GIST 연구팀, AI 복합 항암제 예측 모델 개발

환자별 맞춤 항암 치료 가능해져

AI 복합 항암제 예측 모델을 개발한 GIST 연구팀. 왼쪽부터 이송연 박사과정생, 진일중 석박통합과정생, 남호정 교수, 마틴 슈무할렉 석박통합과정생. GIST 제공

광주과학기술원(GIST)은 전기전자컴퓨터공학과 남호정 교수 연구팀이 암세포별 항암제의 조합과 투여 농도를 정밀하게 예측할 수 있는 인공지능(AI) 복합 항암제 예측 모델을 개발했다고 3일 밝혔다.

연구팀은 암세포의 유전자 발현량과 단일 항암제의 구조 정보를 활용해 암세포와 단일 항암제 사이의 약물 메커니즘과 약물 반응 곡선을 분석했다. 이 모델은 주어진 농도에서 각 단일 항암제의 효능과 약물 메커니즘을 이용해 단일 항암제 2개를 결합한 복합 항암제의 시너지 효과와 각 단일 항암제의 영향력을 예측해 복합 항암제의 효능을 계산한다.

복합 항암제 치료는 두 가지 이상의 항암제를 조합해 사용하는 치료법이다. 단일 항암제 치료에 비해 시너지 효과가 크고 독성이 낮으며 약물 내성을 극복할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 조합이 잘못될 경우 오히려 강한 독성에 따른 부작용이나 각 약물을 단독 처방한 것보다 낮은 효과를 초래할 수 있어 최적의 조합을 정확히 예측하는 것이 중요하다.

남 교수는 “암세포마다 다르게 나타나는 약물 반응을 AI로 분석해 최적의 항암제 조합과 투여 농도를 제시함으로써 환자 개인별 특성을 고려한 정밀 항암 치료가 가능해졌다는 게 이번 연구의 성과”라고 말했다.

연구팀은 AI 모델을 통해 암종별 시너지 효과가 발생하는 정도가 다른 것을 확인하고 각 암종에 대해 유력한 복합 항암제 및 농도 조합을 제시했다.

연구 결과 혈액암이 고형암보다 시너지 효과가 높게 예측됐는데 특히 혈액암은 소수의 항암제가 시너지 효과를 주도한 반면 고형암은 다수의 항암제가 각각 소수의 다른 항암제와 시너지 효과를 냈다.

이 연구에는 진일중 석박통합과정생, 이송연 박사과정생, 마틴 슈무할렉 석박통합과정생이 참여했으며 연구 결과는 국제학술지 ‘브리핑스 인 바이오인포매틱스’ 온라인판에 2025년 1월 12일 게재됐다.