8일 과학기술정보통신부에 따르면 이도헌 KAIST 교수 연구팀은 빅데이터 기반의 가상인체모델인 CODA(Context-Oriented Directed Associations)를 개발했다.

최근 새로운 약물을 개발하는데 1조 원 이상의 비용과 10년 이상의 시간이 소요되는 것으로 알려졌다. 신약개발의 성공확률도 10% 미만이다.

이에 따라 약물개발에 드는 비용과 천문학적인 십 수 년의 개발기간을 줄이고 성공률을 높이기 위해 바이오 네트워크와 인공지능, 빅데이터를 활용한 컴퓨터 기반 연구들이 진행되고 있다. 바이오네트워크는 인체 시스템을 모사하는 네트워크로 생물학적 관계들로 구성됐다. 이 생물학적 관계는 상황에 따라 다른데 예컨대 단백질간의 상호작용은 생체 내 조직·세포에 따라 상이하며, 질병에 대한 유전자의 영향도 특정 조직·세포에서 발생한다. 이런 바이오 네트워크를 활용한 약물 효능 예측 연구들은 세포 수준만을 고려하여 약물이 실제 인체에 미치는 영향을 분석하는데 한계가 단점으로 지적됐다.

연구팀은 이번 연구에서 바이오·의료분야의 PubMed(논문 DB), KEGG(생체회로 DB) 등 2600만 여개의 국제적 빅데이터를 활용해 인체 내 조직·세포들의 다양한 상호작용으로 구성된 가상 인체 시스템을 구축했다. 네트워크를 구축하기 위해 다양한 데이터베이스로부터 생물학적 관계들을 수집하고 통합했으며, 각 관계들의 상황정보를 단백질체 정보와 문헌 정보를 통해 추론했다.

이번 연구에서 구축된 가상인체 시스템은 인체 내의 70개 조직·세포 안에서 일어나는 생물학적 관계들을 포함하고 있으며, 다른 조직·세포 사이의 생물학적 관계도 포함하고 있다. 또한 유전자와 같은 분자 수준의 관계만을 포함하는 기존 네트워크와는 달리 유전자-질병, 생물학적 프로세스-질병과 같은 다 수준의 생물학적 관계를 조직·세포 특이적으로 포함하고 있다.

또 논문을 통해 공개된 정보 외에도 내부 실험으로부터 얻어진 데이터, 인공지능 분석을 통해 얻어진 상호작용 또한 포함돼 있다.

개발된 인체 시스템을 활용하면 약물과 질병 사이의 네트워크 경로를 분석하여 약물의 작용 기전과 부작용 등을 예측하는데 기여할 것이라고 연구팀은 설명했다.

이도헌 교수는 "앞으로 연구계·산업계와의 협업을 통해 신약개발에 활용할 계획"이라며 "올 10월에는 영국 캠브리지 대학교의 밀너 연구소가 개최하는 국제 심포지엄에 참석해 화이자·아스트라제네카 등 세계적인 제약기업들과 협의를 해 나갈 것"이라고 말했다.

한편, 이 연구는 과학기술정보통신부 바이오·의료기술개발사업(전통천연물기반 유전자-동의보감사업)의 지원을 받아 수행됐다. 연구내용은 네이처 출판사에서 발행하는 국제 학술지 `사이언티픽 리포트`(Scientific Reports) 8일자(영국 시간)에 게재됐다. 김달호 기자

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