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컴퓨터처럼 암 세포만 골라내 공격...KAIST 등, '스마트 면역세포 치료' 핵심 기술 개발

lsmin0420
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우리 연구진이 컴퓨터 연산 논리회로를 활용해, 부작용을 줄인 채 정확하게 암세포만 공략하는 핵심 기술을 개발했다.


한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)은 최정균 바이오 및 뇌공학과 교수, 박종은 의과학대학원 교수팀이 안희정 분당차병원 교수, 이혜옥 가톨릭의대 교수와 함께 이 같은 성과를 냈다고 2일 밝혔다.

연구진이 개발한 딥러닝 알고리즘(이미지 왼쪽)과 논리회로에 따른 유전자 조합별 발현 세포 비율 계산 알고리즘(오른쪽)
<연구진이 개발한 딥러닝 알고리즘(이미지 왼쪽)과 논리회로에 따른 유전자 조합별 발현 세포 비율 계산 알고리즘(오른쪽)>

특정 단백질에 결합하도록 고안된 '키메라 항원 수용체(CAR)'를 이용한 세포치료는 혈액암에 성공적으로 활용 중이며, 현재 고형암으로 그 적용 범위를 넓히는 중이다. 다만 CAR를 이용한 고형암 세포치료의 경우 부작용을 최소화하면서 암 살상 능력은 높이기가 쉽지 않다.

이에 최근에 컴퓨터 연산 논리회로를 활용한 스마트 면역세포 개발로 활로를 찾고 있다.

연구진은 수백만 개 세포에 대한 대규모 암·정상 단일세포 데이터베이스(DB)를 구축해, 세포 단위에서 암세포에서만 발현하는 유전자 발굴에 나섰다.

그리고 종양-정상세포 간 유전자 발현 양상 차이를 찾아내는 딥러닝 알고리즘을 개발했다. 관련 검증도 마쳤다.

이를 활용해 암세포만 한정해 공략할 수 있는 논리회로를 찾아냈다. 연구진은 이 논리회로를 CAR 면역세포에 장착해 치료에 활용하면, 마치 컴퓨터처럼 암세포만 골라내 치료할 수 있을 것으로 전망했다. 부작용은 최소화하면서, 항암치료 효과는 극대화할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

관련 논문 1 저자인 권준하 KAIST 바이오 및 뇌공학과 박사는 “이번 연구는 전에 시도된 적 없는 방법론을 제시했는데, 특히 주목할 점은 수백만 개 개별 암세포 및 정상세포에 대한 시뮬레이션으로 최적의 CAR 세포용 논리회로들을 찾아내는 과정”이라며 “인공지능(AI)과 컴퓨터 논리회로를 면역세포 엔지니어링에 적용하는 획기적인 기술로, CAR 세포치료가 혈액암에서 고형암으로 확대되는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 말했다.

한편 권준하 박사, 강준호 KAIST 의과학대학원 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 '네이처 바이오테크놀로지'에 지난달 16일 출판됐다.
 

이번 연구는 한국연구재단 원천기술개발사업-차세대응용오믹스사업 지원을 받아 수행했다. 

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