- 면역항암치료 부작용에 대한 인공지능 딥러닝 예측 모델 개발
- 논문, 종양학 분야 SCI급 저명 국제학술지 'Nature Cancer' 게재
[위즈뉴스] 면역항암치료는 환자의 면역 시스템을 활성화해 암을 치료하는 혁신적인 3세대 항암 치료 방법으로 알려져 있다.
하지만 면역항암 치료제는 면역활성화에 의해 기존 항암제와는 구분되는 자가면역질환과 유사한 부작용을 유발할 수 있다는 새로운 문제가 제기됐다. 이러한 부작용은 심각한 경우 환자를 죽음에까지 이르게 할 수 있어서 부작용에 대한 연구가 절실한 상황에 놓여있다.
이러한 가운데, KAIST(총장 이광형)는 최근 바이오및뇌공학과 최정균 교수 연구팀과 서울아산병원 종양내과 박숙련 교수 연구팀으로 구성된 공동 연구팀이 면역항암제 치료를 받은 고형암 환자에 대한 대규모 전향적 코호트를 구축하고, 다차원적 분석을 통해 면역항암제 부작용의 위험요인을 규명했으며, 또한 인공지능 딥러닝을 이용해 치료 전 환자에게서 부작용이 나타날 지를 예측할 수 있는 모델까지도 개발했다고 밝혔다.
이번 연구 성과를 담은 논문은 종양학 분야의 SCI급 저명 국제학술지 ‘네이처 캔서(Nature Cancer, IF=23.177)’ 6월 12일자에 게재됐다.
논문명은 'Integrative analysis of risk factors for immune-related adverse events of checkpoint blockade therapy in cancer'이며, KAIST 최정균 교수와 서울아산병원 박숙련 교수가 공동 교신저자로, 서울아산병원 성창환 박사와 KAIST 안진현 박사과정생이 공동 제1저자로 참여했다.
이번 연구에는 고려대학교 안암병원, 인제대학교 해운대백병원, 국립암센터, 서울삼성병원, 분당서울대학교병원, 고려대학교 구로병원, 연세대학교 세브란스병원, 서울대학교병원의 연구자들도 참여했다.
"면역항암 치료의 부작용에 대한 폭넓은 분석과 예측 모델 제시"
공동 연구팀의 최정균 교수는 “이번 연구를 통해 면역항암 치료의 아킬레스건이라고 할 수 있는 면역관련 부작용에 대한 폭넓은 분석과 예측모델의 제시를 통해 향후 전세계 연구진이 사용할 수 있는 대규모 면역관련 부작용 리소스를 제공할 수 있을 것이라 기대한다”고 말했다.
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.
공동 연구팀은 이러한 한계점을 극복하기 위해, 서울아산병원을 필두로 국내 9개 기관과 협력하여 면역 관련 부작용의 포괄적인 위험요인을 밝히기 위한 대규모 전향적 코호트를 구축했다.
또한 환자의 유전체, 전사체, 혈액 지표 등 폭넓은 범위에서 면역 관련 부작용에 대한 위험요인을 밝혀냈으며, 궁극적으로는 치료 전 미리 환자가 면역항암치료에 대한 부작용을 보일지 알아낼 수 있는 딥러닝 예측 모델을 개발했다.
이번 연구 결과는 다양한 고형암 환자의 임상데이터와 혈액 유전체 데이터에 기반했기 때문에, 향후 환자의 암종과 상관없이 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
임상연구를 총괄한 서울아산병원 박숙련 교수는 “현재 면역항암제가 임상에서 광범위하게 사용되고 있고 그 치료 영역을 완치적 세팅으로까지 확장하고 있어 치료 효과뿐 아니라 환자 안전성이 더욱 중요한데 그동안 치료 부작용을 예측할 수 있는 좋은 지표가 없던 상황이었다"며 "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 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 인공지능 신약개발 플랫폼 구축 사업의 지원을 받아 수행됐다.