인공신경망 기반 AI 모델
[서울=뉴스핌] 이나영 기자= 바이오솔빅스가 심장 부작용을 사전에 예측 가능한 환자 맞춤형 인공지능(AI) 기반 독성 평가 플랫폼을 국내 연구진과 협업해 개발했다.
줄기세포 플랫폼 전문기업 바이오솔빅스는 11일 중앙대학교, 질병관리청, 아주대학교, 고려대학교, 금오공과대학교, 가톨릭대학교 등과 공동연구를 통해 환자 유래 유도만능줄기세포(iPSC), AI를 접목한 심독성 예측 플랫폼을 구축하고 그 결과를 국제 생명과학 분야 저명 학술지인 'Journal of Advanced Research(IF:13)' 발표했다고 밝혔다.
이번 연구는 유전성 부정맥 질환(LQTS, Brugada Syndrome)을 가진 환자에게 확보한 체세포를 iPSC로 전환한 뒤 이를 심근세포(iPSC-CMs)로 분화시키고 약물 반응에 따른 전기생리학적 변화를 정량화해 기계학습 기반 모델로 약물의 부작용 리스크를 예측하는 방식으로 수행됐다. 평가에 사용된 약물군은 국제적으로 표준화된 심독성 평가 체계인 CiPA(Comprehensive in vitro Proarrhythmia Assay) 기준에 따라 구성됐다. 또한 고위험·중위험·저위험군 약물을 포함해 총 28종이 활용됐다.
특히 인공신경망(ANN) 기반 AI 모델은 AUC 0.94의 높은 정확도로 약물의 염전성 심실빈맥(Torsades de Pointes, 'TdP') 유발 가능성을 예측했다. 임상적으로 저위험으로 분류된 일부 약물이 유전성 환자 유래 세포에서는 고위험 반응을 나타내는 사례도 새롭게 발견됐다.
해당 연구는 바이오솔빅스의 심근세포 분화 및 심독성 평가 기술력을 바탕으로 ▲중앙대학교 iPSC 제작 및 약물 반응 실험 ▲아주대학교 질병관리청의 환자 유래 세포 제공 ▲금오공과대학교 AI 모델 개발 ▲가톨릭대학교 성모병원과 고려대학교 안암병원 환자 진료 및 임상정보 제공 등 협업을 통해 진행됐다. 또한 다수 공동연구기관이 유전자 분석, 세포 특성 검증, 전기생리 측정, 알고리즘 고도화 등에 참여해 플랫폼 완성도를 높였다.
이번 심독성 예측 플랫폼은 기존 동물실험과 건강한 세포 기반의 독성 평가 방식에서 벗어나 실제 환자의 유전형을 반영한 정밀한 평가가 가능한 것이 특징이다. 해당 플랫폼은 약물 개발 초기 단계에서 부작용 가능성을 조기에 탐지하고 고위험군 환자에 대한 맞춤형 약물 선택에도 활용된다.
바이오솔빅스 박순정 연구소장은 "유전성 심장 질환 환자에서의 약물 반응을 정량화한 이번 플랫폼은 정밀의료 독성 평가의 시작점"이라며 "향후 더 다양한 환자 유전형과 약물군을 포함한 확장 연구를 통해 임상적 활용 가능성을 높여갈 계획"이라고 전했다.
한편 바이오솔빅스는 이번 연구를 바탕으로 AI 기반 약물 독성 예측 솔루션 상용화, 환자 맞춤형 전임상 독성 평가 서비스 고도화, 정밀의료 기반 신약 안전성 평가 체계 구축을 본격 추진할 계획이다. 이번 연구 결과는 국제학술지 Journal of Advanced Research(IF:13)에 "A machine learning platform for genotype-specific cardiotoxicity risk prediction using patient-derived iPSC-CMs"라는 제목으로 게재됐다.
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