암세포마다 다르게 나타나는 약물 반응을 인공지능(AI)으로 분석해 최적의 항암제 조합과 투여 농도를 제시하는 예측모델이 개발됐다.
광주과학기술원(GIST) 전기전자컴퓨터공학과 남호정 교수 연구팀은 암세포별 항암제의 조합과 투여 농도를 정밀하게 예측할 수 있는 AI 복합항암제 예측모델을 개발했다고 3일 밝혔다. 암환자 개인 특성을 고려한 정밀 항암치료의 길이 열린 것이다.
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 연결하여 심층 신경망의 입력 데이터로 사용함으로써 복합 항암제의 시너지 효과를 예측했다.
그러나 이러한 접근법은 두 가지 한계를 보였다. 첫째는 단일 항암제와 복합 항암제 간의 직접적 연관성을 고려하지 않았고, 두번째는 약물의 실제 투여 농도를 반영하지 못하고 평균적인 상승 효과만 예측했기 때문에 효과적인 복합 항암제를 찾아내더라도 구체적인 투여 용량을 제시하지 못했다는 점이다.
연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 임의의 암세포, 약물, 약물 농도에 대해 복합 항암제의 효능 및 상호작용을 높은 정확도로 유추할 수 있는 복합 항암제 약효 예측 모델(DD-PRiSM)을 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 이용하여 단일 항암제 2개를 결합한 복합 항암제의 시너지 효과와 각 단일 항암제의 영향력을 예측함으로써 복합 항암제의 효능을 계산한다.
임의의 세포주·약물·약물 농도에 대해 효능을 예측할 수 있다는 것이 개발한 모델의 장점이다.
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.
이번 연구결과는 국제학술지 'Briefings in Bioinformatics' 최신호에 게재됐다.
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