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한국과학기술원(KAIST, 총장 이광형)은 바이오및뇌공학과 최정균 교수가 펜타메딕스와의 공동연구를 통해 개인 맞춤 치료용 암 백신에 사용될 수 있는 신생항원을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발하고 웹서비스를 구축했다고 17일 밝혔다.

최정균 교수 연구팀은 딥러닝을 이용해 실제로 T 세포 면역반응을 유도할 수 있는 신생항원을 발굴하는 AI 모델을 개발했으며, 연구자들이 손쉽게 활용할 수 있는 웹서비스를 구축해 딥 네오(DeepNeo)라는 이름으로 공개했다.

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

기존의 신생항원 발굴 방법론은 MHC(외부에서 들어온 병원균이나 암세포에서 발생한 항원과 결합해 우리 몸의 면역세포에 제시, 면역반응을 활성화하는 역할을 함) 단백질과 결합할 수 있는 돌연변이를 예측하는 데에 한정돼 있었다는 설명이다.

그러나 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 있다고 전했다.

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 개념의 딥러닝 모델을 구축했고, 빅데이터 분석을 통하여 면역성 및 항암 반응성이 뛰어난 신생항원을 발굴할 수 있음을 확인했다고 밝혔다. 따라서 이번에 웹서비스 형태로 구축한 방법론은 T세포 반응을 효과적으로 유도할 수 있는 항암 백신 개발에 활용할 수 있다고 강조했다.

김정연 KAIST 바이오및뇌공학과 박사과정이 제1 저자로 개발한 핵심 알고리즘은 지난 1월 국제 학술지 ‘네이처 지네틱스’에 실렸으며, 이후 펜타메딕스의 노승재 박사, 방효은 연구원과의 공동연구를 통해 딥러닝 성능을 개선한 AI 모델을 웹서비스 형태로 개발해 이번 4월 국제 학술지 ‘핵산 연구’를 통해 공개했다.

최정균 KAIST 교수는 “코로나 백신에서 mRNA 플랫폼이 검증된 만큼 이번에 개발된 AI 기술이 암 백신의 상용화에도 도움이 되기를 희망한다”고 말했다. 펜타메딕스 조대연 대표는 “이번 공동연구를 통해 개발된 플랫폼을 적용한 개인맞춤형 암 백신의 사업화에 박차를 가하겠다”고 전했다.

이번 연구는 한국연구재단 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행했다.