February 25,2018

머신러닝 기반 기술로 암 환자 특이항원 판별한다

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한국연구재단은 김상우 연세대 교수 연구팀이 차세대 염기 서열법으로 암 특이적 항원을 정확히 찾아내는 기술을 구현했다고 12일 밝혔다.

정상 세포가 암세포로 변하면 원래 세포에 없던 단백질이 만들어지는데, 그 일부는 면역반응을 일으키는 신항원(neoantigen)이 된다.

면역 항암치료는 수지상세포, 자연살해 세포, T-세포 같은 면역세포를 암세포 신항원에 반응하도록 하는 방식으로 진행한다.

이 치료법은 기존 항암제와 달리 암 종류에 구애받지 않고 적용할 수 있다. 부작용도 거의 없다.

연구팀은 개인 유전자 서열정보를 값싸고 빠르게 알아내는 차세대 염기 서열법으로 신항원 생성 여부를 판단하는 기술을 개발했다.

네오펩시(Neopepsee)라고 이름 붙인 이 분석 방법은 누적된 유전자(DNA) 변이로 만들어진 변형 단백질 종류를 찾아낸다.

단백질의 서열, 크기, 전하량 등 9개의 분자 특성을 이용해 면역반응을 일으키는지를 판단한다고 연구팀은 설명했다.

변형 단백질과 세포 내 단백질(주조직적합성복합체) 결합성만을 활용하는 기존 방법보다 네오펩시는 더 많은 단백질 특성을 활용한다.

정확성을 높였다는 뜻이다.

피부암 일종인 흑색종을 대상으로 네오펩시를 활용했을 때엔 최대 3배의 정밀도를 보였다.

네오펩시는 기계학습법(머신러닝)을 기반으로 약 1만5천 건의 데이터를 학습해 면역반응을 판단하도록 만들었다.

연구팀은 아울러 ‘암세포 내 변형 단백질 서열이 세균이나 바이러스 등에 존재하는 항원과 비슷할수록 면역반응을 잘 일으킨다’는 사실도 추가로 밝혀냈다.

김상우 교수는 “네오펩시는 환자가 가진 유전자 돌연변이만으로 면역 항암치료 효과를 예측할 수 있다”며 “항암 백신 제작을 앞당기는 한편 정밀하게 항암치료를 할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 기초연구사업(신진연구자) 지원으로 수행했다.

성과를 담은 논문은 지난달 19일 국제학술지 ‘종양학 연보’(Annals of Oncology)에 실렸다.

저자는 김상우 교수, 김소라 연세대 박사과정생(공동 제1저자), 김한상 연세대 박사과정생(공동 제1저자), 김은영 연세대 박사과정생, 이민구 연세대 교수, 신의철 한국과학기술원(KAIST) 의과학대학원 교수, 백순명 연세대 교수다.

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