아주대학교병원 방사선종양학과 허재성 교수팀이 중앙대학교 이윤지·백준기 교수팀과 함께 신약 후보 물질의 간 대사 안정성을 정밀 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델 MetaboGNN을 개발했다고 18일 밝혔다.
MetaboGNN은 분자 구조를 그래프로 분석하는 그래프 신경망(GNN)과 분자 간 미세한 차이를 학습하는 그래프 대조학습(GCL)을 결합해 실험 없이 간 대사 안정성을 예측한다. 특히 사람과 생쥐의 간 대사 데이터를 동시에 학습해 종 간 대사 차이를 반영한 세계 최초 모델로 주목받고 있다.
연구팀은 MetaboGNN에 3981개의 간 미소체 데이터를 학습시켜 기존 모델보다 오차를 크게 줄이고 정확도를 높였다. MetaboGNN의 예측 정확도(AUROC)는 0.81, 모델 신뢰도(MCC)는 0.47로 최고 수준을 기록했으며, 어떤 분자 구조가 대사 안정성을 높이거나 낮추는지 시각적으로 분석할 수 있는 해석 가능한 AI 기능도 갖췄다.
허재성 교수는 “MetaboGNN은 간 대사 예측의 정확도를 획기적으로 높였을 뿐 아니라, 화학적 근거까지 제시해 신약 후보 물질 설계 단계에서 바로 활용할 수 있는 도구가 될 것”이라고 말했다.
