GIST, AI 기반 복합 항암제 예측 모델 개발

(광주=뉴스1) 조영석 기자 = 광주과학기술원(GIST)은 전기전자컴퓨터공학과 남호정 교수 연구팀이 암세포별 항암제의 조합과 투여 농도를 정밀하게 예측할 수 있는 인공지능(AI) 복합 항암제 예측 모델을 개발했다고 3일 밝혔다.

연구 성과는 암세포마다 다르게 나타나는 약물 반응을 AI로 분석하여 최적의 항암제 조합과 투여 농도를 제시함으로써 환자 개인별 특성을 고려한 정밀 항암 치료를 가능하게 할 것으로 기대된다.

기존 연구에서는 유전자 발현량과 같은 암세포 표현자와 약물 특성 데이터를 연결하여 심층 신경망의 입력 데이터로 사용함으로써 복합 항암제의 시너지 효과를 예측했다.

그러나 이러한 접근법은 단일 항암제와 복합 항암제 간의 직접적 연관성을 고려하지 않은데다 약물의 실제 투여 농도를 반영하지 못하고 평균적인 상승 효과만 예측하는 한계로 효과적 복합 항암제를 찾아내더라도 구체적인 투여 용량을 제시하지 못했다.

이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 임의의 암세포, 약물, 약물 농도에 대해 복합 항암제의 효능 및 상호작용을 높은 정확도로 유추할 수 있는 복합 항암제 약효 예측 모델(DD-PRiSM)을 개발했다.

모델은 각 단일 항암제의 효능과 약물 메커니즘을 이용, 단일 항암제 2개를 결합한 복합 항암제의 시너지 효과와 각 단일 항암제의 영향력을 예측함으로써 복합 항암제의 효능을 계산한다.

이번 연구 성과는 임의의 세포주·약물·약물 농도에 대해 효능을 예측할 수 있다는 장점이 있다.

연구팀은 시너지 효과가 강한 복합 항암제는 시너지 효과가 약한 복합 항암제에 비해 표적 항암제를 포함하고 있는 비율이 높다는 사실도 확인했다.

연구팀은 또 AI 모델을 통해 암종별 시너지 효과가 발생하는 정도가 다른 것을 확인하였으며, 각 암종에 대해 유력한 복합 항암제 및 농도 조합을 제시했다.

남호정 교수는 "맞춤형 항암 치료의 정확도를 한층 높일 것"이라며 "특히 복합 항암제의 투여 농도까지 정밀하게 예측할 수 있어 임상적 활용도가 매우 클 것으로 기대한다"고 말했다.

남호정 교수가 지도하고 진일중 석박통합과정생과 이송연 박사과정생, 마틴 슈무할렉(Martin Schmuhalek) 석박통합과정생이 수행한 이번 연구 성과는 국제학술지 '브리핑스 인 바이오인포매틱스(Briefings in Bioinformatic'에 지난 1월 12일 온라인 게재됐다.

kanjoys@news1.kr