한빛사 인터뷰
- 등록2023-07-27
- 조회2,323
1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
효율적인 신약 개발을 위해서는 임상시험에서 의약품의 성공 가능성을 예측하는 인공지능 기술 개발이 필요합니다. 신약 개발은 인간의 질병을 치료하고 환자들의 삶의 질을 높이는데 필수적입니다. 하지만, 사람을 대상으로 하는 임상시험에서 많은 의약품들이 심각한 부작용으로 인하여 실패합니다. 이는 전임상 모델에 대한 약물의 독성 평가 결과가 사람을 대상으로 하는 임상시험에서 달라지기 때문입니다. 이로 인하여 신약이 시장에 나오기까지 매우 많은 시간과 비용이 들게 되며, 이를 극복할 수 있는 방법이 필요합니다 .
본 논문에서는 임상시험에서 약물 승인을 예측하는 인공지능 모델을 개발했습니다. 그리고 전임상 시험과정에서 안전하다고 평가된 의약품이 왜 임상시험에서 실패하는지 설명했습니다. 전임상 시험을 통과했지만 임상 시험에서 실패하는 의약품의 경우 전임상 모델과 사람 사이에서 표적 유전자의 표현형이 다르게 나타나는 것을 이용했습니다. 우리 연구팀에서는 이러한 차이가 전임상 모델과 사람 사이에서 약물 표적 유전자의 역할과 발현이 다르기 때문이라는 것을 꾸준히 연구해왔습니다. 기존에 약물의 독성 연구는 약물의 물리 화학적 구조를 이용했으며, 이 정보는 전임상 모델과 사람 사이에 표적 유전자의 기능 차이를 반영하지 못했습니다. 하지만, 약물 표적 유전자의 종간 표현형 차이를 고려하는 것은 임상시험에서 의약품의 성공 가능성을 예측 가능하게 했습니다.
본 연구는 약물 임상시험 예측 기술은 더욱 효율적인 신약 개발을 가능하게 할 수 있습니다. 특히, 사람을 대상으로 하는 임상시험의 성공 가능성을 예측할 수 있는 기술의 부족으로 많은 비용이 들게 되는 신약 개발 프로세스 개선에 큰 도움이 될 수 있을 것입니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.
저는 포항공과대학교 생명과학과 김상욱 교수님의 구조생물정보학 연구실 (https://sbi.postech.ac.kr)에서 석박통합과정을 밟고 있습니다. 생물 정보학의 중요성이 높아지고 있는 현시점에서 우리 연구실은 좋은 환경을 제공하고 있다고 생각합니다. 첫번째로 생물정보학을 전공하기 위해서는 컴퓨터과학도 중요하지만 생물학 및 통계학에 대한 깊은 이해도 필요합니다. 우리 연구실에서는 연구실 동료들과 함께 컴퓨터과학과 생물, 통계학의 이론을 공부하며 이를 바탕으로 실제 연구에 적용하는 능력을 키울 수 있습니다. 두번째로는 실험 및 분석 도구에 대한 자원이 풍족합니다. 현재 광범위한 생물 데이터가 축적되고 있는 만큼 이를 계산하는 컴퓨팅 파워 또한 연구를 진행하는데 매우 중요합니다. 교수님께서는 학생들이 원하는 분석을 제한 없이 할 수 있도록 충분한 지원을 아끼시지 않습니다. 마지막으로 다른 연구실 또는 병원 및 회사와 활발한 공동연구를 진행함으로써 각 전공 분야의 전문가들끼리 정보를 공유하고 협력할 수 있는 네트워크 환경이 구축되어 있습니다. 다양한 전문가들의 소통을 통하여 넓은 범위의 생물학 지식과 경험을 나눌 수 있습니다. 이러한 환경을 제공하는 연구실이기 때문에 구성원들이 좋은 결과를 꾸준히 보여줄 수 있다고 생각합니다.
