions between Paxlovid and prescription drugs-다운)'란 제목으로 지난 13일 게재됐다.