국립암센터가 신약 후보물질의 성공 가능성을 예측하는 AI(인공지능) 모델 개발에 나선다.
신동관 국립암센터 생물정보연구과 박사 등 연구진은 세포주·오가노이드(환자 조직에서 만든 3차원 소규모 장기 모델)·동물모델 등 서로 다른 실험 환경의 결과를 연결, 약물 반응을 예측하는 '생물학적 세계 모델' 개발에 착수했다고 4일 밝혔다. 해당 연구는 과학기술정보통신부 신규 연구개발 사업인 'AI+과학기술(S&T) 혁신기술개발 사업'의 바이오 분야 대표과제로, 사업비 30억원이 투입된다.
'스케일 캡'(Scale gap)은 신약 개발의 가장 큰 난제 중 하나다. 이는 실험실에서 효과가 있던 약물이 실제 생체 환경에선 같은 효과를 내지 못하는 것을 뜻한다. 종양 주변 환경과 면역반응, 세포 간 상호작용 등 인체의 복잡한 특성이 실험실 환경에선 충분히 재현되지 않아서다.
이에 연구진은 세포 실험 결과를 학습한 AI 모델을 활용해 실제 생체 환경에 가까운 오가노이드와 동물모델에선 어떤 반응이 나타날지 예측하는 기술을 개발한다. AI가 신약 후보물질의 '가상 임상시험장' 역할을 하게 되는 것이다. 이를 통해 특정 약물 투여 시 암세포 변화 양상과 활성화 및 억제되는 유전자까지 예측할 수 있을 것이란 게 연구진 측 설명이다.
연구 책임자인 신동관 국립암센터 박사는 "실험실에서 효과가 있던 약물이 실제 환자에게도 효과가 있을지 예측하는 것은 신약 개발의 가장 어려운 과제 중 하나"라며 "이번 연구를 통해 신약 개발 성공 가능성을 높이고 암 치료제 개발 효율성을 높일 수 있는 핵심 기술을 확보할 것"이라고 말했다.
김윤희 국립암센터 국제암대학원대학교 교수는 "환자에게서 얻은 암 조직으로 만든 오가노이드와 동물모델은 실제 환자의 암을 가장 가깝게 재현할 수 있는 연구 모델"이라며 "AI가 예측한 약물 반응을 환자 유래 모델에서 검증해 신뢰성을 높이고 암 환자에게 보다 효과적인 맞춤 치료법을 찾는 데 기여하겠다"고 전했다.