​국내 연구팀 "암백신 개발 핵심 기술 찾아"

삼성서울병원 전경 [사진=삼성서울병원]

국내 연구팀이 암백신 타겟 선정에 핵심이 되는 기술을 개발하는 데 성공했다.

삼성서울병원은 이세훈 혈액종양내과 교수가 최정균 카이스트(KAIST) 바이오및뇌공학과 교수, 펜타메딕스와 공동으로 개인 맞춤형 항암백신에 유효한 신생 항원을 예측하는 딥러닝 모델을 구축하고, 항암 반응성을 규명했다고 7일 밝혔다.

연구팀은 딥러닝을 이용해 T세포 면역반응을 유도할 수 있는 백신 타겟을 발굴하는 방법을 개발해 대규모 암 유전체와 면역치료 환자 데이터, 동물실험 등을 통해 유효성을 검증했다.

이 방법은 T세포 반응성까지 고려해 예측할 수 있는 최초 기술일 뿐만 아니라 현재 기술적 한계에 부딪힌 주조직적합성복합체 2형(MHC class II)에 대한 예측 정확도를 획기적으로 향상시켰다는 평가를 받고 있다.

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MHC는 암세포 돌연변이에서 나온 단백질 조각과 결합해 정상 세포와 다른 수백 종류의 항원을 만들어 낸다. 하지만 이 중 항원 역할을 제대로 할 수 있는 건 일부에 불과해, 신생 항원을 정확히 가려내는 게 무엇보다 중요하다.

연구팀은 이 문제를 딥러닝 방식으로 해결했다. 돌연변이 단백질과 MHC 단백질 아미노산간 구조 결합의 특성을 학습해 T 세포 반응성을 예측하도록 딥러닝 모델을 개발해 유효성을 확인했다.

특히 MHC 2형의 반응성에 주목했다는 점에서 학계 관심이 높다는 게 병원 측의 설명이다. 

이세훈 교수는 “이번 연구는 예측의 어려움으로 치료에 활용되지 못하고 있던 MHC 2형을 통한 CD4 T 세포 면역 시스템을 항암 치료에 활용할 수 있음을 보여준 결과”라며 “암백신의 상용화에도 도움이 되기를 바란다”고 말했다.

이번 연구는 국제 학술지 네이쳐 제네틱스 (Nature Genetics) 최근호에 실렸다.