인공지능이 세포 간의 커뮤니케이션을 학습해 면역 항암 치료의 반응성을 예측하는 연구가 성공했다. 이 기술은 흑색종·위암·폐암·방광암 환자 700명의 샘플 분석에서 높은 정확도를 보였다.
포항공과대학교(포스텍) 생명과학과·융합대학원 김상욱 교수와 생명과학과 이주훈 박사 연구팀은 마이크로바이옴 치료제 개발회사인 이뮤노바이옴과의 공동연구를 통해 AI로 면역 항암 치료의 약물 반응성을 예측하는 데 성공했다고 5일 밝혔다. 이 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’에 지난달 31일 게재됐다.
면역세포가 암세포와 정상 세포를 제대로 식별하지 못하면 자가면역질환이 발생한다. 면역 관문(immune checkpoint)은 이를 방지하고, 자체 조직에 대한 공격을 제어하는 곳이다. 하지만 암세포가 이를 악용해 면역세포의 공격을 피하는 경우도 있다. 이 때문에 최근에는 면역 관문 억제제(ICI)를 사용한 항암 치료가 각광받고 있다.
다만 환자마다 유전적인 요인이나 환경적인 요인이 달라서 하나의 ICI에 반응하는 환자는 3분의 1도 되지 않는다. 효율적인 항암 치료를 위해서는 ICI에 환자가 어떻게 반응할지 예측할 필요가 있다.
연구팀은 세포 안의 단백질 상호작용을 학습한 인공지능 모델을 개발했다. 이 모델은 세포 밖의 네트워크를 추가로 학습해 환자 반응을 예측했다. 연구팀은 ICI에 대한 반응 여부와 내성을 결정하는 핵심 통신 경로를 확인했다. 또한 해당 경로를 담당하는 세포도 찾아냈다. 흑색종, 위암, 폐암, 방광암 등 4개 종양 세포를 가진 700명의 환자를 대상으로 한 샘플 분석에서 이 AI는 높은 정확도로 ICI에 대한 반응 여부와 내성을 예측했다.
김상욱 교수는 이 기술을 이용해 환자별 맞춤형 면역 항암 치료가 가능해질 것이라고 밝혔다. 세포 간 통신 네트워크는 면역계의 기본 원리로 다른 면역 질환 치료에도 적용될 수 있다고 덧붙였다. 임신혁 이뮤노바이옴 대표는 이 기술로 마이크로바이옴 치료제 개발 기간을 단축할 것이라고 기대했다.
참고자료
Science Advances, DOI : https://doi.org/10.1126/sciadv.adj0785
[조선일보와 미디어DX가 공동 개발한 생성형 AI의 도움을 받아 작성한 기사입니다.]