AI 복합 항암제 예측 모델을 개발한 광주과학기술원(GIST) 전기전자컴퓨터공학과 남호정 교수 연구팀. 왼쪽부터 이송연 박사과정생, 진일중 석박통합과정생, 남호정 교수, 마틴 슈무할렉 석박통합과정생. GIST 제공

암세포마다 다르게 나타나는 약물 반응을 인공지능(AI)으로 분석, 최적의 항암제 조합과 투여 농도를 제시해 환자 개인별 특성을 고려한 정밀 항암 치료를 할 수 있는 길이 열렸다.

광주과학기술원(GIST)은 전기전자컴퓨터공학과 남호정 교수 연구팀이 암세포별 항암제의 조합과 투여 농도를 정밀하게 예측할 수 있는 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.

복합 항암제 치료는 두 가지 이상의 항암제를 조합해 사용하는 치료법으로, 단일 항암제 치료에 비해 시너지 효과가 크고 독성이 낮으며 약물 내성을 극복할 수 있다는 장점이 있다.

하지만 조합이 잘못될 경우 강한 독성이나 오히려 낮은 효능을 초래할 수 있어 최적의 조합을 정확히 예측하는 것이 중요하다.

유전자 발현량과 같은 암세포 표현자와 약물 특성 데이터를 연결해 심층 신경망의 입력 데이터로 사용, 복합 항암제의 시너지 효과를 예측한 기존 연구에서는 효과적인 활용방안을 제시하지 못했다.

남 교수 연구팀이 개발한 복합 항암제 약효 예측 모델은 임의의 암세포·약물·약물 농도에 대해 복합 항암제의 효능·상호작용을 높은 정확도로 유추할 수 있다.

이 모델은 암세포의 유전자 발현량과 단일 항암제의 구조 정보를 활용해 암세포와 단일 항암제 사이의 약물 메커니즘과 약물 반응 곡선을 분석·예측한 후, 주어진 농도에서 각 단일 항암제의 효능과 약물 메커니즘을 이용해 단일 항암제 2개를 결합한 복합 항암제의 시너지 효과와 각 단일 항암제의 영향력을 예측함으로써 복합 항암제의 효능을 계산한다.

연구팀은 시너지 효과가 강한 복합 항암제는 시너지 효과가 약한 복합 항암제에 비해 표적 항암제를 포함하고 있는 비율이 높다는 사실도 확인했다.

또 AI 모델을 통해 암종별 시너지 효과가 발생하는 정도가 다른 것을 확인했고, 각 암종에 대해 유력한 복합 항암제 및 농도 조합을 제시했다.

그 결과 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.

연구팀은 암종에 따라 적게는 41쌍의 복합 항암제(전립선암)를, 많게는 417쌍의 복합 항암제(골수종)를 제시해 총 2556쌍의 유력 복합 항암제를 제시했다.

남호정 교수는 “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.

남 교수가 지도하고 진일중 석박통합과정생과 이송연 박사과정생, 마틴 슈무할렉(Martin Schmuhalek) 석박통합과정생이 수행한 이번 연구 결과는 국제학술지 브리핑스 인 바이오인포매틱스(Briefings in Bioinformatics)에 지난달 12일 온라인 게재됐다.