 |
| ▲ 최정균 교수(좌), 박숙련 교수(우) (사진=KAIST 제공) |
[mdtoday=이한희 기자] 면역항암제 치료의 부작용을 인공지능 딥러닝을 통해 예측하는 모델이 개발됐다.
KAIST는 바이오및뇌공학과 최정균 교수팀과 서울아산병원 종양내과 박숙련 교수팀은 면역항암제 치료를 받은 고형암 환자에 대한 대규모 전향적 코호트를 구축하고 다차원적 분석을 통해 면역항암제 부작용의 위험요인을 규명했다고 22일 밝혔다.
또한 인공지능 딥러닝을 이용해 치료 전 환자에게서 부작용이 나타날지를 예측할 수 있는 모델까지도 개발했다고 알렸다.
기존의 관련 연구들은 소규모로 진행이 되거나 적은 수의 지표로 국한된 범위에 대해서만 행해졌다. 또한 수행된 연구들은 면역 관련 부작용을 위해 디자인된 연구 설계가 아닌 다른 목적을 위해 모집된 환자군을 모아 수행하는 후향적 연구 설계로 진행됐다는 한계점이 있었다.
연구팀은 이러한 한계점을 극복하기 위해 서울아산병원을 필두로 국내 9개 기관과 협력해 면역 관련 부작용의 포괄적인 위험요인을 밝히기 위한 대규모 전향적 코호트를 구축했다.
또한 환자의 유전체, 전사체, 혈액 지표 등 폭넓은 범위에서 면역 관리 부작용에 대한 위험요인을 밝혀냄으로써 궁극적으로는 치료 전 미리 환자가 면역항암치료에 대한 부작용을 보일지 알아낼 수 있는 딥러닝 예측 모델을 개발했다.
해당 연구 결과는 다양한 고형암 환자의 임상데이터와 혈액 유전체 데이터에 기반했기에 향후 환자의 암종과 상관없이 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
최 교수는 “이번 연구를 통해 면역항암 치료의 아킬레스건이라고 할 수 있는 면역 관련 부작용에 대한 폭넓은 분석과 예측 모델의 제시를 통해 향후 전 세계 연구진이 사용할 수 있는 대규모 면역 관련 부작용 리소스를 제공할 수 있을 것이라 기대한다”고 말했다.
박 교수는 “현재 면역항암제가 임상에서 광범위하게 사용되고 있고 그 치료 영역을 완치적 세팅으로까지 확장하고 있어 치료 효과뿐 아니라 환자 안전성이 더욱 중요한다”고 전했다.
이어 “그동안 치료 부작용을 예측할 수 있는 좋은 지표가 없던 상황에서 이번 연구 결과는 개별 환자의 임상데이터와 유전체 데이터에 기반해 면역항암제의 부작용 발생을 예측할 수 있어 암 환자의 정밀 의료 치료를 실현할 수 있는 기반이 될 것으로 기대한다”고 설명했다.
이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 캔서(Natuer Cancer)’에 게재됐다.
메디컬투데이 이한희 (hnhn0414@mdtoday.co.kr)
[저작권자ⓒ 메디컬투데이. 무단전재-재배포 금지]
