AI로 백혈병 치료 표적 정밀 예측…양자기술 접목도 추진

비정상적인 백혈구(흰색)가 과도하게 증식하면 백혈병이 된다. 게티이미지뱅크 제공.

과학자들이 인공지능(AI) 시뮬레이션으로 백혈병 세포를 사멸시킬 최적의 유전자 조합을 도출하고 이를 실제 나노입자 치료제로 개발해 백혈병 쥐 모델에서 생존 기간을 연장했다.

17일 한남식 연세대 양자정보학과 교수(영국 케임브리지대 밀너의학연구소 겸임교수)팀은 권영직, 안젤라 플라이시먼 어바인캘리포니아대(UC어바인) 교수팀과 함께 AI 시뮬레이션을 통해 백혈병 치료물질을 개발하는 데 성공했다고 밝혔다. 연구결과는 13일(현지시간) 국제학술지 '나노 컨버전스'에 공개했다. 

만성 골수성 백혈병(CML) 치료에는 '다사티닙'과 같은 효소 억제제가 주로 쓰인다. 암세포의 성장·증식에 필수적인 신호 전달 효소 티로신 키나아제의 활성을 차단하는 표적 항암제다. CML 환자 약 50%가 백혈병 세포를 완전히 제거하지 못해 평생 치료제를 복용해야 하며 치료를 견디지 못하거나 약물 내성 돌연변이가 발생해 사망에 이르기도 한다.

연구팀은 AI 시뮬레이션으로 백혈병 세포 사멸에 최적화된 다양한 유전자 조합을 도출했다. 생성된 5000개의 무작위 시뮬레이션을 분석한 결과 세포사멸을 촉진하는 'BIM' 단백질을 활성화하고 세포 생존에 관여하는 'MCL-1' 단백질을 억제하면서 다사티닙을 병용할 때 암세포 증식 경로가 억제되고 세포사멸 활성화 빈도가 극대화된다는 사실을 예측했다.

연구팀은 예측된 치료법을 구현하기 위해 BIM 활성·MCL-1 억제 기능을 탑재한 '키메라 나노입자'를 개발했다. 세포 수준 실험에서 나노입자는 발암 유전자를 가진 CML 세포를 선택적으로 사멸시켰다.

만성기, 급성기 CML 쥐 모델에서 다사티닙-나노입자 병용 요법의 치료 효능을 평가한 결과 두 모델 모두에서 다사티닙을 단독 투여한 경우 보다 평균 생존 기간이 연장됐다.

나노입자는 다사티닙에 강한 내성을 보이는 환자 유래 CML 세포도 성공적으로 사멸시켰고 다사티닙 치료가 불가능한 급성 골수성 백혈병 환자 유래 세포에서도 항백혈병 효과를 나타냈다.

한 교수는 "강력한 상위 발암 유전자로 마비된 세포사멸 분자의 불균형을 나노입자로 직접 타격한다"며 "백혈병 세포가 약물을 회피하는 신호 체계를 원천 차단해 약물 내성을 극복하는 원리"라고 설명했다.

양자 알고리즘은 이번 AI 시뮬레이션처럼 복잡한 계산을 기존 컴퓨팅보다 효과적으로 수행할 것으로 기대된다. 연구팀은 개발 AI 모델에 양자 알고리즘을 접목해 백혈병뿐 아니라 다양한 난치성 질환의 치료제 개발 성공률을 높이는 것을 목표로 한다.

<참고 자료>
- doi.org/10.1186/s40580-026-00543-3

[이병구 기자 2bottle9@donga.com]