약물 부작용 줄이는 AI 도구 개발

연구자들은 신체와 뇌에 부정적인 항콜린성 효과를 경험할 가능성이 있는 약물을 계산하기 위한 새로운 도구를 개발했습니다. 이러한 합병증은 아세틸콜린이라고 하는 주요 신경전달자를 차단하는 다양한 처방전과 약국 약물의 사용으로 인해 발생할 수 있습니다.

항콜린성 효과가 있는 약물의 유형은 많습니다.

새로운 도구에 대한 연구는 Age and Ageing에 발표되었습니다.

IACT 도구 개발

항콜린성 부작용의 잠재적인 예로는 혼乱, 시야 흐림, 현기증, 뇌 기능 저하 등이 있습니다. 이러한 부작용은 낙상 위험을 증가시키고 치매 위험과도 관련이 있습니다.

연구자들이 개발한 도구는 인공 지능을 사용하여 약물의 유해한 효과를 계산할 수 있습니다. 온라인 도구는 국제 항콜린성 인지 부담 도구(IACT)라고 하며, 자연어 처리와 화학 구조 분석을 사용하여 항콜린성 효과가 있는 약물을 식별합니다.

이 도구는 기계 학습 기술을 통합하여 웹사이트 포털에서 자동으로 업데이트할 수 있는 첫 번째 도구입니다. 보고된 부작용에 따라 점수를 할당하여 항콜린성 부담을 평가하며, 약물의 화학 구조와 밀접하게 일치하여 이전의 시스템보다 더 정확한 점수 시스템을 제공합니다. 연구가 완료되면 이러한 유형의 도구는 일반적인 약물의 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

엑서터 대학교의 크리스 폭스 교수는 연구의 공동 저자 중 한 명입니다.

“항콜린성 효과가 있는 약물의 사용은 낙상, 혼란 등과 같은重大한 유해한 효과를 가질 수 있습니다. 이러한 부작용은 피할 수 있으며, 병원 입원 및 사망으로 이어질 수 있습니다. 이 새로운 도구는 더 개인화된 의료 접근 방식을 제공하는 유망한 방향으로, 올바른 사람에게 안전하고 효과적인 치료를 제공하면서 원치 않는 항콜린성 효과를 피하는 데 도움이 될 수 있습니다.”라고 폭스 교수는 말합니다.

광범위한 사용 가능성

연구진은 110명의 의료 전문가를 설문조사했으며, 85%의 전문가가 항콜린성 부작용의 위험을 평가하는 도구가 사용 가능하다면 사용할 것이라고 응답했습니다.

이스트 앵글리아 대학교의 사베르 사미 박사는 연구의 또 다른 공동 저자입니다.

“우리의 도구는 항콜린성 부담을 측정하기 위한 혁신적인 인공 지능 기술을 사용하는 첫 번째 도구입니다. 추가 연구가 진행되면 이 도구는 약사와 처방 의료 전문가를 지원하여 환자에게 최상의 치료를 제공하는 데 도움이 될 것입니다.”라고 사미 박사는 말합니다.

아스턴 대학교의 이언 메이드먼트 교수도 연구에 참여했습니다.

“저는 이 분야에서 20년 이상 연구해 왔습니다. 항콜린성 부작용은 환자에게 매우 고통스러울 수 있습니다. 우리는 이러한 부작용을 평가하기 위한 더好的 방법이 필요합니다.”라고 메이드먼트 교수는 말합니다.