AI, 암 줄기세포 '자폭' 유도 치료법 개발: 암 재발 막을 새 희망¶
원제목: New AI-driven approach identifies treatments to reprogram and destroy cancer stem cells
핵심 요약
- AI 기반 신기술로 암 줄기세포를 파괴하는 혁신적인 치료법을 제시함.
- 암 줄기세포를 정상 세포처럼 되돌린 후 스스로 소멸하도록 유도하는 방식으로 작용함.
- 환자 유래 오가노이드를 활용해 치료 효과와 안전성을 신속하게 검증하는 길을 열었음.
상세 내용¶
미국 캘리포니아 샌디에이고 대학교(UC San Diego) 연구팀이 암의 전이, 재발, 치료 저항성에 주된 원인으로 꼽히는 암 줄기세포를 파괴하는 새로운 접근법을 개발했다고 밝혔습니다. 이 기술은 인공지능(AI)을 활용하여 암 줄기세포를 정상 세포처럼 '리프로그래밍(reprogram)'하고, 결과적으로 스스로 소멸하도록 유도하는 방식입니다. 특히 이 방법은 주변 정상 조직에는 영향을 미치지 않으면서 암세포만을 표적으로 삼기 때문에, 기존 치료법보다 더 안전하고 정밀한 대안이 될 수 있을 것으로 기대됩니다. 연구 결과는 저명한 학술지 'Cell Reports Medicine'에 게재되었습니다.
암 줄기세포는 마치 카멜레온처럼 종종 종양 내에서 숨거나 정체를 바꾸며 연구자들을 혼란스럽게 합니다. 이러한 복잡한 특성 때문에 기존 치료법으로는 완벽하게 제거하기 어려웠습니다. 연구팀은 이러한 난제를 해결하기 위해, 특정 종양의 고유한 유전체 정보를 기반으로 새로운 치료 표적을 식별할 수 있는 머신러닝 도구인 'CANDiT(Cancer Associated Nodes for Differentiation Targeting)'를 개발했습니다. CANDiT는 건강한 세포는 필요하지만 공격적인 암에서는 결핍된 핵심 유전자 하나를 출발점으로 삼아, 이와 관련된 유전자 네트워크를 분석합니다. 이를 통해 해당 생화학적 네트워크를 활용하여 암세포를 정상 상태로 되돌릴 수 있는 치료 표적을 제안합니다.
연구팀은 대장암에서 중요한 역할을 하는 CDX2 유전자를 시작점으로 CANDiT를 사용했습니다. 이 도구는 4,600개 이상의 다양한 인간 종양 데이터를 신속하게 분석하여, 예상치 못한 새로운 치료 표적인 'PRKAB1'이라는 단백질을 발견했습니다. 이 단백질은 세포가 스트레스에 반응하도록 돕는 역할을 합니다. 연구팀은 이 단백질을 활성화하는 기존 약물을 사용하여 대장암 줄기세포에서 CDX2 유전자의 기능을 복원시키는 데 성공했습니다. 흥미로운 점은, 암 줄기세포가 정상 세포처럼 행동하게 바꾼 후 놀랍게도 스스로 소멸하는 현상이 관찰되었다는 것입니다.
연구팀은 이 접근법의 임상적 잠재력을 입증하기 위해, UC San Diego의 HUMANOID™ Center를 활용했습니다. 이곳에서는 실제 인간 종양의 구조, 행동, 생물학적 특성을 충실히 재현한 환자 유래 오가노이드(organoid)를 사용하여 실험을 진행했습니다. 오가노이드는 동물 실험에서 성공했지만 인간에게는 효과가 없었던 많은 치료법의 실패 사례를 줄이고, 치료법 개발 과정을 가속화하는 데 기여할 수 있습니다. 이를 통해 수년간 걸릴 수 있는 치료법 개발 과정을 수개월로 단축하는 것이 가능해집니다. 또한, 연구팀은 치료제가 얼마나 정밀하고 안전하게 작동하는지를 환자에게 도달하기 전에 측정할 수 있는 다양한 세포 분석 플랫폼을 활용했습니다.
더 나아가, 연구팀은 치료법의 실제 영향력을 탐구하고 가장 큰 혜택을 볼 수 있는 환자를 식별하기 위해 유전자 발현 패턴인 '유전자 시그니처'를 개발했습니다. 이는 해당 치료법에 대한 반응을 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 첨단 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 10개 독립적인 환자 그룹, 총 21,000명 이상의 데이터를 분석하여 이 시그니처의 유효성을 검증했습니다.
편집자 노트¶
이번 UC San Diego 연구팀의 발표는 암 치료 분야에 있어 매우 고무적인 소식입니다. 특히 AI를 활용하여 암 줄기세포라는 까다로운 표적을 공략한다는 점에서 주목할 만합니다. 암 줄기세포는 암 재발 및 치료 저항성의 주요 원인으로 알려져 왔기에, 이를 효과적으로 제거할 수 있는 새로운 방법의 등장은 환자들에게 큰 희망이 될 수 있습니다. AI가 방대한 유전체 데이터를 분석하여 예상치 못한 치료 표적과 약물을 찾아냈다는 점은, 앞으로 AI가 신약 개발 및 정밀 의학 분야에서 얼마나 더 중요한 역할을 할 수 있을지 보여주는 좋은 사례입니다.
여기서 핵심은 '리프로그래밍'과 '자멸'이라는 두 가지 개념입니다. 단순히 암세포를 죽이는 것을 넘어, 암 줄기세포를 정상 세포처럼 행동하도록 되돌린 뒤 스스로 사라지게 만든다는 발상은 이전에는 상상하기 어려웠던 정밀한 치료 전략입니다. 또한, 실제 환자의 종양 특성을 반영하는 오가노이드를 활용해 치료 효과를 사전 검증하는 과정은, 향후 임상 시험 성공률을 높이고 불필요한 시간과 비용을 절감하는 데 크게 기여할 것입니다. 이는 곧 환자들이 더 빠르고 안전하게 혁신적인 치료법의 혜택을 누릴 수 있다는 것을 의미합니다.