“세포 GPT로 예측”…연세암병원, 두경부암 면역항암제 반응 차이 규명

AI 기반 단일세포 분석 기술이 두경부암 환자의 면역항암제 반응을 미리 예측할 수 있는 첨단 정밀의료의 길을 열고 있다. 연세암병원 연구진이 세포 내부의 미세한 아형을 구분, 치료 효과를 가르는 핵심 요인을 밝혀내면서 암 환자 맞춤형 치료 전략에 한층 가까워졌다는 평가다. 업계는 이번 성과를 ‘AI+임상 정밀의료 융합’ 경쟁에서 의미있는 분기점으로 보고 있다.

연세암병원 종양내과 김혜련, 홍민희, 김창곤 교수와 이비인후과 고윤우, 심남석 교수, 생명시스템대학 이인석 교수 등 공동 연구팀은 면역항암제 치료반응을 결정하는 세포 아형을 세계 최초로 규명했다고 30일 밝혔다. 이번 연구는 선행 면역항암요법 임상시험에 참여한 두경부암 환자들을 대상으로 진행됐다. 환자군은 ‘PD-L1 억제제 단독’과 ‘PD-L1+CTLA-4 억제제 병용’으로 나누어 비교했고, 세포 단위의 유전자 발현과 T세포 수용체 상태를 단일세포 수준에서 분석했다.

핵심 기술은 AI 생물정보 분야에서 최근 주목받는 파운데이션 모델, 일명 ‘세포 GPT’다. 다양한 세포 집단의 유전자 발현 데이터를 머신러닝으로 해석해, 종양 미세환경과 면역 반응의 지형도를 정밀하게 파악한다. 기존 단일세포 분석이 시료 내 이질성을 충분히 설명하지 못했던 한계를 극복했다는 점에서 진일보한 방식으로 받아들여진다.

주요 결과는 두 가지 면역 T세포 아형이 치료효과를 좌우한다는 것이다. 동일한 T세포라 해도 아형1이 활성화될 땐 면역항암제가 강하게 작용하지만, 아형2가 우세하면 내성이 유발된다. 즉, 단순히 T세포의 양을 보는 것에서 나아가, 어떤 아형이 지배적인지까지 세밀하게 측정해야 진짜 치료 반응을 예측할 수 있음을 제시했다.

시장 및 임상 현장에서는 해당 기술이 면역항암제 무응답 위험군을 미리 선별하거나, 불필요한 투여를 줄여 환자 안전성과 치료 효율성을 대폭 높일 수 있을 것으로 기대한다. 특히 PD-L1과 CTLA-4 억제제의 병용투여에 수반되는 개별 환자 반응편차에 대한 원인도 규명해, 맞춤형 병행 요법 설계가 가능해질 전망이다.

글로벌 바이오 의료 산업에서는 AI가 방대한 미생물학 데이터를 학습해 치료전략 수립을 고도화하는 사례가 확산되고 있다. 미국, 유럽, 일본은 이미 AI 기반 항암제 반응예측 빅데이터 구축과 임상 적용이 본격화됐다. 이번 연구는 임상, AI, 단일세포 전사체 해석 등 복합 융합모델을 국내에서 독자적으로 구현했다는 점에서 의미가 남다르다.

규제 측면에서는 아직 단일세포 분석과 AI 진단 예측의 임상 도입에 따라야 할 식약처, 복지부 심사 기준이 명확치 않다. 데이터의 환자 정보 보호와 분석 결과의 임상적 신뢰도에 대한 인증 체계도 추가 마련이 필요하다.

김혜련 교수는 “T세포 아형 표적화 전략 등 새로운 면역항암제 치료법이 현실화될 경우, 기존 제네릭 치료 패러다임을 근본적으로 바꿀 가능성도 있다”고 말했다.

산업계는 이번 AI 기반 세포 아형 분석 기술이 실제 표준치료로 확장될지를 주목하고 있다.