KAIST "AI 기반 개인 맞춤형 항암백신 설계 기술 개발"

개인별 항암 효과를 최적화할 인공지능(AI) 기반의 맞춤형 항암백신 설계 기술이 개발됐다. 암세포를 구별하는 고유 표식인 신생항원에 B세포 반응성을 더하는 방식이다. 이때 항암백신은 일회성 공격과 단기 기억을 넘어 장기적으로 '암을 기억할 수 있는 면역이 돼 암의 재발을 효과적으로 방지'하는 역할을 하게 된다.

KAIST는 바이오 및 뇌 공학과 최정균 교수 연구팀이 ㈜네오젠로직과 공동연구로 신생항원을 예측하는 새로운 AI 모델을 개발, 면역 항암치료에서 B세포의 중요성을 규명했다고 2일 밝혔다.

공동연구팀은 신생항원 발굴에서 T세포 반응성 예측에 의존하던 기존 방식에서 벗어나 T세포와 B세포의 반응성을 통합적으로 고려한 AI 기반의 신생항원 예측 기술을 개발했다.

이 기술은 신생항원에 대한 B세포의 반응성을 정량적으로 예측할 수 있는 최초의 AI 기술로 평가받는다. 공동연구팀은 대규모 암 유전체 데이터, 동물실험, 항암백신 임상시험 자료 등을 토대로 기술 검증도 거쳤다.

신생항원은 암세포 돌연변이에서 유래된 단백질 조각으로 이뤄진 항원이다. 암세포의 특이성을 갖고 있어 차세대 항암백신의 핵심 타깃으로 주목받는다.

앞서 모더나와 바이오엔텍은 신생항원 기반의 항암백신 기술을 발전시키는 과정에서 확보한 mRNA 플랫폼으로 코로나19(COVID-19) 백신을 개발했다. 이들 기업은 현재도 글로벌 제약사와 항암백신 임상시험을 활발히 진행 중이다.

하지만 현재 항암백신 기술 대부분은 T 세포 중심의 면역반응에 집중돼 B세포가 매개하는 면역반응을 충분히 반영하지 못하는 한계를 보인다.

실례로 존스홉킨스대 마크 야소안(Mark Yarchoan)·엘리자베스 재피(Elizabeth Jaffee) 교수 연구팀은 지난해 5월 네이처 리뷰 캔서(Nature Review Cancer)에서 "B 세포의 종양 면역 역할에 대한 근거가 축적되고 있음에도 불구하고, 대부분 항암백신 임상시험이 여전히 T세포 반응에만 초점을 맞추고 있다"고 지적했다.

이와 달리 공동연구팀이 개발한 새로운 AI 모델은 돌연변이 단백질과 B세포 수용체(BCR) 간 구조적 결합 특성을 학습해 B세포 반응성을 예측하는 방식으로 기존의 한계를 극복했다.

특히 항암백신 임상시험 데이터를 분석에서는 B 세포 반응까지 통합적으로 고려했을 때 실제 임상에서 항종양 면역 효과를 높일 수 있다는 것이 확인했다.

최 교수는 "연구팀은 현재 네오젠로직과 개인 맞춤형 항암백신 플랫폼의 전 임상 개발을 진행하면서 내년 임상 진입을 목표로 'FDA IND' 제출(미국 식품의약국(FDA)에 임상시험 허가를 받는 절차)을 준비하는 중"이라고 말했다. 또 "독자적 AI 기술로 항암백신 개발의 과학적 완성도를 높이고 임상 단계로의 전환을 단계적으로 추진할 계획"이라고 덧붙였다.

한편 이번 연구에는 김정연 박사와 안진현 박사가 공동 제1 저자로 참여했다. 연구 결과는 최근 국제 학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 게재됐다.