그런데 분위기가 꽤 달랐어요.
산업화 이후 많은 화학물질이 사용되면서 인체가 유해 물질에 노출될 가능성도 높아지고 있다.
일부 화학물질은 DNA를 손상하거나 세포 내 대사 과정을 교란해 암 발생 위험을 높인다. 그래서 발암 가능성을 정확히 평가하는 것은 중요한 과제 중 하나다.
최근 인공지능(AI) 기반 발암 위험 예측 기술이 개발돼 주목받고 있다. [사진=AI 생성 이미지]
기존 AI 예측 모델의 한계…장기별 특성 반영 어려워
전남대학교 기능전자컴퓨터공학과 유선용 교수 연구팀은 화학물질의 장기별 발암 위험을 빠르고 체계적으로 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 국제학술지 ‘브리핑스 인 바이오인포매틱스’에 밝혔다.
AI, 공통 발암 특징과 장기별 특성 동시에 학습한다
이에 연구팀은 간, 폐, 위, 유방 등 4개 장기를 대상으로 화학물질의 발암 위험을 동시에 예측하는 ‘다중작업학습 AI 모델’을 개발했다.
다중작업학습 AI 모델은 여러 장기에서 공통으로 나타나는 발암 특징과 각 장기만의 고유한 특징의 동시 학습이 가능하다는 특징이 있다.
해당 모델은 여러 장기에서 공통적으로 활용되는 표현을 학습하는 ‘공유층’과 장기별 특성을 반영하는 ‘작업별층’으로 구성된다.
공유층에서는 분자의 구조를 점과 선으로 이루어진 그래프로 표현해 여러 장기에서 공통적으로 나타나는 발암성 관련 표현을 효과적으로 추출한다.
이렇게 학습된 공유 표현은 장기별 발암성 예측의 기반으로 활용된다.
AI 모델로 시간과 비용 크게 절감한다
또, 3개 장기의 데이터를 이용해 발암 패턴을 미리 학습해 뼈대를 잡고, 이를 바탕으로 4개 장기 전체를 다시 학습하는 방식을 사용했다.
이를 통해 장기 간에 공유되는 발암 패턴을 안정적이고 효과적으로 학습할 수 있게 했다.
그 결과, 암을 유발하는 핵심 분자 구조를 스스로 찾아내는 등 기존의 단일 장기 예측 모델보다 뛰어난 성능을 증명했다.
[사진=unsplash]
이번 연구 성과를 통해 신약 개발 초기에 발암 위험이 높은 후보 물질을 미리 가려내거나 우선 검토할 수 있어, 동물 실험 의존도를 낮출 수 있다.
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또, 화학물질의 안전성 평가 및 규제 의사결정 과정에서 시간과 비용을 절감해 체계적인 독성평가 체계 구축에 도움을 줄 것으로 기대되고 있다.
유선용 교수는 “이번 연구는 화학물질의 장기별 발암 위험을 빠르고 예측할 수 있는 기반을 마련했다”고 밝혔다.
이어 “향후 투여 경로와 용량, 종 특이성 등의 데이터가 더 쌓이면 맞춤형 의학 및 정밀 독성평가, 환경 안전관리 분야에서 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 내다봤다.
기존 AI 예측 모델의 한계 장기별 특성 반영 어려워
출처 : Briefings in Bioinformatics
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