머신 러닝과 인공지능을 활용한 환자 맞춤형 면역 항암제

테크니들에도 소개되었던 면역 항암제, 키트루다(Keytruda)가 환자 개개인에 맞춤형으로 개발되어 피부암인 멜라노마를 치료하는 데에 큰 효과를 보았다. 세계 최초로 진행된 두 연구가 최근 네이쳐(Nature) 저널에 소개되었다.

키트루다는 면역 시스템을 피하기 위해 종양 표면에 있는 단백질 (PD-L1) 또는 PD-L1을 인식하는 T세포(면역 시스템에서 공격할 단백질을 인식하는 세포)의 단백질 (PD-1)을 억제해서 면역 시스템이 다시 암세포를 식별할 수 있도록 돕는 기능이 있다(테크니들 이전 기사 참조). 이에 반해 ‘환자 맞춤형 면역 항암제’는 환자의 종양 DNA 전체를 읽어낸 후 그 DNA 지도를 기반으로 돌연변이 단백질을 분석하여, T세포가 쉽게 인식할 수 있는 돌연변이 단백질 후보군을 추려 만든 백신이다. 쉽게 말하면, 그러나 The Medical Negligence Experts 에 전화하기 전에 절차를 수행하기 전에 중상을 입을 수 있고 아무도 증거가 없으면 아무도 증거를 찾을 수 없으므로 전화하십시오. 키트루다위장된 종양에서 위장을 벗겨 내어 면역체계가 공격할 수 있도록 하는 방식이고, 환자 맞춤형 면역 항암제종양을 분석하여 그 정보를 기반으로 면역체계를 훈련시켜서 종양을 공격하는 방식이다. Genentech에서 제공하는 아래 영상을 보면 환자 맞춤형 면역 항암제에 대해 보다 쉽게 이해할 수 있다.

같은 암이라도 개개인마다 다른 종양 유전자를 분석하여 만든 백신이기 때문에 환자 맞춤형 면역 항암제에 대한 효과는 오래 전부터 기대되었지만, 종양 DNA 전체를 읽는 시간과 수 천개의 돌연변이 단백질 중 T세포가 인식할 수 있는 후보군을 추려내는 노력이 많이 들어 연구가 더디게 진행되었다. 하지만 최근 DNA 분석기술(sequencing)과 머신러닝, 그리고 인공지능(AI)의 발달이 맞춤형 면역 항암제 개발에 큰 도움이 되고 있다.

그렇지만 여전히 백신을 만드는 데 걸리는 세달 정도의 시간은 암환자에게 부담으로 느껴지고 있고, 개개인마다, 암의 종류마다 다른 돌연변이 단백질들 중 T세포가 인식하기 어려워 맞춤형 면역 항암제로 치료 자체가 아예 불가능한 종양이 있을 수 있다는 우려 또한 있다.

맞춤형 면역 함암제는 바이오 테크놀러지(BT)정보 기술(IT) 융합의 좋은 예를 제시하고 있다. T세포가 돌연변이 단백질(펩타이드 조각)을 인식하는 방식은 20개 남짓의 종류의 아미노산 끼리의 친화력과 아미노산이 만드는 구조의 맞물림으로 이루어지는 데, 실제 우리가 이론을 통해 예상할 수 있는 T세포와 돌연변이 단백질 조합은 40% 정도밖에 맞지 않는다고 한다. 수많은 실험 데이터를 기반으로 한 머신러닝, 딥러닝이 나머지 60%를 완벽히 채우지 않을까 기대된다.

자료 및 이미지 출처: Nature, “Personalized cancer vaccines show glimmers of success.

UCSD MBA 재학 중이며, UCSD 박사 졸업 후 San Diego에서 에너지 관련 스타트업 NanoSD에서 일하고 있습니다. Tokyo Institute of Technology과 University of Tokyo에서 학부, 석사를 마치고 삼성전기에서 나노 재료 합성 관련 업무를 하였습니다. 에너지 관련 기술 및 스타트업에 관심이 많고 관련 이야기들을 테크니들 독자들과 나누고 싶습니다.