KAIST(카이스트)는 바이오및뇌공학과 최정균 교수와 의과학대학원 박종은 교수 공동연구팀이 인공지능과 빅데이터 분석을 기반으로 스마트 면역세포를 통한 암 치료의 핵심 기술을 개발했다고 2일 밝혔다.
이 기술은 키메라 항원 수용체(Chimeric antigen receptor, CAR)가 논리회로를 통해 작동하게 함으로써 정확하게 암세포만 공략할 수 있도록 하는 차세대 면역항암 치료법으로 발전할 전망이다. 이번 연구는 분당차병원 안희정 교수와 가톨릭의대 이혜옥 교수가 공동연구로 참여했다.
자료 = 왼쪽부터 유전자 조합 기반 이중타겟의 선별을 위한 딥러닝 알고리즘, 논리회로에 따른 유전자 조합별 발현 세포 비율 계산 알고리즘(카이스트 제공).
최근 암 연구에서 가장 많은 시도와 진전이 있었던 분야는 면역 항암치료다. 암 환자가 갖고 있는 면역체계를 활용해 암을 극복하는 것으로, 면역관문억제제와 암 백신, 세포치료 등이 있으며, 이중 키메라 항원 수용체를 장착한 CAR-T 혹은 CAR-NK라고 하는 면역세포들은 암 항원을 인식해 암세포를 직접 파괴할 수 있다.
CAR 세포치료는 현재 혈액암에서의 성공을 시작으로 고형암으로 그 적용 범위를 넓히고자 하는 중인데, 혈액암과 달리 고형암에서는 부작용을 최소화하면서 효과적인 암 살상 능력을 보유하는 CAR 세포 개발에 어려움이 있었다.
이에 따라 최근에는 한 단계 진보된 CAR 엔지니어링 기술, 즉 AND, OR, NOT 과 같은 컴퓨터 연산 논리회로를 활용해 효과적으로 암세포를 공략할 수 있는 스마트 면역세포 개발이 활발히 진행되고 있다.
이런 가운데 최정균 교수 연구팀은 세포 단위에서 정확히 암세포들에서만 발현하는 유전자들을 발굴하기 위해 대규모 암 및 정상 단일세포 데이터베이스를 구축했다.
또한 이를 이용해 종양세포와 정상세포 간의 유전자 발현 양상 차이를 논리회로 기반으로 찾아낼 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발하고 검증하는 데 성공했다. 특히 이 알고리즘은 모든 유전자 조합에 대한 세포 단위 시뮬레이션을 통해 암세포만을 특이적으로 공략할 수 있는 논리회로를 찾아내는 데 사용됐다.
해당 방법론으로 찾아진 논리회로를 장착한 CAR 면역세포는 마치 컴퓨터처럼 암과 정상세포를 구별해 작동함으로써 부작용은 최소화하면서도 항암치료의 효과는 극대화할 수 있을 전망이다.
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제1 저자인 권준하 박사는 "이번 연구는 이전에 시도된 적이 없는 방법론을 제시했는데, 특히 주목할 점은 수백만 개의 개별 암세포 및 정상세포들에 대한 시뮬레이션을 통해 최적의 CAR 세포용 회로들을 찾아내는 과정"이라며 "인공지능과 컴퓨터 논리회로를 면역세포 엔지니어링에 적용하는 획기적인 기술로서 혈액암에서 성공적으로 사용되고 있는 CAR 세포치료가 고형암으로 확대되는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다"고 설명했다.
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KAIST 바이오및뇌공학과 권준하 박사, 의과학대학원 강준호 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 '네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)'에 지난 2월 16일 출판됐으며(논문명: Single-cell mapping of combinatorial target antigens for CAR switches using logic gates), 한국연구재단 원천기술개발사업-차세대응용오믹스사업의 지원을 받아 수행됐다.
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