9개 대형병원과 협력, 면역항암제 치료받은 고형암 환자의 대규모 전향적 코호트 구축
환자의 임상 정보와 유전체, 전사체 등 폭넓은 데이터 수집
개별 환자의 임상데이터와 유전체 데이터에 기반해 면역항암제의 부작용 발생 예측
전 세계 연구진이 사용할 수 있는 대규모 면역 관련 부작용 리소스 제공 기대
[바이오타임즈] 인공지능을 기반으로 하는 의료 솔루션 기술이 한층 다양화, 고도화되는 가운데, 국내 연구진이 면역항암 치료로 인해 유발되는 부작용의 위험요인을 밝히고, 부작용 발생을 미리 알 수 있는 인공지능 딥러닝 예측 모델을 개발했다.
KAIST는 바이오및뇌공학과 최정균 교수팀과 서울아산병원 종양내과 박숙련 교수팀이 면역항암제 치료를 받은 고형암 환자에 대한 대규모 전향적 코호트를 구축하고, 다차원적 분석을 통해 면역항암제 부작용의 위험요인을 규명했다고 22일 밝혔다.
또한 인공지능 딥러닝을 이용해 치료 전 환자에게서 부작용이 나타날지를 예측할 수 있는 모델까지도 개발했다고 알렸다.
KAIST 바이오및뇌공학과 성창환 박사(現: 서울아산병원 핵의학과)와 안진현 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 캔서(Nature Cancer)’에 게재됐다. (논문명: Integrative analysis of risk factors for immune-related adverse events of checkpoint blockade therapy in cancer).
면역항암 치료는 환자의 면역 시스템을 활성화해 암을 치료하는 혁신적인 3세대 항암 치료 방법으로 알려져 있다. 즉, 기존 항암제들이 암세포를 직접 공략해 사멸시키는 것을 유도하는 방식이었다면, 면역항암제는 우리 몸의 면역 체계가 스스로 암세포를 사멸시킬 수 있도록 돕는다. 면역항암제는 특히 폐암, 흑색종과 같은 암종에서 획기적인 치료 효능을 보이기에 차세대 항암제로써 각광받고 있다.
또한, 기존 치료제와 병용투여가 가능해 효과가 뛰어나다. 따라서 면역항암제의 치료 효과를 높이기 위해 최근에는 표적항암제 및 세포독성항암제와 면역항암제를 조합해 치료한다.
면역항암제는 암세포에 대해 자연스럽게 유발될 수 있는 체내의 면역학적 공격력을 회복시킴으로써 기존의 세포독성 항암제 등이 유발할 수 있는 부작용의 가능성은 줄이면서 높은 항암효과를 기대할 수 있다.
하지만 면역항암 치료제는 면역 활성화에 의해 기존 항암제와는 구분되는 자가면역질환과 유사한 부작용(irAE)을 유발할 수 있다는 새로운 문제가 제기됐다. 면역항암제는 약제에 따라 차이는 있지만, 전체적으로 약 20% 정도에서 약제 관련 부작용이 예상된다. 이러한 부작용은 기존 항암제와는 다르게 피부를 시작으로 소화기, 호흡기, 갑상선, 뇌하수체 등 전신 어느 곳에서나 나타날 수 있고, 심각한 부작용은 환자를 죽음에까지 이르게 하기에 임상적으로 해당 분야에 대한 연구가 절실했다.
지금까지 면역 관련 부작용에 대한 연구는 주로 작은 규모로 진행이 되었거나, 국소적 범위에 한해 경향성만을 본 연구들이 주를 이루었다. 이에 면역 관련 부작용에 대한 위험요인을 대규모로 다차원적인 방법론을 통해 규명하는 것이 매우 필요한 상황이다.
◇개별 환자의 임상데이터와 유전체 데이터에 기반해 면역항암제의 부작용 발생 예측
연구팀은 이러한 한계점을 극복하기 위해 서울아산병원을 포함해 고려대학교 안암병원, 인제대학교 해운대백병원, 국립암센터, 서울삼성병원, 분당서울대학교병원, 고려대학교 구로병원, 연세대학교 세브란스병원, 서울대학교병원 등 국내 9개 기관과 협력해 면역 관련 부작용의 포괄적인 위험요인을 밝히기 위한 대규모 전향적 코호트를 구축했다. 또한, 환자의 임상 정보와 유전체, 전사체 등 폭넓은 데이터를 수집했다.
복잡한 면역 관련 부작용을 총 12개의 대분류로 나누어 정리했으며, 부작용별 위험요인을 제시함과 동시에 부작용 사이의 관계성을 확인했다.
이렇게 해서 규명해낸 면역 관련 부작용 위험요인을 기반으로 면역항암 치료를 받기 전 미리 부작용의 발생 여부를 알아낼 수 있는 딥러닝 예측 모델을 개발했다.
해당 연구 결과는 다양한 고형암 환자의 임상데이터와 혈액 유전체 데이터에 기반했기에, 향후 환자의 암종과 상관없이 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구를 주도한 KAIST 바이오및뇌공학과 최정균 교수는 “이번 연구를 통해 면역항암 치료의 아킬레스건이라고 할 수 있는 면역 관련 부작용에 대한 폭넓은 분석과 예측 모델의 제시를 통해 향후 전 세계 연구진이 사용할 수 있는 대규모 면역 관련 부작용 리소스를 제공할 수 있을 것이라 기대한다”라고 말했다.
임상 연구를 총괄한 서울아산병원 박숙련 교수는 “현재 면역항암제가 임상에서 광범위하게 사용되고 있고 그 치료 영역을 완치적 세팅으로까지 확장하고 있어 치료 효과뿐 아니라 환자 안전성이 더욱 중요한데, 그동안 치료 부작용을 예측할 수 있는 좋은 지표가 없었다”며 “이번 연구 결과는 개별 환자의 임상데이터와 유전체 데이터에 기반해 면역항암제의 부작용 발생을 예측할 수 있어 암 환자의 정밀 의료 치료를 실현할 수 있는 기반이 될 것으로 기대한다”고 전했다.
[바이오타임즈=김수진 기자] sjkimcap@biotimes.co.kr
