AI 가상 세포가 암 치료제 예측…삼중음성유방암 맞춤 치료 기대

중국 연구진이 수백만 개의 단백질 측정 데이터를 학습한 인공지능(AI) '가상 세포'로 삼중음성유방암 환자에게 맞는 약물을 예측하는 데 성공했다.

중국 항저우 웨스트레이크 대학의 티안난 궈 박사 연구팀은 환자 개개인의 종양 세포가 다양한 약물에 어떻게 반응할지 예측하는 AI 기반 가상 세포 모델을 개발했다고 밝혔다. 이 연구는 9일(현지시간) 국제학술지 네이처에 게재됐다.

삼중음성유방암(TNBC)은 에스트로겐·프로게스테론 호르몬 수용체와 세포 성장 조절 단백질 수용체가 모두 결여돼 호르몬 요법이나 표적 치료법을 쓰기 어렵다. 종양이 분자 수준에서 매우 다양해 최적의 치료법을 고르기 힘든 경우가 많다.

연구팀은 18개 유방암 세포주에서 수집한 3800만 개 이상의 단백질 측정값으로 AI 모델을 학습시켰다. 이 중 16개는 삼중음성유방암 세포주였다. 연구팀은 이 세포들에 미국 식품의약국(FDA) 승인을 받은 항암제 63종과 약물 조합 59가지를 처리했다.

삼중음성유방암 환자의 생검 샘플을 이용한 실험에서 이 모델은 실제 환자에게 효과가 입증될 약물을 정확히 식별해 내는 결과를 보였다. 연구진은 이번 성과가 전체 유방암 사례의 15~20%를 차지하는 삼중음성유방암의 개인화 치료를 가능하게 할 잠재력이 있다고 설명했다.

궈 박사는 "가상 세포 모델이 실험실을 벗어나 임상 환경에서 시험된 것은 이번이 처음"이라며 이 모델이 삼중음성유방암 치료제 개발이라는 "매우 구체적인 목표"에 초점을 맞추고 있다고 덧붙였다.

이 모델은 약물 효능과 시너지 예측, 신규 약물 조합 발굴, 약물 내성 관련 단백질 탐색, 환자 반응 분류 등 다양한 신약 개발 과제에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 세포주를 넘어 환자 유래 오가노이드와 임상 생검 시료로도 확장 가능한 범용성을 보였고, 기존 주요 벤치마크 모델보다 대체로 우수한 성능을 나타냈다.

다만 궈 박사는 이 도구가 아직 프로토타입 단계라며 "제안된 치료법이 실제로 유효한지 확인하기 위한 전향적 임상 시험"이 필요하다고 강조했다. 연구팀은 항암 면역 요법 관련 데이터를 추가로 학습시키는 등 성능 개선 작업을 이어갈 예정이다.