바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 윤소영 기자

마이크로바이옴 기반 치료제 개발회사 이뮤노바이옴(Immunobiome)은 30일 면역항암제(Cancer immunotherapy)에 반응할 환자를 미리 알아내는 개인 맞춤형 정밀의료 인공지능(AI) 기술에 대한 논문을 게재했다고 밝혔다.

해당 연구는 김상욱 포스텍(Postech) 생명과학과 교수 연구팀과 함께 진행됐으며, 논문은 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications) 온라인판에 28일 게재됐다(논문명: Network-based machine learning approach to predict immunotherapy response in cancer patients).

논문에 따르면 면역관문억제제(Immune checkpoint inhibitor, ICI)는 다양한 암환자들의 생존율을 크게 개선하고 있지만, 반응률이 약 30% 내외라는 한계가 있다. 면역관문억제제의 반응률을 예측하기 위해 다양한 바이오마커가 사용되고 있지만 예측 효능이 높지 않다.

이에 따라 연구팀은 면역항암제의 환자 반응성 예측을 위한 네트워크 기반 머신러닝 알고리즘을 개발했다. 해당 알고리즘은 면역관문억제제로 치료받은 흑색종, 위암, 방광암 환자 700명의 전사체(transcriptome) 데이터를 바탕으로 한다.

연구 결과 머신러닝 알고리즘 기반 바이오마커는 기존 바이오마커 대비 높은 반응성 예측을 달성했다. 연구팀은 기존 면역관문억제제의 주요 타깃인 PD-1, PD-L1, CTLA4의 발현 보다 연구팀의 머신러닝 알고리즘을 이용해 반응성을 예측할 때 더 높은 정확성을 가진다는 것을 보여줬다.

그 외에 머신러닝 기반 바이오마커는 CD8 T세포, T세포 탈진(T-cell exhaustion), CAF(cancer-associated fibroblast), TAM(tumor-associated macrophage) 등 종양미세환경(TME) 기반 바이오마커에 비해서도 높은 정확성을 보여줬다.

이번 논문의 교신저자인 김상욱 교수와 임신혁 이뮤노바이옴 대표는 “개인 맞춤형 정밀의료 실현은 앞으로 더 많은 암환자가 면역항암제의 치료 혜택을 보는데 큰 도움이 될 것"이라며 “향후 다른 염증성 면역질환에서도 이번에 개발한 네트워크 기반 치료약물 효과 예측 바이오마커 발굴 연구를 계속할 것"이라고 밝혔다.