개인 맞춤 치료용 암 백신에 사용될 수 있는 신생항원 예측하는 인공지능(AI) 모델이 산학 공동연구로 개발돼 웹서비스된다.
한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)은 최정균 바이오 및 뇌공학과 교수가 펜타메딕스와 이 같은 성과를 냈다고 17일 밝혔다.
연구팀은 딥러닝을 이용해 실제로 T세포 면역반응을 유도할 수 있는 신생항원을 발굴하는 AI 모델을 개발, 연구자들이 손쉽게 활용할 수 있는 웹서비스를 구축해 딥네오(DeepNeo)라는 이름으로 공개했다.
신생항원은 암세포 돌연변이에서 나온 단백질 조각 중 면역반응을 유도할 수 있는 항원이다. 이상적인 항암 백신 개발 대상으로 주목받는다.
기존 신생항원 발굴 방법론은 MHC(병원균이나 암세포에서 발생한 항원과 결합해 면역반응을 활성화시키는 단백질)와 결합할 수 있는 돌연변이를 예측하는 것에 한정돼 있었다.
암 백신이 효과를 가지려면 돌연변이가 MHC와 결합할 뿐만 아니라 그 결합체가 실제 T세포 면역반응을 유발할 수 있어야 하는데, 기존 기술로는 불가능했다.
연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 새로운 개념의 딥러닝 모델을 구축했고, 여러 빅데이터 분석으로 면역성 및 항암 반응성이 뛰어난 신생항원을 발굴할 수 있음을 확인했다. 구축한 방법론은 T세포 반응을 효과적으로 유도할 수 있는 항암 백신 개발에 활용될 수 있다.
김정연 KAIST 바이오 및 뇌공학과 박사과정이 제1저자로 개발한 핵심 알고리즘은 지난 1월 국제 학술지 ‘네이처 지네틱스’ 에 출판됐다. 이후 펜타메딕스의 노승재 박사, 방효은 연구원과의 공동연구로 성능을 개선한 AI 모델이 웹서비스 형태로 개발돼 지난달 국제 학술지 ‘핵산 연구’에 공개됐다.
최정균 교수는 “코로나 백신에서 mRNA 플랫폼이 검증된 만큼 이번에 개발된 AI 기술이 암 백신 상용화에도 도움이 되기를 희망한다”고 밝혔다.
조대연 펜타메딕스 대표는 “이번 공동연구로 개발한 플랫폼을 적용한 개인맞춤형 암 백신 사업화에 박차를 가하겠다”고 전했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 기초연구실지원사업 지원을 받아 수행됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
