바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 신창민 기자

▲CJ바이오사이언스 SITC 발표현장

CJ바이오사이언스(CJ Bioscience)는 인공지능(AI) 모델을 활용해 약물반응성을 확인할 수 있는 기술개발 성과를 미국 면역항암학회(SITC 2024)에서 발표했다고 13일 밝혔다.

최근 CJ바이오사이언스는 CJ그룹 AI실과 공동연구를 진행해 ‘약물반응성 마이크로바이옴 바이오마커 AI 예측모델’을 개발했다. 이 AI 예측모델은 암환자를 대상으로 특정 약물의 반응성을 환자의 장내 미생물을 통해 예측하는 기술이다. 암치료에 자주 쓰이는 면역관문억제제(ICI)와 같은 약물은 환자 반응률이 20~30%이기 때문에 사전 반응성 확인이 필요하다.

CJ바이오사이언스는 신약개발 플랫폼인 이지엠(Ez-Mx®) 플랫폼으로 면역관문억제제의 반응성 확인을 통해 모델의 정확성을 확인했다. 비소세포폐암, 흑색종, 신세포암 환자 942명의 데이터와 1만3400여명의 장내미생물 유전체 데이터를 통해 모델학습을 진행했으며, 이를 통해 기존의 머신러닝모델 보다 약15% 이상 예측정확도가 향상됐다.

CJ바이오사이언스는 이번 연구를 통해 면역체계의 균형을 유지하는데 도움을 준다고 알려진 ‘라크노스시라피에(Lachnospiraceae)’ 계열의 장내미생물이 면역관문억제제 반응예측에 중요한 역할을 한다는 사실도 확인했다. 향후 라크노스시라피에 계열의 장내미생물을 조절해 면역관문억제제의 반응률을 올릴 수 있다면 환자들에게 도움이 될 것으로 회사는 기대했다.

AI 예측모델은 암·면역관문억제제 이외의 질환 및 약물에도 적용이 가능할 것으로 회사는 보고 있다. AI 예측모델을 활용하면 환자에게 적합한 치료법을 찾아주는 맞춤의학에도 활용이 가능하며, 약물반응성이 높은 환자를 선별할 수 있어 임상시험에도 폭넓게 적용이 가능해 다양한 분야에 사용될 수 있을 것이라는 설명이다.

CJ바이오사이언스 관계자는 “CJ바이오사이언스의 다년간 축적해온 코호트 연구데이터를 기반으로 한 정밀분류 모델과 CJ그룹 AI실의 딥러닝모델을 결합해 정확도가 향상된 예측모델을 개발할 수 있었다”며 “새롭게 개발한 AI 예측모델을 임상에 적용해 마이크로바이옴 신약개발을 가속화할 것”이라고 말했다.