고려대학교 안산병원 이비인후과 최준 교수( 사진 좌)와 고려대학교 의과대학 제브라피쉬 중개의학연구소 한은정 교수 연구팀이 「Translational framework combining machine learning and in vivo screening for aminoglycoside ototoxicity prevention」 연구에서 인공지능(이하 AI) 스크리닝 모델과 제브라피쉬(zebrafish) 동물 실험을 결합해 항생제에 의한 난청 부작용을 억제할 수 있는 후보 약물을 발굴했다. 해당 연구는 청각 연구 분야 국제학술지 Hearing Research에 게재됐다.
아미노글리코사이드 계열 항생제는 결핵이나 중증 세균 감염 치료에 널리 사용되는 약물이지만 내이(inner ear)의 감각세포인 유모세포(hair cell)를 손상시켜 난청을 유발할 수 있는 부작용이 있다. 특히 유모세포는 손상될 경우 재생이 어려워 영구적인 청력 저하로 이어질 수 있다.
연구팀은 AI 스크리닝 모델을 활용해 총 2,253개 약물의 분자 구조와 독성 데이터를 분석하여 난청 부작용 억제 가능성이 높은 28개의 후보 물질을 선별했다. 이후 제브라피쉬를 활용해 실제 억제 효과를 검증했다. 제브라피쉬는 인간과 유전적 유사성이 높아 약물 독성 연구 등에 효과적인 동물 실험 모델이다.
연구 결과 총 28개의 후보 물질 가운데 락트산암모늄액(Ammonium Lactate), L-글루타민(L-Glutamine), 말산(Malic Acid), 덱스판테놀(Dexpanthenol), 구연산칼슘(Calcium Citrate Tetrahydrate), 스트론튬 라넬레이트(Strontium Ranelate) 등 6개 약물이 아미노글리코사이드에 의해 발생하는 유모세포 손상을 유의미하게 억제하는 것으로 확인됐다. 아미노글리코사이드에 노출된 제브라피쉬에서는 유모세포 수가 정상 대비 절반 수준으로 감소했지만, 후보 약물을 함께 처리했을 때 유모세포 생존 수가 약 15~25%가량 보호됐다.
특히 이번 연구는 AI 기반 약물 스크리닝 모델과 제브라피쉬 실험을 결합한 통합 연구 플랫폼을 제시했다는 점에서 의의가 있다. 연구팀은 AI 모델을 활용해 수천 개의 약물 후보 가운데 유망한 물질을 먼저 선별하고 이를 제브라피쉬 실험으로 검증함으로써, 많은 약물을 하나씩 실험해야 하는 기존 방식보다 연구 시간과 비용을 대폭 줄일 수 있음을 확인했다. 이러한 접근법은 이미 개발되었거나 사용 중인 약물의 새로운 치료 가능성을 찾는 ‘약물 재창출(drug repositioning)’ 연구의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.
최준 교수는 “이번 연구를 통해 이독성 난청 예방을 위한 물질의 발굴뿐만 아니라 인공지능 기반 약물 분석과 제브라피쉬 실험을 결합한 연구 플랫폼의 효과성을 검증했다”며 “이 연구는 오랜 시간 동안 같은 주제에 대해 다양한 방법을 융합하여 얻은 결과이며, 함께 연구를 수행한 한은정 교수와 고려대학교 전기전자공학부 이상현 교수팀(최윤재, 김홍기, 장용훈 학생)과의 연구 결과가 세상에 도움이 되는 연구로 남을 수 있게 되어 큰 의미가 있을 것이며 향후 약물 재창출 연구에 활용될 경우 치료제 개발 속도를 크게 앞당길 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
