환자 맞춤형 약물 반응성 예측 기술의 도식, 한국연구재단 출처.
[데일리메디 강애리 기자] 포스텍 연구팀이 항암제 치료 효과를 예측할 수 있는 머신러닝 알고리즘 기술을 개발했다.
한국연구재단(이사장 노정혜)은 포항공과대학 김상욱 교수 연구팀이 암환자 유래 인공 미니 장기의 전사체에서 얻은 데이터를 학습해 항암제 반응성을 예측하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
이번 연구 결과는 10월30일 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'(Nature Communications)에 실렸다.
연구팀에 따르면 동일한 암을 앓더라도 항암제에 대한 반응은 환자마다 다르게 나타난다.
환자별 약물 반응성을 예측하는 머신러닝 연구가 활발했지만 암세포의 유전체 정보를 토대로 하고 있어 정확성을 높이는 데 한계가 있었다. 또 불필요한 바이오마커 정보로 인해 거짓 신호를 받아들여 학습하는 문제점이 있었다.
이에 연구팀은 약물의 직접 표적이 되는 개별 단백질의 전사체 정보, 표적 단백질과 상호작용하는 생체 단백질 상호작용 네트워크 데이터를 이용, 예측 정확도를 높인 머신 러닝 기술을 개발했다.
기존 머신러닝이 방대한 바이오마커를 학습해야 했다면 연구팀은 선별된 바이오마커만 학습시켜 예측 정확도를 높였다.
또 동물모델이 아닌 환자 유래 미니 장기에서 얻은 데이터를 이용, 실제 환자와의 반응 격차를 좁혔다.
실제로 이 방법을 통해 대장암 치료에 쓰이는 5-플루오로우라실, 방광암에 치료제인 시스플라틴 등에 대한 약물 반응이 임상시험 결과와 비슷한 수준으로 예측됐다.
김상욱 교수는 “항암제 반응을 토대로 환자를 선별하는 개인 맞춤형 정밀의료 기술이 실현되는 마중물 역할을 기대한다”면서 “더 나아가 새로운 항암제의 규명에도 도움될 것으로 본다”고 말했다. |
