AI, 신약 후보 걸러낸다…국립암센터 '생물학적 모델' 개발 착수

(서울=뉴스1) 강승지 기자 = 국립암센터가 신약후보 물질의 성공 가능성을 예측하는 인공지능(AI) 모델 개발에 나선다. 막대한 시간과 비용이 들어가는 신약 개발의 실패를 줄이고 맞춤형 암 치료 전략을 세우는 데 도움이 될 수 있을지 주목된다.

센터는 신동관 생물정보연구과 박사와 김윤희 국제암대학원대학교 암의생명과학과 교수 등이 세포주, 오가노이드(환자 조직에서 만든 3차원 장기 모델), 동물모델 등 서로 다른 실험 환경의 결과를 연결해 약물 반응을 예측하는 '생물학적 세계 모델' 개발에 착수했다고 4일 밝혔다.

이 연구는 과학기술정보통신부 신규 연구개발 사업인 'AI+과학기술(S&T) 혁신기술개발 사업'의 일환으로 진행된다. 국립암센터의 연구과제는 바이오 분야 대표 과제로 선정돼 30억 원의 사업비로 추진된다.

신약은 세포 실험에서는 뛰어난 효과를 보여도 동물실험이나 실제 환자에게서는 기대만큼 효과를 내지 못하는 경우가 많다. 이 때문에 신약 개발에는 막대한 시간과 비용이 들지만, 최종적으로 성공하는 후보물질은 극히 일부에 불과하다.

신약 개발의 큰 난제 중 하나는 실험실에서 효과를 보인 약물이 실제 생체 환경에서는 동일한 효과를 내지 못하는, 이른바 '스케일 갭(scale gap)' 문제다. 종양 주변 환경, 면역반응, 세포 간 상호작용 등 실제 인체의 복잡한 특성이 실험실 환경에서는 충분히 재현되지 않기 때문이다.

이에 따라 연구팀은 AI가 세포 실험 결과를 학습한 뒤 실제 생체 환경에 가까운 오가노이드와 동물모델에서는 어떤 반응이 나타날지 예측하도록 하는 기술을 개발할 계획이다. AI가 후보물질의 가상 임상 시험장 역할을 하는 셈이다.

특정 약물을 투여했을 때 암세포가 어떻게 변화하는지, 어떤 유전자가 활성화되거나 억제되는지까지 예측할 수 있다는 게 연구팀 설명이다. 연구가 성공하면 신약후보 물질의 실패 가능성을 조기에 확인하고, 유망한 치료제를 보다 빠르게 선별할 수 있을 전망이다.

신 박사는 "실험실에서 효과가 있었던 약물이 실제 환자에게도 효과를 보일지 예측하는 것은 신약 개발의 어려운 과제 중 하나"라며 "이번 연구를 통해 신약 개발 성공 가능성을 높이고 암 치료제 개발의 효율성을 높일 수 있는 핵심 기술을 확보하겠다"고 말했다.

김 교수는 "환자에게서 얻은 암 조직으로 만든 오가노이드와 동물모델은 실제 환자의 암을 가장 가깝게 재현할 수 있는 연구 모델이다. AI가 예측한 약물 반응을 환자 유래 모델에서 검증해 신뢰성을 높이고, 암 환자에게 보다 효과적인 맞춤 치료법을 찾는 데 기여하겠다"고 전했다.

한편, 국립암센터는 지난 2000년 경기 고양시에 설립된 보건복지부 산하 국가 암 관리 거점기관으로 암 예방·검진·치료·연구를 통합적으로 수행하고 있다. 초기 연구부터 임상시험, 생산, AI 기술 도입에 이르는 전 주기적 지원을 통해 글로벌 항암신약 개발에도 박차를 가하고 있다.

ksj@news1.kr