항암제 치료효과 예측하는 머신러닝 기술 개발

포항공대 연구팀, 환자 유래 미니 장기로 예측 정확도 높여

환자 맞춤형 약물 반응성 예측 기술의 도식

[한국연구재단 제공. 재판매 및 DB 금지]

국내 연구진이 항암제 치료 효과를 예측하는 머신러닝 기술을 개발했다.

 

한국연구재단은 포항공과대학 김상욱 교수 연구팀이 암환자 유래 인공 미니 장기에서 얻은 데이터를 학습해 항암제 반응성을 예측하는 인공지능 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.

 

같은 암을 앓더라도 항암제에 대한 반응은 환자마다 다르게 나타난다.

 

환자별 약물 반응성을 예측하는 머신러닝 연구가 활발하지만, 정확성을 높이는 데 한계가 있었다.

 

연구팀은 약물의 직접 표적이 되는 개별 단백질의 전사체 정보, 표적 단백질과 상호작용하는 생체 단백질 상호작용 네트워크 데이터를 이용했다.

 

기존 머신러닝이 방대한 바이오마커를 학습해야 했다면, 연구팀은 양질의 학습데이터만 입력시켜 예측 정확도를 높인 것이다.

 

또 동물모델이 아닌 환자 유래 미니 장기에서 얻은 데이터를 이용해 실제 환자의 반응과 유사한 결과를 얻을 수 있었다.

 

이 방법으로 대장암 치료에 쓰이는 5-플루오로우라실, 방광암에 치료제인 시스플라틴 등에 대한 약물 반응이 실제 임상 결과와 비슷한 수준으로 예측됐다.

 

항암제에 반응할 환자를 선별하는 개인 맞춤형 정밀 의료를 실현하고, 새로운 항암제 기전 규명에도 도움이 될 것으로 연구팀은 내다봤다.

 

연구 성과를 담은 논문은 이날 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'(Nature Communications)에 실렸다.