지스트 이현주 교수 연구팀, 유전자 발현 정보와 약물 그래프 정보 기반 AI 알고리즘 개발

[이코노믹데일리] 지스트(광주과학기술원)는 이현주 AI대학원 교수 연구팀이 암 환자의 약물 반응을 예측하는 인공지능 모델을 개발했다고 25일 밝혔다. 이 모델은 암 환자의 유전자 발현 정보와 약물 그래프 정보를 기반으로 인공지능 알고리즘을 활용하여 정확한 약물 반응 예측을 가능하게 한다.

같은 암이라도 환자의 유전적 특성이나 암세포의 돌연변이에 따라 약물 반응이 달라질 수 있다. 이 때문에 정확한 약물 반응 예측은 암 치료의 성공 여부에 중요한 영향을 미친다.

이 연구팀은 인공지능 알고리즘이 세포주(Cell line) 데이터로 학습한 모델을 통해 암 환자의 약물 반응성을 높은 정확도로 예측할 수 있다는 점을 밝혀냈다. 세포주 데이터는 실제 환자 데이터와는 차이가 있지만, 이 연구팀은 인공지능 알고리즘을 통해 이러한 차이를 보완하고 정확한 예측 모델을 구축하는 데 성공했다.

이현주 교수는 "세포주 데이터로 약물 반응 모델을 학습하더라도 환자 데이터에서 높은 정확도로 예측하는 것이 가능하다"고 말했다. 또한 "향후 개인 맞춤 치료를 위한 정확한 약물 반응 예측을 제공할 것으로 기대된다"고 덧붙였다.

이번 연구는 개인 맞춤 암 치료 시대를 열 수 있는 중요한 성과이다. 이 연구팀은 앞으로 임상 시험을 통해 모델의 정확성을 더욱 검증하고 실제 암 치료에 적용할 수 있도록 노력할 계획이다. 이 교수가 지도하고 김주연 연구원이 수행한 이번 연구는 서울대학교 의과대학 병리학교실 박성혜 교수와의 공동으로 진행했으며 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받았다.

생명정보학 분야 국제학술지 'Briefings in Bioinformatics'에 지난 14일 게재됐다.