식물성 성분 잠재 기능성 평가 시간 절감 효과
김선호 박사, 지난달 비타푸즈아시아서 첫 소개 강연회 화제
건강기능식품용 천연물 신소재 원료의 기능성을 임상시험 등 없이도 빠르게 식별해내는 인공지능(Al) 모델이 개발돼 비상한 관심을 모으고 있다.
건강기능식품과 화장품, 식품 규제 컨설턴트 기업인 세아바이오솔루션 대표 김선호 박사가 개발한 NaturaPredicta®가 바로 그것으로, 최근 싱가포르에서 열린 비타푸즈아시아에서 첫소개 강연회를 가져 화제가 됐다.
김선호 박사가 최근 2년반동안 개발해 선보인 ‘인공지능을 이용한 천연물 건강기능식품 소재의 기능성 예측 모델 NaturaPredicta TM은 지난달 특허출원 했으며 건강기능식품포럼의 학술지에도 그 내용이 소개된 바 있다.
이 모델은 관심 천연물 추출물 유래 소재가 현재 우리나라 건강기능식품에 승인된 성분과 유사한 건강 기능을 제공할 수 있는지 비교하는 방식으로 작동하며, 지수가 높을수록 성분 간의 기능이 유사하다는 것을 의미한다. 모델은 또 성분과 기능의 관계를 히트맵으로 표시하는데, 이 프로세스는 자연어 처리(NLP) 및 의료문헌 텍스트 마이닝 도구인 BioBERT와 같은 AI 기술을 사용한다.
개발자인 김선호 박사는 “천연물 추출물 유래 소재의 잠재적 기능을 평가하는 일은 전 세계 신소재 개발자들이 공통으로 겪는 어려움으로서, 그에 필요한 시간을 줄이기 위해 개발됐다.”고 말했다.
NaturaPredicta®의 초기 단계에서는 9개 성분을 이용해 이 성분들이 만성질환과 관련된 53개 건강기능식품 소재와 어떻게 비교되는지 연구했다. 9개의 식물성 성분은 Arachis hypogaea, Avena sativa, Centella asiatica, Crataegus pinnatifida, Eleutherococcus senticosus, Helianthus annuus, Morus alba, Saccharum officinarum 및 Triticum aestivum이다.
히트맵을 기반으로 한 예측 모델 결과, 땅콩(Arachis hypogaea)은 HFF 성분인 생강(zingiber officinale), 강황(curcuma longa)과 가장 유사한 생물활성 성분이 포함돼 있는 것으로 나타났고, 혈당, 혈중 중성지방 및 체지방과 관련된 기능에서도 비슷한 점수를 보였다. 또한, 땅콩과 강황은 혈당, 인지 능력 및 여성 폐경과 관련된 기능에서 유사성을 나타냈다.
김선호 박사는 "이 연구에서 NaturaPredicta®는 건강기능식품 소재와 잠재적인 건강기능식품 소재 후보 간의 유사성을 찾는 데 사용될 수 있는 가능성을 보여주었다,"고 밝혔다.
김 박사에 따르면 이 모델은 특히 신약 발견에서 AI 기술이 널리 사용되고 있어 그 개념에 익숙한 건강기능식품 사업을 운영하는 제약회사들의 관심이 매우 크다.
그러나 제약회사와 식품회사 간에는 신제품 성분 발견 프로세스가 완전히 다르다는 점에 주의해야 한다고 김박사는 조언한다. 활성제약성분(API)은 단일 분자를 포함하는 반면 건강기능식품 성분은 추출물에 수천 개의 활성 성분이 포함돼 더 복잡하기 때문이다.
예를 들어, 녹차추출물은 녹차의 주요 폴리페놀 성분인 카테킨뿐만 아니라 다른 여러 성분들도 함께 상호작용해 건강상 이점을 제공하기 때문에 녹차추출물의 건강기능성은 카테킨만으로 설명되지 않는다는 설명이다.
AI 모델은 또 작물의 잠재적 기능성을 찾고자 하는 농부들에게도 도움을 줄 수 있다. 김 박사는 "농부는 자신들이 재배한 작물을 기능성식품 소재로 개발하기 위해 거액의 연구비를 지불해야 하는데, 연구결과 통계적으로 유의미한 결과가 없어도 피할 수 없는 것이 현실이어서 인공지능 모델의 목표는 이러한 농부들의 불필요한 비용과 시간을 줄이는 것이다,"고 말했다.
한편, 김선호 박사는 AI 모델을 한국의 37종 기능성 성분을 포함해 미국 FDA와 유럽식품안전청(EFSA) 등 전 세계 다양한 규제기관에서 허용하는 더 많은 건강기능식품 성분에 적용할 수 있도록 9000개 이상의 데이터베이스를 확보할 계획이다.
