국립암센터가 신약 후보물질의 성공 가능성을 예측하는 인공지능(AI) 모델 개발에 나선다.
국립암센터는 신동관 생물정보연구과 박사 연구팀이 세포주, 오가노이드, 동물모델 등 서로 다른 실험 환경의 결과를 연결해 약물 반응을 예측하는 ‘생물학적 세계 모델’ 개발에 착수했다고 4일 밝혔다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 신규 연구개발 사업인 ‘AI+과학기술(S&T) 혁신기술개발 사업’의 바이오 분야 대표과제로 선정됐다. 총 30억원의 사업비가 투입된다.
연구팀은 신약 개발 과정의 대표적 난제로 꼽히는 ‘스케일 갭’ 문제 해결에 주목했다. 스케일 갭은 실험실 환경에서 효과를 보인 약물이 실제 생체 환경에선 같은 효과를 내지 못하는 현상을 의미한다. 종양 주변 환경, 면역반응, 세포 간 상호작용 등 인체의 복잡한 특성이 실험실 조건에서는 충분히 재현되지 않기 때문이다.
이에 연구팀은 세포 실험 결과를 학습한 AI 모델을 활용해 실제 생체 환경에 가까운 오가노이드와 동물모델에서 어떤 반응이 나타날지 예측하는 기술을 개발할 계획이다. AI가 신약 후보물질의 일종의 ‘가상 임상시험장’ 역할을 하게 되는 셈이다.
국립암센터에 따르면 해당 기술이 구현되면 특정 약물을 투여했을 때 암세포가 어떻게 변화하는지, 어떤 유전자가 활성화되거나 억제되는지까지 예측할 수 있을 것으로 기대된다.
연구 책임자인 신동관 박사는 “실험실에서 효과가 있던 약물이 실제 환자에게도 효과가 있을지 예측하는 것은 신약 개발의 가장 어려운 과제 중 하나”라며 “이번 연구를 통해 신약 개발 성공 가능성을 높이고 암 치료제 개발 효율성을 높일 수 있는 핵심 기술을 확보하겠다”고 말했다.
김윤희 국립암센터 국제암대학원대학교 교수는 “환자에게서 얻은 암 조직으로 만든 오가노이드와 동물모델은 실제 환자의 암을 가장 가깝게 재현할 수 있는 연구 모델”이라며 “AI가 예측한 약물 반응을 환자 유래 모델에서 검증해 신뢰성을 높이고, 암 환자에게 보다 효과적인 맞춤 치료법을 찾는 데 기여하겠다”고 전했다.
신대현 기자 sdh3698@kukinews.com
