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포스텍, '항암제 치료효과 예측 머신러닝 기술' 개발

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  • 대전=허재구 기자
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  • 2020.10.30 19:00
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환자유래 인공 미니장기의 항암제 반응성과 항암제 표적 단백질 연관 유전자의 전사체 정보 학습

개발된 환자 맞춤형 약물 반응성 예측 기술의 도식도./자료제공= POSTECH 생명과학과 생물정보학 연구팀
개발된 환자 맞춤형 약물 반응성 예측 기술의 도식도./자료제공= POSTECH 생명과학과 생물정보학 연구팀
#같은 암을 앓는 환자라도 항암제에 대한 반응이 달라 효과를 볼 수 있는 환자를 선별하는 맞춤형 치료가 중요하다. 하지만 기존 사람마다 다른 약물 반응성을 예측하는 '머신러닝 예측기법'은 암세포의 유전체 정보를 토대로 하고 있어 정확도를 높이는 데 한계가 있었다. 불필요한 바이오마커 정보로 인해 거짓신호를 학습할 수 있기 때문이다.

한국연구재단은 포항공과대학교(POSTECH) 김상욱 교수 연구팀이 암환자 유래 인공 미니장기의 전사체 정보를 토대로 이런 문제점을 개선할 수 있는 '환자의 항암제 반응성 예측 인공지능 기술'을 개발했다고 30일 밝혔다.

연구팀은 약물의 직접적 표적이 되는 개별 단백질에 대한 전사체 정보뿐 아니라 표적 단백질과 상호작용할 수 있는 생체 단백질 상호작용 네트워크 데이터를 이용, 예측 정확도를 높인 머신러닝 알고리즘을 소개했다.

사진 오른쪽부터 김상욱 교수, 공정호 연구원./사진제공=POSTECH
사진 오른쪽부터 김상욱 교수, 공정호 연구원./사진제공=POSTECH
표적 단백질로부터 기능적으로 가까운 단백질의 전사체 생성량에 대해 우선 학습하도록 한 것이다. 이를 통해 기존 머신러닝이 학습해야 했던 방대한 바이오마커 대신 선별된 바이오마커만 학습할 수 있도록 해 정확도를 높였다.

또 동물모델이 아닌 환자 유래 미니장기의 데이터를 이용해 실제 환자에서 반응과의 차이를 좁혔다.

실제 연구진은 이 방법으로 대장암에 쓰이는 5-플루오로 우라실과 방광암에 사용되는 시스플라틴 등에 대한 환자의 약물반응을 실제 임상결과와 비슷한 수준으로 예측해 냈다.

김상욱 교수는 "이 기술은 항암제에 반응할 환자를 선별하는 개인 맞춤형 정밀의료 실현은 물론 새로운 항암제의 기전 규명에도 도움이 될 것으로 기대된다"고 말했다.

한편, 이번 연구 성과는 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 10월 30일자에 게재됐다.



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