세포간 대화 엿들은 AI, 면역항암제 반응예측 성공

인공지능 AI가 세포간 대화를 학습해 면역항암제 치료 반응성을 예측하는 연구가 성공했다.

국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 지난달 31일 게재된 이번 연구는 포스텍(포항공과대학교) 생명과학과·융합대학원 김상욱 교수, 생명과학과 이주훈 박사 연구팀과 이뮤노바이옴이 공동 연구했다. 

면역관문억제제, 환자의 3분의 1만 효과 있어
면역세포가 암세포와 정상 세포를 제대로 식별하지 못하는 경우, 자가면역질환이 발생한다. 면역 관문은 이를 방지하고, 자체 조직에 대한 공격을 제어하는 곳이다. 하지만 암세포는 이를 악용해 면역세포 공격을 피할 수 있다. 이를 막기 위해 개발된 치료제가 바로 면역관문억제제(Immune Checkpoint Inhibitors)다. 

환자마다 유전적 · 환경적 요인이 다르고, 종양 특성이 다양해 실제 하나의 면역관문억제제에 반응하는 환자는 3분의 1 미만이다. 효율적인 항암 치료뿐 아니라 효과가 없는 환자를 위한 새로운 치료 전략을 세우려면 그 반응을 예측해야 한다.

세포간 대화 학습해 면역요법 효과 예측
연구팀은 2022년 세포 안에서 일어나는 단백질 간 상호작용을 컴퓨터에 학습시켜 면역 항암 치료 효과를 예측하는 인공지능 모델을 만들었다. 이번 연구에서는 한 단계 더 나아가 세포 밖에서 일어나는 세포 간 네트워크를 학습하는 인공지능을 개발해 환자의 반응을 예측하는 데 성공했다. 사람들이 SNS를 통해 서로 소통하듯 암세포와 면역세포 간 네트워크를 분석해 면역관문억제제에 대한 환자 반응성을 예측하는 AI 모델을 만든 것이다.

암환자 샘플에서 높은 정확도 보여 
이 모델은 흑색종, 위암, 폐암, 방광암 등 4개의 종양 세포를 가진 700명의 환자 샘플 분석에서 높은 정확도를 보였다. 또, 면역관문억제제에 대한 반응 여부와 내성과 관련된 핵심 통신 경로를 확인하고, 이를 담당하는 수 · 송신 세포를 찾는 데 성공했다.

김상욱 교수는 “이번 연구를 바탕으로 환자별 치료 전략을 세워 맞춤형 면역 항암 치료가 가능해질 것”이라며, “세포 간 통신 네트워크는 면역계가 움직이는 기본 원리로 다른 면역 질환에서도 환자 맞춤형 치료법을 개발하는 데 적용할 수 있다”고 제시했다.

공동 연구를 진행한 임신혁 이뮤노바이옴 대표는 “이번에 확보한 기술을 활용하여 추진 중인 마이크로바이옴 치료제 개발 기간을 획기적으로 단축할 것이다”고 기대 효과를 밝혔다.

참고자료 

Science Advances, DOI : https://doi.org/10.1126/sciadv.adj0785