간·폐·위·유방 발암 위험 동시 분석
신약 개발·화학물질 안전성 평가 비용 절감 기대

동물실험 없이 화학물질의 암 유발 가능성을 주요 장기별로 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 개발됐습니다.

한국연구재단은 전남대학교 유선용 교수 연구팀이 간과 폐, 위, 유방 등 주요 장기의 발암 위험을 동시에 분석하는 AI 기반 독성 예측 기술을 개발했다고 밝혔습니다.

기존에는 새로운 화학물질이나 신약 후보물질의 발암성을 확인하려면 세포나 동물실험이 필수적이었지만, 많은 시간과 비용이 필요해 대량의 물질을 평가하는 데 한계가 있었습니다.

또 화학물질은 장기마다 흡수와 대사 과정이 달라 특정 장기에만 암을 유발할 수 있지만, 기존 AI 예측 기술은 이런 장기별 특성을 충분히 반영하지 못했습니다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 간, 폐, 위, 유방 등 4개 장기를 대상으로 화학물질의 발암 위험을 동시에 예측하는 다중작업학습 기반 AI 모델을 개발했습니다.

이 모델은 분자 구조를 그래프 형태로 인식해 원자 간 연결 관계를 사람처럼 입체적으로 학습하고, 여러 장기에 공통으로 나타나는 발암 특성과 장기별 고유 특성을 함께 분석하는 것이 특징입니다.

또 먼저 3개 장기의 데이터를 학습한 뒤 이를 기반으로 4개 장기 전체를 다시 학습하는 방식을 적용해 예측의 안정성과 정확도를 높였습니다.

실험 결과 AI는 암을 유발하는 핵심 분자 구조를 스스로 찾아냈으며, 기존 단일 장기 예측 모델보다 우수한 성능을 보였습니다.

연구팀은 이번 기술이 신약 개발 초기 단계에서 발암 위험이 높은 후보물질을 미리 선별해 동물실험을 줄이고, 화학물질 안전성 평가와 규제 과정의 시간과 비용을 크게 절감하는 데 활용될 것으로 기대했습니다.

유선용 교수는 "이번 연구는 화학물질의 장기별 발암 위험을 보다 빠르고 체계적으로 예측할 수 있는 기반을 마련했다"며 "앞으로 투여 경로와 용량, 종 특이성 데이터가 더 축적되면 맞춤형 의학과 정밀 독성평가, 환경 안전관리 분야까지 활용 범위가 확대될 것"이라고 말했습니다.

이번 연구 성과는 생명정보학 분야 국제학술지 '브리핑스 인 바이오인포매틱스(Briefings in Bioinformatics)'에 지난 4일 자로 실렸습니다.