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약물 상호작용 예측하는 美 FDA 수식, 틀렸다
여러 약물을 동시에 복용하면, 약물간의 상호작용에 의해 약효가 달라질 수 있다. 우리 대학 수리과학과 김재경 교수 연구팀(기초과학연구원 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 CI)은 채정우‧김상겸 충남대약대 교수팀과 공동으로 미국 식품의약국(FDA)이 사용을 권장하는 약물 상호작용 예측 수식이 부정확했던 원인을 규명하고, 정확도를 2배 이상 높인 새로운 수식을 제시했다.
체내 흡수된 약물은 간을 비롯한 여러 장기의 효소에 의해 대사되어 체내에서 사라진다. 두 가지 이상의 약을 함께 복용할 경우, 하나의 약이 다른 약의 대사를 변화시켜 체외 배설을 촉진하거나 억제할 수 있다. 목표로 한 치료 효과를 내지 못하거나 부작용이 발생할 가능성이 있다. 이를 ‘약물 상호작용(DDI)’이라고 한다.
약물 상호작용에 따라 약물의 제거 속도를 정확하게 예측하는 것은 의약품 처방 및 신약 개발에 있어 매우 중요하다. 의료진은 약물을 복합처방할 때 의약품 사용설명서에 명시된 약물 상호작용 정보를 토대로 처방을 내린다. 신약 개발 과정에서도 약물 상호작용을 필수로 연구하여 표시하도록 되어 있다.
FDA는 약물 상호작용을 평가하고, 다약제 복용 과정의 부작용을 최소화하기 위한 가이던스(Guidance‧지침서)를 1997년 처음 발행했다(2020년 1월 개정). 신약 개발과정에서 신약 후보물질과 시판된 모든 약물의 상호작용을 모두 평가하는 것이 현실적으로 불가능하기 때문에 FDA는 가이던스에서 제시한 수식을 활용해 약물 상호작용을 간접적으로 평가하도록 권고하고 있다.
문제는 이 수식의 정확도가 떨어진다는 점이다. FDA가 제시하는 수식은 효소의 반응속도를 설명하는 ‘미카엘레스-멘텐 식’을 기반으로 한다. 이 수식은 약물 대사에 관여하는 체내 효소의 농도가 낮다는 것을 전재로 한다. 연구진은 실제 간에서 약물 대사에 관여하는 효소 농도는 예측에 사용돼온 값보다 1000배 이상 높은 것으로 확인함으로써 기존 FDA 수식이 부정확한 원인을 찾았다.
채정우 충남대약대 교수는 “연구자들은 과학적인 근거가 부족한 인위적인 수를 곱하는 식으로 FDA의 수식을 보정해서 사용해왔다”며 “과거의 과학자들이 당시의 정설이던 천동설을 기반으로 행성의 움직임을 설명하기 위해 복잡한 궤도를 도입했던 것과 유사한 상황”이라고 말했다.
연구진은 수학-약학 협력연구를 통해 약물 상호작용을 설명할 수 있는 새로운 수식을 개발했다. 의심 없이 사용돼 온 기존 식 대신 효소의 농도에 상관없이 정확하게 약물의 대사 속도를 예측할 수 있는 새로운 수식을 유도했다.
이후, 새로 쓰인 수식을 이용해 약물 상호작용을 예측하고, 실제 실험으로 측정된 값과 비교했다. 그 결과, 인위적인 보정 없이도 예측 정확도가 2배 이상 증가한 것으로 확인됐다. 기존 FDA 수식은 약물 상호작용을 2배의 오차범위 내에서 예측한 비율이 38%인데 반해, 수정된 식은 80%에 달했다.
생물학적 제제를 제외한 대부분의 의약품은 FDA 가이던스에 따라 약물의 상호작용을 평가한다. 이 결과는 약효와 부작용에 직결된다. 정확한 수식을 활용한 약물 상호작용 연구 및 약물 처방이 필요한 이유다.
김상겸 충남대약대 교수는 “약물 상호작용 예측 정확도의 개선은 신약개발의 성공률과 임상에서의 약물 효율을 높이는데 기여할 것”이라며 “임상약리학 분야 최고의 저널에 논문을 발표한 만큼, 이번 연구결과에 따라 FDA 가이던스가 수정될 것으로 기대한다”고 말했다.
김재경 교수는 “수학과 약학의 협력 연구 덕분에 당연히 정답이라고 생각했던 수식을 수정하고, 인류의 건강한 삶을 위한 단서를 찾을 수 있었다”며 “미국 FDA 가이던스에 ‘K-수식’이 들어가길 꿈꿔본다”고 말했다.
