항암제 치료 효과 예측 머신러닝 기술 개발

김상욱 포스텍 교수 연구팀 성과…개인 맞춤형 항암치료 길 열려

포스텍 연구팀이 항암제 치료효과를 예측하는 머신러닝 기술 개발에 성공했다. 김상욱(오른쪽) 교수와 공정호 연구원.

포스텍 연구팀이 항암제 치료효과 예측의 정확성을 높여주는 머신러닝 알고리즘 기술을 개발했다.

한국연구재단(이사장 노정혜)은 김상욱 포스텍(포항공대) 교수 연구팀이 암환자 유래 인공 미니장기의 전사체(바이러스나 생명체가 단백질을 만들기 전에 생성하는 중간 단계 유전물질) 정보를 토대로 환자의 항암제 반응성을 예측하는 인공지능 기술을 개발했다고 밝혔다. 연구 성과는 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션스' 30일자에 게재됐다.

연구팀은 같은 암을 앓는 환자라도 항암제에 대한 반응이 달라 환자별 맞춤형 치료를 해야 효과를 볼 수 있다는 점을 주목했다.

하지만 기존 머신러닝 예측기법은 암세포의 유전체 정보를 토대로 하고 있어 정확도에 한계가 있었고, 불필요한 바이오마커(질병의 진행 정도를 진단하는 생물학적 지표) 정보로 인해 거짓신호를 받아들여 학습하는 문제가 생겼다.

이에 연구팀은 약물의 직접적 표적이 되는 개별 단백질에 대한 전사체 정보뿐만 아니라 표적 단백질과 상호작용할 수 있는 생체 단백질 상호작용 네트워크 데이터를 이용해 예측 정확도를 높인 머신러닝 알고리즘을 개발했다.

연구팀은 이 기술을 통해 기존 머신러닝이 학습해야 했던 방대한 바이오마커 대신 선별된 바이오마커만 학습할 수 있도록 해 정확도를 높였고 동물모델이 아닌 환자 유래 미니장기의 데이터를 활용하면서 환자와의 반응격차를 좁혔다.

실제로 이 방법을 통해 대장암과 방광암에 사용되는 약물에 대한 환자의 반응을 예측한 결과 실제 임상과 비슷한 결과가 나왔다.

김상욱 교수는 "항암제 반응을 토대로 환자를 선별하는 개인 맞춤형 정밀의료 기술이 실현되는 마중물 역할을 기대하고, 나아가 새로운 항암제의 기전 규명에도 도움될 것으로 본다"고 했다.