[이달의 과학기술인상] AI 활용한 차세대 면역 항암 치료 연구 기여

최정균 KAIST 바이오및뇌공학과 교수
신생항원 예측 AI 플랫폼 개발
연구자들 위한 웹서비스도 구축
암세포만 선별해 파괴할수 있는
면역세포 치료 핵심기술도 확보

최정균(앞줄 가운데) KAIST 바이오및뇌공학과 교수가 운영하는 오믹스 연구실 연구원들이 한자리에 모였다. 사진 제공=KAIST

[서울경제]

암 환자의 면역 체계를 활용한 면역 항암 치료는 최근 종양학에서 가장 많은 연구가 이뤄지고 있다. 특히 암 백신과 세포 치료가 차세대 치료법으로 각광 받는다. 암 백신이 효과가 있으려면 돌연변이 단백질인 신생 항원과 주조직적합성복합체(MHC·단백질을 암호화하는 거대한 유전자군) 단백질이 결합해 T 세포 면역반응을 유발해야 한다. 하지만 기존의 암 백신 개발은 신생 항원과 MHC의 물리적 결합을 예측하는 데 한정됐다. 결합체가 실제로 T 세포 면역반응을 일으키는지 알지 못한 상태에서 임상시험이 진행됐기 때문이다.

과학기술정보통신부가 주최하고 한국연구재단과 서울경제신문이 공동 주관하는 ‘이달의 과학기술인상’ 7월 수상자인 최정균(47) 한국과학기술원(KAIST) 바이오및뇌공학과 교수는 인공지능(AI)을 활용해 암 백신과 세포 치료 등 차세대 면역 항암 치료의 타깃(목표)을 발굴하고 공동 창업(㈜펜타메딕스)을 통한 실용화를 추진해왔다.

최 교수 연구팀은 개인 맞춤 치료용 암 백신 개발에 사용할 수 있는 신생 항원 예측 AI 플랫폼을 개발했다. 이는 T세포를 통해 면역반응을 유발할 수 있는 신생 항원-MHC 복합체를 예측하는 최초의 기술로 꼽힌다. 연구자들이 플랫폼을 손쉽게 활용할 수 있도록 웹서비스 ‘딥네오’도 구축했다.

연구팀은 정상 세포와 암세포 간 유전자 발현 양상의 차이를 구분하는 AI 방법론을 통해 암세포만 정확하게 공략하는 스마트 면역 세포 치료제의 핵심 기술도 확보했다. 이 기술을 활용하면 고안된 키메라항원수용체(CAR)를 장착한 면역 세포가 최소한의 부작용으로 암세포만 선별해 파괴할 수 있다는 게 최 교수의 주장이다.

최 교수는 올해 초 대규모 단일 세포 유전자 발현 데이터의 AI 기반 탐색을 통해 고형암 CAR-T 세포 치료를 위한 이상적인 조합 타깃을 찾을 수 있다는 논문을 발표했다. CAR는 암이 가지고 있는 특이 항원을 인지하는 수용체를 T 세포가 가질 수 있도록 만들어 암을 공격하는 치료 기술이다. 하지만 혈액암과 달리 고형암은 항원의 양상이 복잡하고 정상 세포와 구별이 어렵다. 치료에 효과적인 항원을 찾기가 어려운 것이다.

최근 스마트 세포 치료라는 개념이 나온 것도 이 때문이다. 이를 통해 AI가 사람의 얼굴을 인식하듯이 스마트 세포가 암세포의 항원 양상을 정상 세포와 구별할 수 있다.

연구팀은 1,000여 명의 암환자로부터 수집된 수백만 개의 개별 세포가 가진 항원 양상 데이터를 AI가 학습해 정상 세포와 구별할 수 있도록 훈련시켰다. 특히 두 개의 유전자 조합을 컴퓨터 논리 회로를 통해 시뮬레이션해 최적의 CAR 세포용 조합을 찾는 알고리즘을 개발했다. 최 교수는 “암은 돌연변이와 진화 과정을 통해 수많은 악성 세포를 만든다”며 “암 환자의 대규모 데이터를 분석해 처음으로 스마트 세포를 만들 수 있는 알고리즘을 만들었다”고 설명했다.

연구팀은 최근에는 AI 기술로 치료용 메신저리보핵산(mRNA) 항암 백신 타깃을 선정할 수 있는 기술도 개발했다. 최 교수는 “AI 기술을 적극 활용해 암 진단과 치료를 할 수 있는 기술의 수준을 높이겠다”며 “이 분야에서 우리나라가 앞서 나가도록 힘을 보태겠다”고 의지를 보였다.

고광본 선임기자 kbgo@sedaily.com