인공지능(AI)과 빅데이터를 활용해 암세포만 집중 공략하는 면역세포 치료법이 개발됐다. 이번에 개발된 면역세포 치료법은 2개의 항원을 인식할 수 있어 암 치료의 부작용도 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
한국과학기술원(KAIST) 최정균 바이오 및 뇌공학과 교수와 박종원 의과학대학원 교수는 딥러닝 알고리즘으로 키메라 항원 수용체(CAR)가 암과 정상 세포를 구별하고, 암세포만 치료하는 핵심기술을 개발했다고 2일 밝혔다.
CAR 세포치료는 암 환자의 면역체계를 활용해 암을 치료하는 면역 항암 치료법이다. 특히 면역세포인 CAR-T나 CAR-NK 암 항원을 인식하고 암세포를 직접 파괴한다. 현재는 혈액암은 치료에 성공했지만, 고형암은 부작용을 최소화하기 위해 암세포만 공략하는 ‘스마트 면역세포’ 개발이 진행되고 있다.
연구팀은 수백만 개에 달하는 세포의 유전자 발현 데이터베이스를 구축하고, 종양세포와 정상 세포의 유전자 발현 양상의 차이를 구별할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발했다. 알고리즘은 단순히 세포를 구별하는 데 그치지 않고, 유전자 조합 검색에도 활용될 수 있다.
연구팀은 딥러닝 알고리즘으로 유전자 조합에 대한 세포 단위 시뮬레이션을 진행하고, 암세포만 공략할 수 있는 논리회로를 찾았다. 논리회로는 스마트 면역세포 개발에 사용되는 CAR 엔지니어링 기술로, ‘And-Or-Not’과 같은 컴퓨터 연산 논리회로로 암세포를 공략하는 방법이다.
특히 유전자 조합으로 2개의 항원을 인식할 수 있는 ‘이중타겟 스위치 CAR-T’ 개발에도 이 알고리즘을 적용할 수 있다. 암세포에는 작동하고 정상 세포에 대한 공격 가능성은 낮추면서 최적의 면역세포 후보를 발굴할 수 있다는 게 연구팀의 설명이다.
논문의 제1 저자인 권준하 KAIST 바이오 및 뇌공학과 박사는 “이번 연구는 이전에 시도된 적 없는 방법론으로, 수백만 개의 개별 암세포와 정상 세포에 대한 시뮬레이션을 통해 최적의 CAR 세포용 회로들을 찾아낸 과정”이라며 “CAR 세포치료가 고형암으로 확대되는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 했다.
이번 연구는 한국연구재단 차세대응용오믹스사업의 지원을 받아 수행됐다. 연구 성과는 국제학술지 ‘네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)에 지난달 16일 게재됐다.
[참고 자료]
Nature Biotechnology, DOI: https://doi.org/10.1038/s41587-023-01686-y