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[IT뉴스]“암세포 약물반응 정확 예측”…KAIST, 환자 맟춤형 치료길 연다

온카뱅크관리자

2024-06-03 07:53:42

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">- 조광현 교수팀, 암세포 약물반응 예측 ‘그레이박스’ 기술 개발</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="zyveXuxpUS">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="qcjqrTuS7l" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="조광현 KAIST 바이오및뇌공학과 교수.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202406/03/ned/20240603075343246lmqw.jpg" data-org-width="1122" dmcf-mid="UIrflZ9HFy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202406/03/ned/20240603075343246lmqw.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            조광현 KAIST 바이오및뇌공학과 교수.[KAIST 제공]
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          </figure>
          <p dmcf-pid="BkABmy7vph" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 사망원인 1위 질병은 바로 암이다. 암 치료가 난해한 이유는 환자마다 암 발생의 원인이 되는 유전자 돌연변이와 그로 인한 유전자 네트워크 변형이 서로 달라서 전통적인 실험생물학 접근만으로 표적치료를 적용하는 데에는 본질적인 한계가 있기 때문이다.</p>
          <p dmcf-pid="bnJFNs5r3C" dmcf-ptype="general">KAIST는 바이오및뇌공학과 조광현(사진) 교수 연구팀이 인공지능과 시스템생물학을 융합해 암세포의 약물 반응 예측과 메커니즘 분석이 동시에 가능한 ‘그레이박스’ 기술을 개발했다고 3일 밝혔다.</p>
          <p dmcf-pid="KLi3jO1mFI" dmcf-ptype="general">조광현 교수 연구팀은 높은 예측 성능을 보이지만 그 근거를 알 수 없어 블랙박스로 불리는 딥러닝과 복잡한 대규모 모델의 경우 예측 성능의 한계를 지니지만 예측 결과에 대한 상세한 근거를 제시할 수 있어서 화이트박스로 불리는 시스템생물학 기술을 융합, 두 기술의 한계를 동시에 극복할 수 있는 소위 ‘그레이박스’ 기술을 착안했다.</p>
          <p dmcf-pid="9on0AItszO" dmcf-ptype="general">연구팀은 다양한 암종의 돌연변이 및 표적항암제 타겟 유전자 정보를 집대성해 분자 조절 네트워크 모델을 구축함으로써 여러 암종과 항암제의 약물 반응 예측에 활용될 수 있는 범용적 골격 모델을 정립했다. 특히 다양한 암종에서 돌연변이가 빈번하게 발생하는 유전자들을 중심으로 전암(pan-cancer) 유전자 네트워크를 제작했고 표적항암제별 약물 반응과 관련된 돌연변이 및 연관 유전자들로 구성된 부분네트워크(sub-network)를 추출함으로써 약물 반응 예측을 위한 시스템생물학 모델을 제작했다.</p>
          <div dmcf-pid="29bC8isd3s" dmcf-ptype="general">
           <p>이렇게 제작된 모델의 매개변수를 딥러닝 블랙박스 최적화기를 통해 결정하는 방식으로 트라메티닙, 아파티닙, 팔보시클립 세 개의 표적항암제 및 대장암, 유방암, 위암 세 개의 암종에 대한 그레이박스 모델을 구축했다. 완성된 모델의 약물 반응 컴퓨터시뮬레이션 결과는 각 암종별 약물반응의 민감도 차이를 보이는 세포주(cancer cell lines) 실험을 통해 비교 검증됐다.</p>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="V2Kh6nOJpm" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이번 연구결과가 게재된 국제학술지 ‘셀 리포트 메소드(Cell Reports Methods)’ 5월 20일 표지.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202406/03/ned/20240603075344546ulru.jpg" data-org-width="591" dmcf-mid="7f9lPLIipv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202406/03/ned/20240603075344546ulru.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이번 연구결과가 게재된 국제학술지 ‘셀 리포트 메소드(Cell Reports Methods)’ 5월 20일 표지.[KAIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="fIs8v1VZpr" dmcf-ptype="general">개발된 모델은 미국 국립암연구소의 돌연변이 정보 기반 약물 반응 예측으로는 동일한 반응을 보일 것으로 예상된 암세포주들이 실제로는 서로 다른 약물 반응을 보일 수 있다는 것을 정확히 예측했다.</p>
          <p dmcf-pid="4CO6Ttf5pw" dmcf-ptype="general">조광현 교수는 “인공지능 기술의 높은 예측력과 시스템생물학 기술의 우수한 해석력을 동시에 갖춘 새로운 융합원천기술로서 향후 고도화를 통해 신약 개발 산업의 활용이 기대된다”고 말했다.</p>
          <p dmcf-pid="8hIPyF41uD" dmcf-ptype="general">이번 연구성과는 국제학술지 ‘셀 리포트 메소드(Cell Reports Methods)’ 5월 20일 표지논문으로 출판됐다.</p>
          <p dmcf-pid="6p3kq6j4uE" dmcf-ptype="general">nbgkoo@heraldcorp.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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