우리 학교 바이오및뇌공학과 최정균 교수, 의과학대학원 박종은 교수 공동연구팀이 지난 2일 인공지능과 빅데이터 분석을 기반으로 암세포만 공략하는 스마트 면역세포 시스템을 개발했다고 밝혔다. 바이오및뇌공학과 권준하 박사, 의과학대학원 강준호 박사과정이 주도적으로 참여한 이번 연구는 차세대 면역항암치료법으로 기대를 모으고 있다.
 

AND, OR, NOT 논리회로의 개발

최근 암 환자가 가지고 있는 면역체계를 활용하여 암을 극복하고자 하는 면역항암치료 분야에서 많은 시도와 진전이 있었다. 특히 면역항암치료의 일종인 세포치료에서 키메라 항원 수용체(Chimeric antigen receptor, CAR)를 장착한 CAR-T, 혹은 CAR-NK라고 하는 면역세포들은 수용체를 통해 암 항원을 인식하여 암세포를 직접 파괴할 수 있다. 이에 따라 CAR-T의 임상 적용 사례는 급격히 증가하고 있다.

CAR-T는 혈액암에서의 성공을 시작으로 고형암까지 적용 범위를 넓히고자 하는 중이다. 하지만 고형암에서는 암의 이질성 문제로 인해 최적의 표적 항원을 식별하기 어렵다. 따라서 부작용을 최소화하면서 효과적인 암 살상 능력을 갖는 CAR 세포 개발은 중요한 과제다. 최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해 AND, OR, NOT과 같은 컴퓨터 연산 논리회로를 활용해 암세포를 효과적으로 공략하는 기술 개발이 진행되어 왔다. 연구팀은 암세포만 발현하는 유전자들을 발굴하기 위해 세포 단위에서 대규모의 데이터베이스를 구축하고, 암세포와 정상세포를 가장 잘 구별할 수 있는 유전자 조합을 검색하는 인공지능 알고리즘을 개발해 문제를 해결하고자 했다.
 

CAR-T를 이용한 암세포 특이적 이중 타깃 과정

먼저 연구팀은 전 세계 다양한 연구팀에서 생산한 단일세포 발현 데이터를 수집하여 대규모의 데이터베이스를 구축했다. 세포마다 잘 알려진 마커 유전자의 발현 양상을 관찰하여, 세포의 종류를 결정한 것이다.

그런 다음, 자체적으로 설계한 CNN 아키텍처를 이용해 암세포와 정상세포를 분류할 때 가장 중요하게 작용하는 유전자 조합을 발굴했다. 이 아키텍처는 수백만 개 세포 각각에 대해 모든 가능한 유전자 조합의 발현 패턴을 받아들인 뒤, 암세포와 정상세포를 가장 잘 분류할 수 있는 가중치를 학습하도록 설계되어 있다. 따라서 해당 아키텍처를 사용하면 암세포를 특이적으로 공략할 수 있는 논리회로를 찾아낼 수 있다.

논리회로는 AND, OR, NOT의 세 가지로 구성된다. 먼저 AND 논리회로는 암세포와, 손상되면 생명에 영향을 줄 수 있는 정상세포가 같은 항원을 발현할 때 이용할 수 있다. 예를 들어, 이들이 같은 항원 A를 발현한다고 가정하면, 암세포에서 A와 동시에 발현되는 항원 B를 찾아 A-AND-B 논리회로를 장착하여 암세포만 공격하게 만들 수 있다. 반대로 정상세포에서만 항원 A와 함께 나타나는 항원 C를 찾아 A-NOT-C 논리회로를 장착하면 정상세포는 죽이지 않고 암세포만 공격할 수 있다. 또, 어떤 항원 D가 암세포에서만 과발현된다고 가정했을 때, 암 조직 내에서도 이질성 문제로 인해 D를 발현하지 않는 세포들이 존재할 수 있다. 이 경우, 하나의 항원만 표적으로 하면 죽지 않고 남아 있는 암세포들이 생기므로, 또 다른 항원 E를 찾아 D-OR-E 논리회로를 장착하면 재발 가능성을 최소화할 수 있다.

연구팀은 고형암, 특히 난소암에서 시스템의 효과를 확인했으며, 데이터는 분당차병원 안희정 교수 연구팀과 카톨릭 의대 이혜옥 교수 연구팀의 도움을 받아 직접 생산했다.  
 

연구의 응용 가능성

이번 연구를 통해 개발된 스마트 면역세포 시스템은 단일 세포들에 대한 시뮬레이션을 통해 최적의 CAR 세포용 회로들을 찾아냈다는 데 의의가 있다. 연구팀은 이번 연구를 통해 발굴한 논리회로 타깃들을 이용해 실제 CAR 세포를 제작하고, 고형암에 대한 효능과 부작용 감소 효과를 측정하여 기술을 상용화하기 위해 노력하고 있다고 밝혔다. 더불어 CAR 세포치료는 암만이 아니라 자가면역질환이나 섬유화증을 치료하기 위한 목적으로도 연구되고 있으므로, 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 보인다.

최 교수는 최근 인공지능에 대한 관심이 뜨거워짐에 따라 보다 다양한 분야에서 인공지능을 활용하게 되리라고 전망했다. 그러면서 “각자의 분야에서 도메인 지식을 깊이 그리고 충분히 쌓고, 중요한 문제를 파악하여 인공지능을 창의적으로 도입하고 활용하는 일이 점차 중요해질 것 같다.”고 전했다.