최근 신약개발에 드는 비용과 개발 기간을 줄이기 위해 인공지능과 빅데이터를 활용한 연구가 주목받고 있다. 하지만 기존 연구들은 세포 수준만을 고려해 약물이 실제 인체에 미치는 영향을 분석하는 데 한계가 있다. 

연구팀은 바이오·의료분야 PubMed(논문 DB), KEGG(생체회로 DB) 등 2600만 여개 국제적 빅데이터를 활용해 인체 내 조직·세포들의 다양한 상호작용으로 구성된 가상인체시스템을 구축했다. 

또 논문을 통해 공개된 정보 외에도 내부 실험으로부터 얻어진 데이터, 인공지능 분석을 통해 얻어진 상호작용을 포함했다.  

연구팀은 이 시스템을 통해 약물과 질병 사이의 네트워크 경로를 분석, 약물의 작용 기전과 부작용 등을 예측할 수 있을 것으로 기대했다. 

이도헌 교수는 "향후 연구계·산업계와의 협업을 통해 신약개발에 활용할 계획"이라며 "10월에는 영국 캠브리지 대학 Milner 연구소가 개최하는 국제 심포지움에 참석해 화이자·아스트라제네카 등 세계적인 제약기업들과 협의해 나갈 것"이라고 말했다. 

이번 연구 성과는 국제 학술지 '사이언티픽 리포트(Scientific Reports)' 8일자에 실렸다.