약물성 간 손상 예측
약물성 간 손상 예측
  • 함예솔
  • 승인 2020.03.16 23:55
  • 조회수 303
  • 댓글 0
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요약

 

신약 개발 과정에서 문제가 돼왔던 약물성 간손상(drug-induced liver injury, DILI) 유발 가능성을 예측할 수 있는 'ToxSTAR'이 개발됐습니다. 약물성 간손상은 신약개발의 주요 저해요소 중 하나로 꼽혀왔고 이에 많은 연구진이 초기에 약물성 간손상을 예측하고 제거하기 위해 노력해왔습니다. ToxSTAR는 스크리닝 기술, 대체시험 모델, 컴퓨터 기반 예측 모델을 통합해서 약물성 간손상 예측을 시도하는 최초의 모델입니다. 이번 연구로 신약개발의 효율성을 높이고 화학물질의 유해성을 예측할 수 있을 전망입니다.

신약개발과정에서 문제가 돼왔던 약물성 간손상(drug-induced liver injury, DILI) 유발 가능성을 예측할 수 있는 또 다른 접근법이 제시됐습니다. 안전성평가연구소는 독성정보연구그룹, 바이오시스템 연구그룹, 분자독성연구그룹 간의 융합 연구를 통해 약물성 간손상을 예측하고 기전을 분석할 수 있는 플랫폼 ToxSTAR를 개발하는 연구를 수행하고 있습니다. 

 

독성정보연구그룹 신현길 박사는 해당 연구를 통해 약물과 약물 대사체 구조 정보를 기반으로 신약 개발 중 빈번히 발생하는 쓸개즙정체(cholestasis), 간경변증(cirrhosis), 간염(hepatitis), 지방간(steatosis) 유발 가능성을 예측하는 모델들을 개발했습니다.  

약물성 간손상 (drug-induced liver injury, DILI) 유발 가능성을 예측한다. 출처: AdobeStock
약물성 간손상(drug-induced liver injury, DILI) 유발 가능성을 예측한다. 출처: AdobeStock

신약개발 효율성↑, 유해성 예측 위해 개발된 ToxSTAR

 

안전성평가연구소가 개발 중인 ToxSTAR는 분자영상 기반의 고속대용량 독성 스크리닝기술 및 대체시험모델들을 활용해 신약 개발의 효율성을 높이고 화학물질의 유해성을 예측하는 것을 목표로 합니다. 초기 웹버전은 2019년에 개발이 되었고 현재 시범 운영 및 예측력 검증을 진행하고 있으며 화합물 구조 표현 방식 중 하나인 스마일즈(smiles) 코드를 입력하면 구조적 유사도가 높은 상위 5개의 약물에 대한 예측 결과를 함께 확인해 볼 수 있습니다.

 

약물성 간손상은 신약 개발 과정 중 화학물질이나 대사체에서 나온 물질이 간독성을 일으키는 현상입니다. 신약 개발의 주요 저해 요소 중 하나로 꼽혀왔고 이에 따라 많은 연구진들이 초기에 약물성 간손상을 예측하고 제거하기 위해 노력해오고 있습니다. 이미 많은 연구들이 진행됐지만 ToxSTAR는 스크리닝 기술, 대체시험 모델, 컴퓨터 기반 예측 모델을 통합해서 약물성 간손상 예측을 시도하는 최초의 모델로 여겨집니다.

왼-화합물 ‘Amiodarone’ 에 대한 예측 결과로 녹색부분은 약물성간염 인자를 갖고 있다는 의미로  해석 할 수 있다. 오-benzbromarone과 구조적으로 유사한 상위 2개의 약물 예측 결과. 출처:안전성평가연구소
왼-화합물 'Amiodarone'에 대한 예측 결과. 녹색 부분은 약물성 간염 인자를 갖고 있다는 의미로 해석 할 수 있다. 오-benzbromarone과 구조적으로 유사한 상위 2개의 약물 예측 결과. 출처:안전성평가연구소

현재 ToxSTAR의 데이터베이스에는 154개의 약물 구조와 함께 실험 및 예측 결과들이 저장 돼 있고 향후 122종에 대한 데이터가 더 추가될 계획입니다. 현재는 약물성 간손상 가능성을 수치로만 제시해주고 있지만 다양한 형태의 데이터를 추가적으로 활용해 다양한 약물성 간손상의 기전을 예측하는 방법을 도입하는 방안도 연구 중에 있습니다. 추가적으로 오는 11월에는 관련 OECD 미팅에도 참여하여 연구 결과를 공유하고 ToxSTAR의 활용 방안을 추가적으로 논의할 계획입니다.

 

독성정보연구그룹 강명균 그룹장은 "이번 연구는 대체 독성시험 관련 원천기술의 선점으로 신약개발 시장을 포함하는 in vitro 독성평가 관련시장에서 기술적 우위를 차지 할 수 있게 됐다"며 "앞으로 미국 식약처 국립독성연구센터와도 협력연구를 수행할 방침"이라고 밝혔습니다. 이번 연구 결과는 <Frontiers in pharmacology>에 게재됐습니다.

 


##참고자료##

 

Shin, Hyun Kil, et al. "Development of prediction models for drug-induced cholestasis, cirrhosis, hepatitis, and steatosis based on drug and drug metabolite structures." Frontiers in Pharmacology 11 (2020).

 


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