[바이오타임즈] 바이오마커(Bio-marker)는 몸속 세포나 혈관, 단백질, DNA 등을 이용해 몸 안의 변화를 알아낼 수 있는 지표다. 환자별로 약물이 얼마나 잘 듣는지 예측하는데 유용한 수단으로 작용해 개인맞춤의학이 도래하면서 그 중요성이 부각되고 있다.

2006년~2015년 미국바이오협회에서 조사한 ‘임상시험 성공률 통계 분석’에 따르면 약효 예측 바이오마커가 활용된 임상시험의 경우, 그렇지 않은 경우보다 임상시험 성공률이 3배 이상 높은 것으로 보고되고 있다.

따라서 약물 효능을 예측하는 바이오마커의 상용화를 비롯해 반응성 약물의 신약 개발이 AI 신약 개발 플랫폼 활용으로 더욱 본격화될 전망이다.

안전성평가연구소(KIT)와 신테카바이오(주)(대표 정종선)는 암 세포주 유전체 빅데이터를 이용한 약물 반응성 바이오마커 발굴 기술을 활용해 어떤 유전자가 표적항암제에 대한 바이오마커로 작용하는지 확인했다고 밝혔다.

이번 연구는 신테카바이오가 개발한 500여 종의 항암제에 대한 1,000여 개 암 세포주의 반응성 데이터베이스를 기반으로 한 AI 바이오마커 발굴 플랫폼인 GBLscanTM을 활용했으며, 이를 통해 약물 민감성에 관련된 바이오마커 유전자와 약물 조합을 발굴했다.

유전자 발현과 단백질 활성 수준을 통해 질병 및 질환을 진단하게 되는데, 해당 연구에서 세포 내 유전자 LEPRE1 발현 정도가 높을수록, 단백질 인산화효소 AKT가 활성화되는 것을 확인할 수 있었다.

이러한 AKT의 활성화는 암세포의 성장, 전이, 항암제 내성 및 암 재발과 관련된 모든 질병을 촉진하는 것으로 알려져, 이를 통해 유전자 LEPRE1가 암 질병을 진단하는 바이오마커임을 확인할 수 있다.

또한 ABCG2는 암 유형에서 일반적으로 과발현되기 때문에 중요한 지표로 활용되는데, 급성 골수성 백혈병 세포주와 폐암 세포주에서 LEPRE1 유전자가 ABCG2의 단백질 발현을 증가시켜 표적항암제인 펠리티닙에 대한 민감도가 상승함으로써 치료제의 효능이 확인됐다.

반대로 유전자 LEPRE1의 발현이 낮은 경우, 비정상적으로 활성화된 SRC, EPK, Cofilin 관련 신호가 전달되어 상피세포가 암세포로 형태학적 변형을 일으키는 상피간엽이행(EMT)이 증가했으며, 펠리티닙에 대한 저항성이 생기는 것을 확인했다.

이러한 유전자와 약물 간 상관관계를 통해 약물의 효능이 확인됐으며, 이는 in silico(실험 결과를 컴퓨터 시뮬레이션으로 예측하는 실험 기법) 예측 모델을 통해 발굴한 약물 반응성 바이오마커-약물 조합을 실제 in vitro(세포나 DNA 등 세포를 구성하는 구성 물질을 대상으로 실험하는 기법) 수준에서 검증해냄으로써 AI를 이용한 바이오마커 발굴의 상용화 가능성을 제시했다.

이번 연구는 임상적으로 유효한 바이오마커와 약물을 초기에 선별하는데 유용한 핵심기술로, 치료제 후보물질이 임상시험 단계에 진입하게 될 때 환자 선별을 통해 임상시험 성공률을 높이는데 기여할 것으로 보인다.

KIT 바이오의약연구그룹 문경식 박사는 “AI를 활용한 신약 개발은 유효 물질 탐색 기간 단축과 최적의 환자군 선별 등 시간과 비용을 절감할 수 있어 방대한 데이터를 어떻게 축적하고 활용하느냐는 향후 제약산업에 크게 영향을 줄 것으로 기대된다”라고 말했다.

[바이오타임즈=정민구 기자] news@biotimes.co.kr

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