암세포마다 다르게 나타나는 약물 반응을 AI로 분석해 환자 개인별 특성을 고려한 정밀 항암 치료가 가능할 것으로 보인다.
광주과학기술원(GIST) 전기전자컴퓨터공학과 남호정 교수 연구팀은 암세포별 항암제의 조합과 투여 농도를 정밀하게 예측할 수 있는 인공지능(AI) 복합 항암제 예측 모델을 개발했다고 3일 밝혔다.
AI 기반의 복합 항암제 효능 예측 연구는 방대한 약물을 대상으로 최적의 조합 결과를 효율적으로 탐색하는 것이 목적이다.
기존 연구에서는 유전자 발현량과 같은 암세포 표현자와 약물 특성 데이터를 연결해 심층 신경망의 입력 데이터로 사용함으로써 복합 항암제의 시너지 효과를 예측했다.
하지만 이러한 접근법은 두 가지 한계를 보였다.
이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 임의의 암세포, 약물, 약물 농도에 대해 복합 항암제의 효능 및 상호작용을 높은 정확도로 유추할 수 있는 복합 항암제 약효 예측 모델을 개발했다.
이 모델은 암세포의 유전자 발현량과 단일 항암제의 구조 정보를 활용하여 암세포와 단일 항암제 사이의 약물 메커니즘과 약물 반응 곡선을 분석·예측한 후, 주어진 농도에서 각 단일 항암제의 효능과 약물 메커니즘을 이용, 단일 항암제 2개를 결합한 복합 항암제의 시너지 효과와 각 단일 항암제의 영향력을 예측함으로써 복합 항암제의 효능을 계산한다.
이번 연구 성과는 임의의 세포주·약물·약물 농도에 대해 효능을 예측할 수 있다는 장점이 있다.
또한 연구팀은 시너지 효과가 강한 복합 항암제는 시너지 효과가 약한 복합 항암제에 비해 표적 항암제를 포함하고 있는 비율이 높다는 사실도 확인했다. 여기에 AI 모델을 통해 암종별 시너지 효과가 발생하는 정도가 다른 것을 확인했으며, 각 암종에 대해 유력한 복합 항암제 및 농도 조합을 제시했다.
혈액암이 고형암보다 시너지 효과가 높게 예측된 것을 확인했는데, 특히 혈액암은 소수의 항암제가 시너지 효과를 주도하는 것에 반해 고형암은 다수의 항암제들이 각각 소수의 다른 항암제와 시너지 효과를 냈다.
남호정 GIST 교수는 이번 연구 성과의 의의에 대해 “맞춤형 항암 치료의 정확도를 한층 높일 것”이라며 “특히 복합 항암제의 투여 농도까지 정밀하게 예측할 수 있어 임상적 활용도가 매우 클 것으로 기대한다”고 말했다.
한편 GIST 전기전자컴퓨터공학과 남호정 교수가 지도하고 진일중 석박통합과정생과 이송연 박사과정생, 마틴 슈무할렉 석박통합과정생이 수행한 이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 초고성능컴퓨팅 활용 고도화 사업 및 한국산업기술진흥원 중견기업 DNA 융합 산학협력 프로젝트의 지원을 받았다. 국제학술지 ‘브리핑스 인 바이오인포매틱스’에 2025년 1월 12일 온라인 게재됐다.
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