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KAIST, 항암 백신 찾는 ‘딥네오(DeepNeo)’ 개발
KAIST, 항암 백신 찾는 ‘딥네오(DeepNeo)’ 개발
  • 김수진 기자
  • 승인 2023.05.17 11:00
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바이오및뇌공학과 최정균 교수팀, 항암 면역반응 유발하는 신생항원 발굴해 인공지능(AI) 모델 웹서비스 구축
KAIST 바이오 및 뇌공학과 최정균 교수(사진=)
KAIST 바이오 및 뇌공학과 최정균 교수(사진=KAIST)

[바이오타임즈 ] 암 백신 개발을 위해 핵심적인 단계인 환자 맞춤형 신생항원 발굴에 활용될 인공지능 플랫폼이 개발되어 화제다.

KAIST(총장 이광형)가 바이오 및 뇌공학과 최정균 교수가 ㈜펜타메딕스와의 공동연구를 통해 개인 맞춤 치료용 암 백신에 사용될 수 있는 신생항원을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발하고 웹서비스를 구축했다고 17일 밝혔다. 

신생항원이란 암세포의 돌연변이에서 나온 단백질 조각 중 면역반응을 유도할 수 있는 항원들로서 항암 백신 개발의 이상적인 대상으로 주목받고 있다.

모더나 및 바이오엔텍은 암 치료를 위한 신생항원 백신용으로 개발하던 mRNA 플랫폼을 사용해 COVID-19 백신을 성공적으로 개발한 바 있으며, 현재 대규모 제약회사들과 함께 신생항원 암 백신 임상시험을 진행하고 있다.

최정균 교수 연구팀은 딥러닝을 이용해 실제로 T 세포 면역반응을 유도할 수 있는 신생항원을 발굴하는 AI 모델을 개발했으며, 연구자들이 손쉽게 활용할 수 있는 웹서비스를 구축해 '딥네오(DeepNeo)'라는 이름으로 공개했다.

딥네오 모델의 웹페이지 모습(사진=)
딥네오 모델의 웹페이지 모습(사진=KAIST)

기존의 신생항원 발굴 방법론은 MHC 단백질과 결합할 수 있는 돌연변이를 예측하는 데에 한정되어 있었다. MHC란 외부에서 들어온 병원균이나 암세포에서 발생한 항원과 결합하여 우리 몸의 면역세포에 제시해 줌으로써 면역반응을 활성화시키는 역할을 하는 단백질을 일컫는다.

암 백신이 효과가 있으려면 돌연변이가 MHC와 결합할 뿐만 아니라 그 결합체가 실제로 T 세포 면역반응을 유발할 수 있어야 하는데, 기존 기술로는 불가능했다.

따라서 현재 암 백신 임상시험들은 이 결합체들이 실제로 면역반응을 자극할 수 있는지를 알 수 없는 상태로 진행되고 있다.

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 개념의 딥러닝 모델을 구축했고, 여러 빅데이터 분석을 통하여 면역성 및 항암 반응성이 뛰어난 신생항원을 발굴할 수 있음을 확인했다.

따라서 이번에 웹서비스 형태로 구축한 방법론은 T 세포 반응을 효과적으로 유도할 수 있는 항암 백신 개발에 활용될 수 있다.

KAIST 바이오 및 뇌공학과 김정연 박사과정이 제1 저자로 개발한 핵심 알고리즘은 지난 1월 국제 학술지 ‘네이처 지네틱스(Nature Genetics)’에 출판됐다.

이후 ㈜펜타메딕스의 노승재 박사, 방효은 연구원과의 공동연구를 통해 딥러닝 성능이 더욱 개선된 AI 모델이 웹서비스 형태로 개발돼 이번 4월 국제 학술지 ‘핵산 연구(Nucleic Acids Research)’를 통해 공개됐다.

KAIST 최정균 교수는 “코로나 백신에서 mRNA 플랫폼이 검증된 만큼 이번에 개발된 AI 기술이 암 백신의 상용화에도 도움이 되기를 희망한다”고 밝혔다.

㈜펜타메딕스 조대연 대표는 “이번 공동연구를 통해 개발된 플랫폼을 적용한 개인맞춤형 암 백신의 사업화에 박차를 가하겠다”고 전했다.

한편, 이번 연구는 한국연구재단 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.

[바이오타임즈=김수진 기자] sjkimcap@biotimes.co.kr


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