“암 걸릴 가능성 예측… 4개 장기별 ‘암 유발자’ 찾는 AI 등장

유선용 전남대 교수팀, ‘다중작업학습 AI 모델’ 개발 간, 폐, 위. 유방 등 4개 장기 대상… 발암 특징 학습 신약후보물질, 화학물질 등 발암성 여부 확인에 활용 여러 장기별 암 발생 가능성을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. 신약 개발 초기 단계에서 발암 가능성이 높은 후보물질을 조기에 선별하거나 장기간 실험과 높은 비용이 요구되는 동물실험 의존도를 낮추는 데 기여할 것으로 기대된다. 한국연구재단은 유선용 전남대 전자컴퓨터공학부 교수 연구팀이 장기별 발암 위험을 보다 빠르고 체계적으로 예측할 수 있는 AI 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 새로운 화학물질이나 신약후보물질의 발암성을 확인하기 위해선 세포실험이나 동물실험을 거쳐야 한다. 이 과정에는 막대한 시간과 비용이 소요돼 화학물질을 일일이 검증하기엔 한계가 있다. 특히 화학물질의 경우 몸속에서 흡수되고 해독되는 방식이 장기마다 달라 특정 장기에만 암을 일으킬 수 있어 기존 컴퓨터 예측 기술로는 정확하게 예측하기 어렵다. 연구팀은 간, 폐, 위, 유방 등 4개 장기를 대상으로 화학물질의 발암 위험을 동시에 예측하는 '다중작업학습 AI 모델'을 개발했다. 이 모델은 분자의 구조를 점과 선으로 이뤄진 그래프 형태로 인식해 원자들의 연결 관계를 입체적으로 학습한다. 또 여러 장기에서 공통으로 나타나는 발암 특징과 각 장기만의 고유한 특징을 동시에 학습할 수 있다. 연구팀은 먼저 3개 장기의 데이터로 발암 패턴을 미리 학습시킨 이를 바탕으로 4개 장기 전체를 다시 학습하는 방식으로 예측의 안정성을 크게 높였다. 그 결과, 암을 유발하는 핵심 분자 구조를 스스로 찾아내는 등 기존 단일 장기 예측 모델보다 뛰어난 성능을 보였다. 이 모델은 오랜 시간과 큰 비용이 드는 동물실험 의존도를 낮추고, 화학물질에 대한 체계적인 독성평가 체계를 구축하는 데 기여할 것으로 연구팀은 기대했다. 유 교수는 "화학물질의 장기별 발암 위험을 보다 빠르고 체계적으로 예측할 수 있는 기반을 마련했다"며 "앞으로 투여 경로와 용량, 종(種) 특이성 등의 데이터를 축적하면 맞춤형 의학과 정밀 독성평가, 환경 안전관리 분야 등에 폭넓게 활용될 수 있다"고 말했다. 연구 결과는 생명정보학 분야 국제학술지 '브리핑스 인 바이오인포매틱스'에 지난달 4일 실렸다. 이준기 기자 bongchu@dt.co.kr