암세포마다 다르게 나타나는 약물 반응을 인공지능(AI)으로 분석해 최적의 항암제 조합과 투여 농도를 제시해 환자 개인별 특성을 고려한 정밀 항암 치료를 할 수 있는 길이 열렸다.

 광주과학기술원(지스트)는 4일 전기전자컴퓨터공학과 남호정 교수 연구팀이 암세포별 항암제의 조합과 투여 농도를 정밀하게 예측할 수 있는 AI 복합 항암제 예측 모델을 개발했다고 밝혔다.

 AI 기반 복합 항암제 효능 예측 연구는 방대한 약물을 대상으로 최적의 조합 결과를 효율적으로 탐색하는 것이 목적이다.

 연구팀이 개발한 복합 항암제 약효 예측 모델은 임의의 암세포·약물·약물 농도에 대해 복합 항암제의 효능·상호작용을 높은 정확도로 유추할 수 있다.

 암세포 유전자 발현량과 단일 항암제의 구조 정보를 활용해 암세포와 단일 항암제 사이의 약물 메커니즘과 약물 반응 곡선을 분석·예측했다.

 이를 바탕으로 단일 항암제 2개를 결합한 복합 항암제의 시너지 효과와 각 단일 항암제의 영향력을 예측함으로써 복합 항암제의 효능을 계산할 수 있다고 연구팀은 설명했다.

 또 시너지 효과가 강한 복합 항암제는 시너지 효과가 약한 복합 항암제에 비해 표적 항암제를 포함하는 비율이 높고, 암종별 시너지 효과가 발생하는 정도가 다른 것도 연구 결과 드러났다.

 고형암보다 혈액암에서 시너지 효과가 높게 예측됐는데, 혈액암은 소수의 항암제가 시너지 효과를 주도하는 것에 반해 고형암은 다수의 항암제가 각각 소수의 다른 항암제와 시너지 효과를 냈다.

 연구팀은 이를 토대로 암종에 따라 적게는 41쌍의 복합 항암제(전립선암)를, 많게는 417쌍의 복합 항암제(골수종)를 제시해 다발성 골수종 세포에 대한 시너지 효과가 높은 조합 등 2천556쌍의 유력 복합 항암제도 제시했다.

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

 남 교수가 지도하고 진일중 석박통합과정생과 이송연 박사과정생, 마틴 슈무할렉(Martin Schmuhalek) 석박통합과정생이 수행한 이번 연구 결과는 국제학술지 브리핑스 인 바이오인포매틱스(Briefings in Bioinformatics)에 지난달 12일 온라인 게재됐다.