"방광암 항암 반응 예측"…AI 활용 신약 연구 진전

[서울=뉴시스]송연주 기자 = 국내 AI 신약 개발 기업들이 AI를 활용한 연구에서 새로운 가능성을 제시했다.

20일 관련업계에 따르면 온코크로스는 진행성 요로상피암 환자의 항암 치료(젬시타빈·시스플라틴) 반응을 예측하는 AI 모델을 구축해 가능성을 제시했다.

요로상피암은 방광암의 일종으로, 방광암의 약 90%가 요로상피세포암이다.

부산대 양산병원과 공동 수행한 해당 연구 결과는 국제학술지(Cancer Genomics & Proteomics)에 게재됐다.

연구진은 TCGA, GEO 공개 데이터셋, 부산대 양산병원 환자 데이터를 활용해 총 1만2961개 유전자 발현 정보를 학습한 AI 모델을 구축했다.

실제 병원 환자 데이터를 활용한 외부 검증에서 90% 정확도를 기록하며, 임상 적용 가능성을 제시했다.

또 AI 모델 분석을 통해 DNA 손상 복구, 세포주기, 미세소관 조절 등 항암 반응과 연관된 주요 생물학적 기전을 도출했다. BRCA2, BARD1, USP1 등 DNA 복구 관련 유전자들이 핵심 예측 인자로 관찰됐다. 이를 기반으로 환자 맞춤형 치료 전략 수립 가능성을 제시했다.

온코크로스 관계자는 "이 연구는 AI 기반 전사체 분석 기술이 실제 임상 치료 의사결정 지원에 활용될 수 있음을 보여줬다"고 말했다.

이 회사는 이달 말 미국 시카고에서 열리는 미국임상종양학회(ASCO)에서 AI 기반 췌장암 신약 물질 'OC212e'의 병용요법 관련 임상연구 데이터를 포스터로 발표할 예정이다. OC212e는 온코크로스 AI 플랫폼을 통해 발굴된 병용 항암 파이프라인으로, 췌장암 표준치료제 폴피리녹스와 병용투여 시 항암 시너지 효과와 간 전이 억제 효과가 나타났다.

갤럭스도 지난 19일 AI 단백질 설계 플랫폼 '갤럭스디자인'이 글로벌 기업의 AI 항체 설계 연구와 비교해 가장 우수한 성과를 보였다고 밝혔다.

이 연구는 최근 발표된 드노보 항체 설계 연구 중 공통으로 비교 가능한 9개 단백질 타깃(질병 유발 혹은 전달 단백질)을 기준으로 진행됐다. 드노보 항체는 자연계에 존재하지 않는 인공적으로 설계된, 완전히 새로운 단백질을 말한다. AI를 활용해서 원하는 표적의 정확한 부위에 결합하도록 항체의 아미노산 서열을 설계하는 방식이다.

비교 대상에는 미국 나블라바이오의 'JAM-2', 차이디스커버리의 'Chai-2' 가 포함됐다.

연구 결과, 갤럭스디자인은 9개 타깃 중 8개에서 실제 결합이 관찰된 항체 후보를 확보했다. 같은 타깃 기준으로 공개된 JAM-2와 Chai-2 연구 결과에선 각 5개, 4개 타깃에서 결합 항체가 보고됐다.

갤럭스 관계자는 "이 결과는 단순히 더 많은 타깃에서 결합 항체를 확보했다는 의미를 넘어 갤럭스디자인이 다양한 단백질 타깃에 대해 정밀하게 항체를 설계할 수 있음을 보여준다"고 말했다.


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