종양세포와 정상 세포 차이를 딥러닝 알고리즘으로 구현
부작용 적고, 효과 극대화하는 항암치료법 탄생할 것
(서울=내외방송) 게임에서 다른 시설의 피해없이 목표물만 정확하게 조준, 공격하는 방법을 암 치료에도 적용해보면 어떨까?
암 치료도 인공지능과 빅데이터 분석을 통해 정확하게 할 수 있을 것으로 보인다.
KAIST(한국과학기술원)는 3월 2일 "최정균 바이오 및 뇌공학과 교수 연구팀과 박종은 의과학대학원 교수 공동연구팀이 인공지능과 빅데이터 분석을 기반으로 스마트 면역세포를 통한 암 치료의 핵심 기술을 개발했다"고 밝혔다.
이 기술은 '키메라 항원 수용체(암 세포의 특정 단백질에 결합하도록 고안된 특수 물질, 이하 CAR)'가 논리회로(논리적으로 수치를 나타내는 신호를 처리하는 회로)를 통해 작동함으로써, 정확하게 암세포만 공략할 수 있는 차세대 면역 항암 치료법으로 기대된다.
연구팀은 수백만 개의 세포에 대한 유전자 발현 데이터베이스를 구축하고, 이를 통해 종양세포와 정상세포 간 유전자 발현 양상 차이를 논리회로를 기반으로 찾아낼 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발하고 검증했다.
유전자 발현 양상 차이를 통해 짜여진 논리회로를 장착한 CAR 면역세포는, 마치 컴퓨터처럼 암과 정상 세포를 구별해 암세포만 정확하게 공략할 수 있다.
이에 따라 부작용은 최소화하면서도 효과는 극대화할 수 있는 항암치료법이 나올 것으로 전망된다.
이 연구의 제1저자로 참여한 권준하 박사는 "인공지능과 컴퓨터 논리회로를 면역세포 엔지니어링(구성)에 적용하는 획기적인 기술로써 혈액암에서 성공적으로 사용되고 있는 CAR 세포치료가 고형암(일정한 경도와 형태가 있음)으로 확대되는데 중요한 역할을 할 것"이라고 말했다.
권 박사와 강준호 의과학대학원 박사과정이 공동 제1저자로 참여한 이 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며 국제학술지인 '네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)'에 최근 출판됐다(논문명: Single-cell mapping of combinatorial target antigens for CAR switches using logic gates).
