인공지능 딥러닝 이용해 부작용 여부 예측 가능
(서울=내외방송) 혁신적인 암 치료법으로 알려진 '면역항암치료'의 부작용을 낮추기 위해 인공지능 딥러닝(심층학습)을 이용한 예측 모델이 개발됐다.
KAIST(한국과학기술원)는 "최정균 바이오및뇌공학과 교수 연구팀과 박숙련 서울아산병원 종양내과 교수 연구팀이 면역항암제 치료를 받은 고형암 환자(일정한 경도와 형태를 지닌 암)에 대한 대규모 전향적 코호트(연구 대상자를 선정한 후 데이터 수집)를 구축해 면역항암제 부작용의 위험요인을 규명했다"고 최근 밝혔다.
면역항암치료는 체내에 존재하는 면역세포가 최대한 기능을 발휘할 수 있도록 도와 효과를 극대화할 수 있다는 장점이 있지만, 자가면역질환(신체 구성 요소에 비정상적으로 염증 등을 일으킴)과 유사한 부작용을 유발할 수 있다는 문제점이 제기되고 있다.
이 문제를 해결하기 위해 KAIST 연구팀은 서울아산병원을 포함해 국내 9개 기관과 협력해 환자의 유전체와 전사체(세포에 존재하는 모든 RNA 분자의 합), 혈액지표 등 폭넓은 범위에서 면역 관련 부작용에 대한 위험요인을 밝혀냈다.
연구팀은 이 데이터를 기반으로 치료를 받은 모든 환자에게서 부작용이 나타날지 여부를 인공지능 딥러닝을 이용해 예측할 수 있는 모델을 개발했다.
이 연구 결과는 앞으로 환자의 암 종류와 상관없이 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 연구팀은 기대하고 있다.
최 교수는 "면역항암치료의 아킬레스건이라고 할 수 있는 부작용에 대한 폭넓은 분석과 예측 모델의 제시를 통해 전 세계 연구진이 사용할 수 있는 대규모 면역 관련 부작용 리소스(자원)를 제공할 수 있을 것"이라고 말했다.
박 교수는 "개별 환자의 임상데이터와 유전체 데이터에 기반해 면역항암제의 부작용 발생을 예측할 수 있어 암 환자의 정밀 의료 치료를 실현할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.
성창환 바이오및뇌공학과 박사와 안진현 박사과정이 공동 제1저자로 참여한 이 연구는 과학기술정보통신부 등의 지원을 받아 수행됐으며 국제학술지인 '네이처 캔처(Nature Cancer)'에 최근 게재됐다(논문명: Integrative analysis of risk factors for immune-related adverse events of checkpoint blockade the rapy in cancer).