3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
연구 활동을 통하여 새로운 지식을 발견했다는 것에 자부심을 갖게 됩니다. 이를 통해 실제 현업에 긍정적인 영향을 미칠 수 있게 된다면 매우 보람찰 것 같습니다. 연구는 대부분 동료들과 협력을 통해 이루어 집니다. 연구를 진행하다 보면 많은 문제를 직면하게 됩니다. 이때 동료들과 함께 노력하고 문제를 해결해 나가는 과정에서 팀워크의 중요성을 느끼고 함께 문제를 해결했다는 것에 기쁨을 느낀 적이 많습니다. 연구 중 얻을 수 있었던 지식과 노하우를 다른 사람들과 공유하는 과정에서 뿌듯함도 느낍니다. 선배들에게 연구 노하우를 전수받았던 것처럼 후배 연구자들에게도 지식을 전달하는 것이 매우 중요합니다. 더 나아가 제 연구가 이 분야의 미래 연구자들에게 좋은 영감을 주고 영향을 미칠 수 있길 바랍니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
팀원간의 협력, 의사소통을 통해 효율적인 연구 환경을 조성하고 팀워크의 중요성을 충분히 인식하는 것이 중요하다고 생각합니다. 생물 정보학 분야 뿐만 아니라 다른 분야도 마찬가지겠지만 연구를 진행하는데 있어 혼자 힘으로 하는 것 보다 동료 연구자들의 노력과 지식이 결합되어 더 나은 결과를 도출해낼 수 있다고 생각합니다. 특히, 생물 정보학 분야는 생물학 뿐만 아니라 다양한 분야의 지식 습득과 데이터 속성에 대한 이해가 필요하기 때문에 혼자만의 공부로는 쉽지 않습니다. 연구실 선배들의 한빛사 인터뷰에도 많이 언급되었지만, 우리 연구실에서는 동료들과 협력과 활발한 토론 문화를 장려하고 있으며, 이를 통해 연구를 진행하면서 직면하는 문제들을 효과적이고 창의적으로 해결할 수 있었습니다. 이처럼 후배 연구자분들도 팀원들간에 활발한 소통을 통하여 팀 전체의 학문적 역량을 높이고 더 높은 수준의 연구 목표를 지향할 수 있게 되면 좋겠습니다.
5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
저는 석박통합과정 동안 효율적인 신약 개발을 위해 전임상 모델과 인간 사이의 생물학적 차이를 분석하고 이를 통하여 임상 시험에서 약물의 부작용, 승인 여부를 예측하는 일을 진행해왔습니다. 현재 현업에서는 신약 개발을 하기위해 광범위한 화학구조 및 전임상, 임상 생체 관련 데이터를 축적하고 있을 뿐만 아니라 인공지능 모델을 적극적으로 활용하고자 하고 있습니다. 제가 공부해온 지식과 현업에서 제공하는 데이터를 결합하여 새로운 약물 후보물질을 탐색하고 기존 약물의 새로운 의료적 용도를 찾는데 실질적으로 도움을 주고 싶습니다.
인공지능 기반으로 세포, 동물 모델과 환자들의 멀티오믹스 (genome, proteome, metabolome, transcriptome) 데이터를 통합 분석하여 질병 관련 타겟 유전자를 도출할 수 있습니다. 발굴된 타겟 유전자와 약물 독성 및 반응성을 연결하여 실제 연구 개발 가능한 약물 후보군을 추려낼 수 있습니다. 추려낸 후보에 대하여 약물 승인 예측을 통하여 전임상, 임상 시험을 위한 우선순위를 정할 수 있습니다. 이러한 과정은 효율적인 신약 개발 뿐만 아니라 약물의 새로운 의료적 용도를 찾는 것을 가능하게 할 것입니다.
6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....
논문 작성 과정에서 저에게 도움을 주신 모든 분들께 깊이 감사의 말씀을 드립니다. 많이 부족한 저를 오랜 시간 지도해주신 김상욱 교수님께 진심으로 감사드립니다. 또한, 연구하는 중에 생긴 어려움을 같이 고민해주시고 연구의 성공적 진행과 최종 결과에 이르는데 많은 도움을 주신 연구실 구성원들께도 감사의 말씀을 전합니다.
특히, 이번 논문을 완성하는 데 있어 제 가족들의 격려와 지지도 큰 도움이 되었습니다. 가족들의 지지 속에서 저는 꾸준히 연구를 이어갈 수 있었습니다. 그 결과로 가족 여러분에게 기쁜 소식을 전할 수 있게 되어 감사합니다. 가족들과 떨어져 대학원 생활을 하는 동안 기쁠 때나 힘들 때나 항상 옆에서 응원해준 여자친구에게도 큰 고마움을 표합니다.
본 논문을 완성 가능하게 하는 데에 도움을 주신 모든 분들께 다시 한번 깊이 감사드리며, 앞으로의 연구에서도 더 좋은 성과를 이룰 수 있도록 노력하겠습니다.
#Drug approval
# Clinical translation
# Machine learning
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