[한국기술뉴스] 면역항암요법(Cancer immunotherapy)은 화학치료나 방사선을 이용하지 않고 인체의 면역체계를 활성화해 암세포와 싸우게 하는 새로운 암 치료법이다. 인체의 면역시스템을 이용하여 암세포만 공격하기 때문에, 기존 항암제에 비해 부작용이 적다. 그리고 면역시스템의 기억 능력과 적응력을 이용하기 때문에, 치료 효과가 있는 환자는 지속적인 항암효과를 볼 수 있다.

최근에 개발된 면역관문억제제(Immune checkpoint inhibitor)는 암 환자의 생존율을 상당히 개선했다. 그러나 면역항암요법의 문제점은 약 30퍼센트 정도의 환자만이 치료 효과를 볼 수 있고, 현재 사용되는 진단 기술은 환자의 항암치료 반응을 제대로 예측하지 못하는 것이다.

이 가운데 포항공과대학교 생명과학과 김상욱 교수 연구팀이 생체 네트워크 기반 기계학습을 통해 면역 항암제의 환자 반응성 예측의 정확성을 높여 주목받고 있다. 연구팀은 3가지 다른 암(흑색종, 위암과 방광암)의 환자 700명 이상의 임상 결과와 환자의 암 조직 전사체(Transcriptome) 데이터 분석을 통해, 새로운 네트워크 기반 바이오마커(Biomarker)를 발굴하고 항암치료 반응을 예측하는 인공지능을 개발하는 데 성공했다. 또한 면역치료 표적과 종양 미세환경 마커 등 기존 항암 치료 바이오마커에 기반한 환자의 치료 반응성 예측보다 연구팀이 새로 발굴한 새로운 바이오마커에 기반한 예측이 더 우수함을 입증했다.

연구팀은 이전 연구에서 위암과 방광암 환자의 화학요법(Chemotherapy)에 대한 약물 반응을 예측하는 머신러닝을 개발한 바 있다. 이번 연구를 통해 생체 네트워크 상의 유전자 간 상호작용을 이용한 인공지능을 이용하여 암환자의 화학요법에 대한 반응뿐만 아니라 면역 항암 치료의 효과도 성공적으로 예측할 수 있음을 보여줬다.

면역항암요법에 반응할 환자를 미리 알아내 치료계획을 세우는 데 도움이 되는 개인 맞춤형 정밀의료 실현은 더 많은 환자가 항암치료 혜택을 보는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 의료기기혁신센터와 인공지능대학원, 그리고 이뮤노바이옴㈜ 지원으로 수행된 이번 연구성과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’에 최근 게재됐다.