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[김상욱교수] 항암제 치료효과 예측 머신러닝 기술 개발 (2020.11.02)

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  • 작성자 최고관리자
  • 2020-11-02

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약물유전체학*1의 등장으로 기존에 축적된 다양한 약물반응데이터를 토대로 자체적인 알고리즘을 도출, 사람마다 다른 약물 반응성을 예측하는 머신러닝 연구가 활발하다. 사람의 생체반응을 최대한 반영할 수 있는 양질의 학습데이터를 입력하는 것이 예측의 정확도를 높이는 출발점이 되는데, 기존에는 사람의 임상데이터에 비해 상대적으로 확보가 용이한 동물모델 대상의 전임상데이터가 주로 이용되었다.

 

이 가운데 POSTECH 연구팀이 동물모델 대신 환자 유래 인공 미니 장기에서 얻은 데이터를 학습하는 알고리즘을 통해 항암제 반응성 예측의 정확성을 높여 주목받고 있다. 실제 사람에서의 반응에 보다 더 근접한 데이터를 학습시키겠다는 것이다.

생명과학과 김상욱 교수팀이 암환자 유래 인공 미니장기의 전사체*2 정보를 토대로 환자의 항암제 반응성을 예측하는 인공지능 기술을 개발했다고 밝혔다.

 

같은 암을 앓는 환자라도 항암제에 대한 반응이 다르기에 효과를 볼 수 있는 환자를 선별하는 맞춤형 치료가 중요하다. 하지만 기존 머신러닝 예측기법은 암세포의 유전체 정보를 토대로 하고 있어 정확도를 높이는 데 한계가 있었다. 불필요한 바이오마커 정보로 인해 머신러닝이 거짓 신호를 바탕으로 학습하는 문제가 있었다

 

이에 연구팀은 약물의 직접적 표적이 되는 개별 단백질에 대한 전사체 정보뿐 아니라, 표적 단백질과 상호작용할 수 있는 생체 단백질 상호작용 네트워크 데이터를 이용, 예측 정확도를 높인 머신러닝 알고리즘을 소개했다. 표적 단백질로부터 기능적으로 가까운 단백질의 전사체 생성량에 대해 우선 학습하도록 한 것이다. 이를 통해 기존 머신러닝이 학습해야 했던 방대한 바이오마커 대신 선별된 바이오마커만 학습할 수 있도록 하여 정확도를 높였다.

 

또한 동물모델이 아닌 환자 유래 미니장기의 데이터를 이용해 실제 환자에서 반응과의 차이를 좁혔다. 실제 이 방법으로 대장암에 쓰이는 5-플루오로 우라실과 방광암에 사용되는 시스플라틴 등에 대한 환자의 약물반응을 실제 임상결과와 비슷한 수준으로 예측해냈다.

 

항암제에 반응할 환자를 선별하는 개인 맞춤형 정밀의료 실현은 물론 새로운 항암제의 기전 규명에도 도움이 될 것으로 기대된다. 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구사업, 중점 연구소사업 및 POSTECH 인공지능대학원 지원으로 수행된 이번 연구의 성과는 국제학술지‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’에 10월 30일 게재되었다.

 

 

 

조선일보: https://www.chosun.com/economy/science/2020/10/30/S6ODFLRKH5CTPFO5CGS3IG4TFY/?utm_source=naver&utm_medium=original&utm_campaign=news
조선비즈: https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2020/10/30/2020103001119.html?utm_source=naver&utm_medium=original&utm_campaign=biz
동아사이언스: http://dongascience.donga.com/news/view/41122
한국경제: http://dongascience.donga.com/news/view/41122
헤럴드경제: http://dongascience.donga.com/news/view/41122
전자신문: https://www.etnews.com/20201030000017
연합뉴스: https://www.yna.co.kr/view/AKR20201030051100063?input=1195m
매일신문: https://news.imaeil.com/Society/2020103010584791106
대구일보: https://news.imaeil.com/Society/2020103010584791106
경북일보: https://news.imaeil.com/Society/2020103010584791106