국립암센터가 인공지능(AI)을 활용해 신약후보 물질의 성공 가능성을 예측하는 기술 개발에 나선다.
국립암센터 생물정보연구과 신동관 박사 연구팀은 세포주, 오가노이드, 동물모델 등 서로 다른 실험 환경의 결과를 연결해 약물 반응을 예측하는 '생물학적 세계 모델' 개발에 착수했다고 4일 밝혔다.
연구팀은 AI가 세포 실험 결과를 학습한 뒤 실제 생체 환경에 가까운 오가노이드와 동물모델에서는 어떤 반응이 나타날지 예측하도록 하는 기술을 개발할 계획이다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 신규 연구개발 사업인 '인공지능(AI)+과학기술(S&T) 혁신기술개발 사업' 일환이다. 국립암센터 연구과제는 바이오 분야 대표과제로 선정돼 30억원 사업비로 추진된다.
현재 신약 개발의 큰 난제 중 하나는 실험실에서 효과를 보인 약물이 실제 생체 환경에서 동일한 효과를 내지 못하는 이른바 '스케일 갭' 문제다. 종양 주변 환경, 면역반응, 세포 간 상호작용 등 실제 인체의 복잡한 특성이 실험실 환경에서는 충분히 재현되지 않기 때문이다.
연구팀은 세포주, 오가노이드, 동물모델을 각각 하나의 독립된 생물학적 세계로 정의하고 한 세계에서 얻은 약물 반응 정보를 다른 세계로 옮겨 예측할 수 있는 AI 기술을 개발한다. 특정 약물을 투여했을 때 암세포가 어떻게 변화하는지, 어떤 유전자가 활성화되거나 억제되는지까지 예측할 수 있을 것으로 기대된다.
특히 단순히 약효 유무를 판단하는 데 그치지 않고 약물이 세포 안에서 어떤 변화를 일으키는지까지 예측하는 생성형 AI 기술을 적용한다. 연구가 성공하면 신약후보 물질의 실패 가능성을 조기에 확인하고 유망한 치료제를 더 빠르게 선별할 수 있을 것으로 기대된다. 또 어떤 환자에게 어떤 약이 효과적일지 예측하는 정밀의료 연구에도 활용할 수 있어 암 환자 맞춤형 치료전략 개발에도 도움이 될 전망이다.
이번 연구는 국립암센터 신동관 박사가 연구책임자를 맡고 국민대학교 인공지능학부 음수빈 교수 연구팀, 국립암센터 국제암대학원대학교 암의생명과학과 김윤희 교수 연구팀이 공동 참여한다.
신동관 국립암센터 박사는 “실험실에서 효과가 있었던 약물이 실제 환자에게도 효과를 보일지 예측하는 것은 신약 개발의 어려운 과제 중 하나”라며 “이번 연구로 신약 개발 성공 가능성을 높이고 암 치료제 개발의 효율성을 높일 수 있는 핵심 기술을 확보하겠다”고 말했다.
배옥진 기자 withok@etnews.com
