(이미지 출처: Jose-Luis Olivares, MIT)

MIT, 브리검 여성병원, 듀크대학교 연구자들의 연구에 따르면 이제 연구자들은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 약물의 효과를 방해할 수 있는 상호 작용을 예측할 수 있다.

경구로 복용하는 모든 약물은 소화관 내벽을 통과해야 한다. 위장관을 둘러싸고 있는 세포에서 발견되는 "수송체"라고 불리는 단백질이 이 과정을 돕는다. 그러나 많은 약물의 경우 약물이 소화관을 빠져나가기 위해 사용하는 수송체가 무엇인지는 알려져 있지 않다. 그러므로 서로 간섭할 수 있으므로 함께 처방해서는 안 된다.

운송업자 식별

MIT 기계공학과 조교수인 조반니 트라베르소(Giovanni Traverso)에 따르면, 연구원들은 조직 모델과 머신러닝 알고리즘을 사용하여 다양한 약물에 사용되는 수송체를 식별하는 방법을 개발했다. 그는 또한 브리검 여성병원의 위장병 전문의이며 네이쳐 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)에 게재된 연구의 수석 저자이다.

약물이 소화관을 통과하는 데 도움이 되는 수송체가 무엇인지 자세히 알아보면 약물 개발자가 수송체와의 상호 작용을 향상시키는 부형제를 추가하여 신약의 흡수성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있다.

모델 훈련

이 연구를 위해 트라베르소와 그의 동료들은 특정 약물의 흡수성을 측정하기 위해 2020년에 개발한 조직 모델을 적용했다. 실험실에서 성장한 돼지 장 조직을 기반으로 하는 이 실험 설정은 조직을 다양한 약물 제제에 체계적으로 노출시키고 이들이 얼마나 잘 흡수되는지 측정하는 데 사용할 수 있다.

연구자들은 이 시스템을 사용하여 일반적으로 사용되는 23가지 약물을 테스트하여 각 약물이 사용하는 전달체를 식별할 수 있었다. 그런 다음 해당 데이터와 여러 약물 데이터베이스의 데이터에 대한 머신러닝 모델을 교육했다. 이 모델은 약물의 화학 구조 간의 유사성을 기반으로 어떤 약물이 어떤 수송체와 상호작용할지 예측하는 방법을 학습했다.

잠재적인 약물 상호작용에 대한 200만 가지 예측

연구진은 이 모델을 사용하여 현재 사용되는 28개의 새로운 약물 세트와 1,595개의 실험 약물을 분석했다. 이 화면에서는 잠재적인 약물 상호작용에 대해 거의 200만 건에 달하는 예측이 나왔다. 그 중에는 항생제인 독시사이클린이 일반적으로 처방되는 혈액 희석제인 와파린과 상호 작용할 수 있다는 예측도 있었다. 그리고 디곡신(심부전 치료에 사용됨), 레베티라세탐, 항경련제, 타크로리무스, 면역억제제와 함께 사용된다.

해당 데이터는 독시사이클린의 흡수가 디곡신, 레베티라세탐 및 타크로리무스에 의해 영향을 받는다는 모델의 예측을 확인시켜주었다. 이전에는 이러한 약물 중 타크로리무스만이 독시사이클린과 상호작용하는 것으로 의심되었다.

신약개발에 도움

이 접근법은 현재 개발 중인 약물에도 적용될 수 있다. 약물 개발자는 다른 약물과의 상호 작용을 방지하거나 흡수성을 향상시키기 위해 새로운 약물 분자의 제형을 조정할 수 있다. 새로운 경구 약물 전달 시스템을 개발하기 위해 전 MIT 박사후 연구원 토마스 폰 에를라흐(Thomas von Erlach), MIT 연구소 교수 로버트 랭거(Robert Langer) 및 트라베르소가 2018년에 공동 설립한 생명공학 회사인 Vivtex는 현재 이러한 종류의 약물 조정을 추구하고 있다.

이 연구는 미국 국립보건원(National Institutes of Health), MIT 기계공학부, 브리검 여성병원 위장병학과에서 부분적으로 자금을 지원받았다.