AI가 환자 암 분석해 백신 설계…‘개인맞춤형 암백신’ 어디까지 왔나 [노화설계]

AI 기반 암 연구를 표현한 이미지. 개인맞춤형 암백신은 환자의 암 유전자 변이를 분석해 면역세포가 공격할 신생항원을 선별하고 환자별 백신을 설계하는 방식이다. 게티이미지뱅크 개인마다 다른 암의 유전자 변이를 분석해 환자 한 사람에게 맞는 치료용 백신을 만드는 ‘개인맞춤형 암백신’ 개발이 속도를 내고 있다. 환자의 종양에서 암세포에만 나타나는 표적을 찾아내고 이를 면역세포가 공격하도록 훈련하는 방식이다.최근에는 유전체 분석과 인공지능(AI) 기술이 결합하면서 수많은 암 돌연변이 가운데 실제 면역반응을 일으킬 가능성이 높은 표적을 골라내는 기술도 발전하고 있다. 다만 아직 임상시험 단계인 치료법이 많아 기존 항암치료를 대체할 기술로 보기보다는 면역항암제 등의 효과를 높일 새로운 치료 전략으로 연구되고 있다.개인맞춤형 암백신 분야에서 가장 임상 개발이 앞선 사례 가운데 하나는 미국 모더나와 머크가 공동 개발 중인 ‘인티스메란 오토진’이다.두 회사가 진행한 KEYNOTE-942 임상 2b상 5년 추적 결과에 따르면 수술을 받은 고위험 3B~4기 피부 흑색종 환자에게 인티스메란과 면역항암제 펨브롤리주맙(제품명 키트루다)을 함께 투여했을 때 재발 또는 사망 위험이 펨브롤리주맙 단독 투여군보다 49% 낮게 나타났다. 원격 전이 또는 사망 위험도 약 59% 낮았다.연구 결과는 올해 6월 국제학술지 ‘Journal of Clinical Oncology’에 발표됐다. 다만 전체 임상 참여자는 157명이고 5년 분석은 기술적 분석으로 진행됐다. 현재 더 많은 환자를 대상으로 한 3상 임상이 진행되고 있어 개인맞춤형 암백신의 실제 치료 효과와 적용 범위는 추가 검증이 필요하다.● 환자의 암에서만 나타나는 ‘신생항원’을 찾는다개인맞춤형 암백신의 핵심은 환자의 암세포에만 존재하는 표적을 찾는 데 있다.암세포는 증식 과정에서 여러 유전자 변이를 축적한다. 일부 변이는 정상세포에는 없는 새로운 단백질을 만들어내는데 이를 ‘신생항원(neoantigen)’이라고 한다. 정상세포에는 없고 암세포에서 나타나는 만큼 면역체계가 암세포를 구별해 공격할 수 있는 표적 후보가 된다.개인맞춤형 암백신을 만들려면 먼저 환자의 종양 조직과 정상 조직을 분석해 암세포에서 발생한 유전자 변이를 찾아낸다. 문제는 한 환자의 종양에서도 많은 변이가 발견될 수 있다는 점이다. 모든 변이가 면역반응을 일으키는 것은 아니기 때문에 실제 백신에 사용할 신생항원을 선별해야...