이번 연구결과는 2022년 12월 15일(한국시간) 임상약리학 분야 권위지인 ‘임상약리학 및 약물치료학(Clinical Pharmacology and Therapeutics, IF 7.051)’ 온라인 판에 실렸다.
※ 논문명: Beyond the Michaelis-Menten: Accurate Prediction of Drug Interactions through Cytochrome P450 3A4 Induction
2023.01.09
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오토아이디랩(Auto-ID Labs), 국제표준 사물인터넷 오픈소스 올리옷 개발
우리대학 오토아이디랩(Auto-ID Labs, 센터장 김대영 교수·전산학부)이 주도해 개발한 GS1 국제표준 사물인터넷(IoT) 오픈소스 플랫폼 올리옷(Oliot)이 국내 최대 규모의 협동조합인 완주로컬푸드에 적용돼 5일부터 본격적인 운용에 들어간다.
올리옷 개발에는 우리대학을 중심으로 총 11개 기관이 참여했다. 우리대학을 중심으로 하는 이 컨소시엄은 농식품의 생산, 가공, 유통물류, 소비에 이르는 전 과정의 데이터를 수집/공유할 수 있는 ‘GS1 국제표준 기반 올리옷(Oliot) 플랫폼’을 기반으로 농가소득 증대와 안전한 먹거리를 제공하는 국내 농축산 글로벌 생태계 구축에 앞장서고 있다.
올리옷 플랫폼은 우리대학 중심의 컨소시엄이 과기정통부와 정보통신기술진흥센터가 주관하는 ICT융합산업원천기술개발사업의 지원을 받아 2015년부터 3년간 ‘GS1(Global Standards One) 표준 기반의 균형생산·투명유통·안전소비를 위한 농·축산 클라우드 및 응용서비스 개발’이란 과제 명으로 연구를 수행한 결과, 개발에 성공한 국제표준 사물인터넷(IoT) 오픈소스 플랫폼이다.
올리옷이 적용되는 완주로컬푸드 시스템에는 생산부터 가공, 유통물류, 판매까지 전 단계에 걸쳐 GS1 표준기술의 적용은 물론 기획생산, 농산물 가공센터, 직거래 매장관리, 학교급식, 인터넷쇼핑 뿐만 아니라 이력추적서비스 등 다양한 분야에 KAIST 컨소시엄 참여업체인 이지팜·메디앙시스템이 개발한 국제 호환성을 제고를 위한 표준 시스템이 적용됐다.
완주로컬푸드는 올리옷 등 이 시스템의 본격적인 통합운용을 계기로 GS1 국제표준에 맞춰 생산계획 단계부터 최종 판매까지 안전한 먹거리 보장을 위한 이력 데이터를 구축한 세계 최초의 로컬푸드로 이름을 올리게 됐다. 우리대학은 올리옷을 데이터가 핵심인 4차 산업혁명의 전 산업분야로 확산시키기 위해 오픈소스 프로젝트로 이를 공개 중인데, 올 4월 현재 100개 이상 국가에서 9,000여개 이상의 기업과 개발자들이 다운로드 받아 활용 중이다.
김대영 교수는 “완주로컬푸드를 시작으로 전국의 로컬푸드 조합에 GS1 국제표준시스템인 올리옷의 확산을 적극 추진하고 중국 CFDA(국가식품의약품감독관리총국) 주관의 GS1 농식품안전시스템과의 연결, 유럽연합(EU)의 IoF2020(Internet of Food & Farm)사업을 통한 네덜란드 와게닝겐 대학과의 축산물 이력추적시스템 공동개발, 그리고 홍콩 등과도 글로벌 농축산 식품산업 생태계 조성을 위해 적극 협력할 것”이라고 말했다.
김 교수는 이어“올리옷과 인공지능/블록체인 기술을 융합해 스마트시티, 헬스케어, 스마트팩토리 등 여러 분야로의 확산을 위해 관련기업들과 함께 서비스를 개발 중”이라면서“조만간 가시적인 성과를 내놓을 것”이라고 덧붙였다.
올리옷 개발을 주도한 우리대학 오토아이디랩(Auto-ID Labs)은 지난 1999년 세계 최초로 사물인터넷(Internet of Things)기술을 소개한 국제공동연구 컨소시엄으로 우리학교를 포함해 미국 MIT대, 영국 캠브리지대, 스위스 취리히공대(ETH Zurich), 중국 푸단대, 일본 게이오대 등 6개 대학이 참여하고 있다.
한편 우리대학은 올리옷의 완주로컬푸드 개통을 기념하기 위해 5일 오전 11시 완주로컬푸드 혁신점 현지에서 시연식을 갖는다.
2018.04.03
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