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항암제 치료 효과 사람마다 왜 달라...AI로 효과 예측한다

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항암제 치료 효과 사람마다 왜 달라...AI로 효과 예측한다

2020.10.30 19:00
머신러닝으로 암세포 전사체 분석, 암세포 배양해 만든 인공 미니장기 이용해 정확도 높여, 김상욱 포스텍 생명과학과 교수, 공정호 생명과학과 석박통합과정생
머신러닝 기술을 이용해 항암제 치료 효과를 예측하는 알고리즘을 만든 공정호 포스텍 생명과학과 석박사통합과정생과 김상욱 포스텍 생명과학과 교수. 포스텍 제공
머신러닝 기술을 이용해 항암제 치료 효과를 예측하는 알고리즘을 만든 공정호 포스텍 생명과학과 석박사통합과정생과 김상욱 포스텍 생명과학과 교수. 포스텍 제공

같은 암에 걸린 환자라고 해도 항암제에 대한 치료 효과는 각자 다르다. 치료 효과를 예측하려면 사람의 유전정보를 분석해야 하는데 이때 세포나 조직에서 발현되는 RNA의 모임인 전사체를 분석한다. RNA는 세포 내 단백질 발현에 관여하는 유전물질이다.

 

김상욱 포스텍 생명과학과 교수와 공정호 생명과학과 석박통합과정생은 인공지능(AI) 기술인 머신러닝으로 암세포에서 항암제에 반응하는 전사체를 선별해 치료 효과를 예측하는 알고리즘을 개발했다고 30일 밝혔다. 이 연구는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션’ 30일자에 실렸다.

 

머신러닝 기술로 암세포의 전사체를 분석해 항암제의 치료 효과를 예측하는 연구는 기존에도 있었다. 하지만 항암제와 관련된 전사체뿐 아니라 암세포에 있는 다른 전사체까지 분석해 예측 정확도가 낮았고, 동물의 암세포를 대상으로 분석했다는 한계도 있었다.

 

연구팀은 예측 정확도를 높이기 위해 방광암과 대장암 환자의 암세포를 장기 세포와 함께 배양해 인공 미니장기를 만들었다. 이렇게 배양한 암세포에서 항암제의 표적이 되는 전사체와 이 전사체와 상호작용하는 전사체로 분석 범위를 좁혔다. 그리고 발현되는 각 전사체가 생성되는 양을 머신러닝으로 분석해 항암제 치료 효과에 영향을 주는 전사체를 선별하는 알고리즘을 만들었다.

 

이렇게 만든 알고리즘에 실제 암 환자의 예후와 유전정보 그리고 항암제 치료 이력 데이터를 입력해 분석한 결과 실제 임상 결과에서 나타난 치료 효과와 비슷한 수준으로 예측했다. 전사체 분석 과정에서 항암제에 대한 치료 효과를 예측할 수 있는 새로운 단백질도 발견했다. 대장암 치료에 쓰이는 5-플루오로 우라실은 BH3 단백질이, 방광암 치료에 쓰이는 시스플라틴은 아미노산 합성 단백질들이 치료 효과 예측에 큰 영향을 줬다.

 

연구에 참여한 공정호 포스텍 생명과학과 석박통합과정생은 “이 연구를 통해 항암제의 치료 효과를 미리 예측해 암 환자의 생존율을 높일 거라고 기대한다”며 “앞으로 더 많은 암에 대한 기계학습 알고리즘을 개발해 맞춤형 의료를 실현하고 싶다”고 말했다.

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