KAIST, AI로 항암 백신 찾는다…‘딥 네오’ 개발

T 세포 반응을 효과적으로 유도할 수 있는 항암 백신 개발에 활용 가능

 

[더테크=조명의 기자]  국내 연구진에 의해 개인 맞춤 치료용 암 백신에 사용될 수 있는 신생항원을 예측하는 인공지능 모델이 개발됐다. 카이스트(KAIST) 바이오및뇌공학과 최정균 교수와 펜타메딕스와의 공동연구 결과다. 

 

연구팀은 17일 딥러닝을 이용해 실제로 T세포 면역반응을 유도할 수 있는 신생항원을 발굴하는 AI 모델을 개발하고, 연구자들이 활용할 수 있는 웹서비스를 구축해 ‘딥네오(DeepNeo)’라는 이름으로 공개했다.

 

신생항원이란 암세포의 돌연변이에서 나온 단백질 조각 중 면역반응을 유도할 수 있는 항원들로서 항암 백신 개발의 이상적인 대상으로 주목받고 있다. 모더나와 바이오엔텍도 암 치료를 위한 신생 항원 백신용으로 개발하던 mRNA 플랫폼으로 코로나19 백신을 개발한 바 있으며, 현재 대형 제약사들과 신생항원을 이용한 암 백신 임상시험을 진행 중이다.

 

기존의 신생항원 발굴 방법론은 MHC 단백질(외부에서 들어온 병원균이나 암세포에서 발생한 항원과 결합해 면역반응을 활성화시키는 단백질)과 결합할 수 있는 돌연변이를 예측하는 데에 한정돼 있었다. 

 

암 백신이 효과가 있으려면 돌연변이가 MHC와 결합할 뿐만 아니라 그 결합체가 실제로 T 세포 면역반응을 유발할 수 있어야 하는데, 기존 기술로는 그것이 불가능했다. 

 

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 개념의 딥러닝 모델을 구축했고, 여러 빅데이터 분석을 통해 면역성 및 항암 반응성이 뛰어난 신생항원을 발굴할 수 있음을 확인했다. 이번에 웹서비스 형태로 구축한 방법론은 T 세포 반응을 효과적으로 유도할 수 있는 항암 백신 개발에 활용될 수 있다. 

 

카이스트 바이오및뇌공학과 김정연 박사과정이 제1저자로 개발한 핵심 알고리즘은 지난 1월 국제 학술지 ‘네이처 지네틱스’에 출판됐다. 이후 펜타메딕스의 노승재 박사, 방효은 연구원과의 공동연구를 통해 딥러닝 성능이 더욱 개선된 AI 모델이 웹서비스 형태로 개발돼 이번 4월 국제 학술지 ‘핵산 연구(Nucleic Acids Research)’를 통해 공개됐다. 

 

카이스트 최정균 교수는 “코로나 백신에서 mRNA 플랫폼이 검증된 만큼 이번에 개발된 AI 기술이 암 백신의 상용화에도 도움이 되기를 희망한다”고 밝혔다. 

 

펜타메딕스 조대연 대표는 “이번 공동연구를 통해 개발된 플랫폼을 적용한 개인맞춤형 암 백신의 사업화에 박차를 가하겠다”고 전했다. 

 



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