한국과학기술원(KAIST) 수리과학과 김재경 교수와 충남대 약대 김상겸 교수, 기초과학연구원(IBS) 의생명수학그룹 공동 연구팀은 단 한 번의 실험으로 효소 저해 상수를 추정할 수 있는 방법을 고안했다고 15일 밝혔다.

효소 저해 상수는 신약 개발 시 효소와 약물, 약물과 약물 간 상호작용을 예측하는 지표이다.

약물을 병용할 때 발생할 수 있는 상호작용을 분석해 약물 저해 효과를 예측하기 위한 것이다.

전통적으로 수많은 농도 조건에서 반복 실험을 거쳐 저해 상수를 추정하는데, 지금까지 6만편의 논문에 활용될 만큼 이 방법이 널리 쓰였다.

그러나 동일한 기질과 저해제의 조합에도 연구마다 추정치가 10배 이상 차이가 나는 사례가 보고됐다.

연구팀은 저해 상수 추정 과정을 수학적으로 분석해 데이터의 절반 이상이 실제 추정에 불필요하거나, 오히려 왜곡을 초래할 수 있음을 밝혀냈다.

수학적 모델링과 오차 지형(각 매개변수 조합에서 오차가 얼마나 되는지를 보여주는 지형도) 분석을 통해 단 하나의 농도만으로도 저해 상수를 추정할 수 있는 분석법을 제시했다.

저해제 농도를 다양하게 사용하는 기존 방식보다, 충분히 높은 저해제 농도 하나에서 추정한 결과가 더 정확하고 효율적일 수 있다는 점을 확인했다.

이 방법을 실제 약물 데이터에 적용해 기존보다 75% 이상 적은 데이터만으로도 저해 상수를 정확하게 추정해냈다고 연구팀은 설명했다.

김상겸 교수는 "이번 연구는 수십 년간 정형화된 약물 실험 설계를 근본적으로 재검토하게 했다"며 "약효와 부작용 예측의 정확도를 높일 수 있는 새로운 표준이 될 것"이라고 기대했다.

김재경 교수는 "수학적 접근이 생명과학 실험 설계를 어떻게 혁신할 수 있는지를 보여주는 대표적인 성과"라고 평가했다.

KAIST는 개발한 방법을 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 오픈소스 플랫폼인 깃허브(https://github.com/Mathbiomed/50-BOA)에 공개했다.

KAIST 장형준 학사과정과 송윤민 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 성과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈' (Nature Communications) 지난 5일 자에 실렸다.