암세포에 대한 면역반응을 유도하는 신생 항원을 발굴할 인공지능(AI) 플랫폼이 개발됐다. 관련 연구자들이 활용할 수 있는 웹서비스도 구축해 암 백신 개발에 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.
한국과학기술원(KAIST)은 최정균 바이오 및 뇌공학과 교수가 치료용 암 백신에 사용하는 신생 항원 예측 AI 모델을 개발하고, 웹서비스를 구축했다고 17일 밝혔다. 이번 연구는 면역항암치료기술 개발업체 펜타메딕스와 함께 진행했다.
신생 항원은 암세포의 돌연변이에서 나온 단백질 조각 중 면역반응을 유도하는 항원이다. 글로벌 제약사 모더나와 바이오엔텍도 암 치료를 위한 신생 항원 백신용으로 개발하던 전령리보핵산(mRNA) 플랫폼으로 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 백신을 개발한 바 있다. 대형 제약사들은 신생 항원을 이용한 암 백신 임상시험을 진행 중이다.
연구팀은 딥러닝으로 면역세포 반응을 유도할 수 있는 신생 항원을 발굴하는 AI 모델을 개발하고, 연구자들이 활용할 수 있도록 '딥네오(DeepNeo)'라는 웹서비스를 공개했다.
기존 신생 항원 발굴은 MHC 단백질과 결합할 수 있는 돌연변이를 예측하는 데 한정돼 있다. MHC 단백질은 외부에서 들어온 병원균이나 암세포에서 발생한 항원이 결합해 면역반응을 활성화하는 역할을 한다. 하지만 암 백신은 돌연변이가 MHC 결합체가 실제로 면역세포에 반응을 유발해야 효과를 보이는데, 현재 기술로는 결합체가 면역반응을 자극할 수 있는지 알 수 없다.
연구팀은 결합체 반응을 살피기 위해 새로운 개념의 딥러닝 모델을 구축했다. 빅데이터 분석으로 면역성과 항암 반응성이 뛰어난 신생 항원을 발굴할 수 있다. 새로 개발한 웹서비스로 면역세포 반응을 효과적으로 유도할 수 있는 항암 백신 개발이 가능하다는 게 연구팀의 설명이다.
최정균 교수는 "코로나19 백신에서 mRNA 플랫폼이 검증된 만큼, AI 기술이 암 백신 상용화에도 도움이 되길 희망한다"고 밝혔다.
이번 연구는 한국연구재단 기초연구실지원사업의 지원을 받았다. 새로 개발된 딥러닝 모델의 핵심 알고리즘은 국제학술지 '네이처 제네틱스(Nature Genetics)'에 올해 1월 게재됐다. 또 기존보다 개선된 AI 모델은 올해 4월 국제학술지 '핵산 연구(Nucleic Acids Research)'에 공개됐다.
참고 자료
Nature Genetics, DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-022-01273-y
Nucleic Acids Research, DOI: https://doi.org/10.1093/nar/gkad275