[헬스코리아뉴스 / 서정필] 약물에 따른 암세포의 반응을 측정해 환자마다 최적의 암치료 약물을 추천하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.
미국 캘리포니아의과대학 무어암센터(University of California San Diego School of Medicine and Moores Cancer Center) 연구팀은 684개 항암제에 대해 1235개의 암세포가 어떻게 반응하는지 훈련된 암세포 해석 인공지능 모델 '드러그셀(DrugCell)’을 개발했다.
연구팀은 “같은 종의 암세포라도 유전형(genotypes)마다 약물마다의 반응이 다르다. 우리는 AI 모델에 방대한 자료에 대한 훈련을 시켜, 약물과 각 암세포의 만남에 따라 어떻게 다른 치료 효과가 있는지 예측하고 이 과정에서 동시에 약물 반응의 기초가 되는 생물학적 메커니즘도 학습시켰다”고 밝혔다.
‘드러그셀(Drugcell)에 환자의 종양에 대한 데이터를 입력하면 그때마다 환자 상태에 맞춰 약물에 대한 반응을 조절하는 생물학적 경로와 암을 가장 잘 치료하기 위한 약물의 조합을 제시한다.
트레이 이데커(Trey Ideker) 미국 캘리포니아의과대학 교수는 “개발 중인 모든 암 치료제 중 불과 4%만이 미국 식품의약국(FDA)의 최종 승인을 받는다”며 “열심히 개발한 약물이 승인의 벽을 넘지 못하는 이유는 암세포의 독특하고 복잡한 내적 작용 때문이다. 임상 경험만으로는 환자마다 적절한 치료법을 알아내는 것은 힘들다. 그래서 AI를 통한 약물의 조합을 예측하는 방법을 연구했다”고 말했다.
드러그셀(Drugcell) 결과를 근거로 한 정밀 암 치료는 이미 샌디에이고 의과대학 무어스 암 센터 환자들을 상대로 시범 시행 중이다.
여기서 환자들은 돌연변이 양상 등 자신의 종양에 대한 정밀 조직검사를 받은 뒤 드러그셀 결과를 근거로 제시된 개인 맞춤형 치료를 받는다. 병원 측은 드러그셀 결과를 적용한 환자들의 예후가 이전 드러그셀을 적용하지 않았던 환자보다 더 좋다고 밝혔다.
연구팀은 세계 모든 환자를 위해 ’드러그셀‘을 보급하는 것이지만 아직 전면적 보급까지는 거쳐야 할 과정이 남았다고 말한다.
연구에 참여한 박지수 연구원은 “1200개가 넘는 암세포를 학습시켜 거둔 이번 성과는 좋은 출발이기는 하지만 아직 암의 이질성을 완전히 설명할 수 있는 것은 물론 아니”라며 “현재 우리 팀은 단세포 데이터를 더 추가하고 다른 약물 구조를 계속해서 설계하고 있다. 가까운 시일 안에 기존 임상연구팀과 공동연구를 통해 세계 암 환자들에게 그(AI 모델의) 능력을 진단할 수 있기를 희망한다”고 말했다.
