개인 맞춤형 항암 백신 ‘신생 항원’ 예측 모델 개발
국내 연구팀이 암 백신 타겟 선정에서 핵심이 되는 기술을 개발하는 데 성공했다. 삼성서울병원은 이세훈 혈액종양내과 교수가 최정균 KAIST 바이오및뇌공학과 교수, 펜타메딕스와 공동으로 개인 맞춤형 항암백신에 유효한 신생 항원을 예측하는 딥러닝 모델을 구축하고, 항암 반응성을 규명했다고 7일 밝혔다. 연구팀은 딥러닝을 이용해 T 세포 면역반응을 유도할 수 있는 백신 타겟을 발굴하는 방법을 개발, ▲대규모 암 유전체 데이터 ▲면역치료 환자 데이터 ▲동물실험 등을 통해 유효성을 검증했다. 이 방법은 T 세포 반응성까지 고려해 예측할 수 있는 최초의 기술일 뿐만 아니라, 현재 기술적 한계에 부딪힌 주조직적합성복합체 2형(MHC class II)에 대한 예측 정확도를 획기적으로 향상시켰다는 평가가 나온다. ‘MHC’는 암세포의 돌연변이에서 나온 단백질 조각과 결합해 정상 세포와 다른 항원을 만들어 내는데, 이렇게 만들어지는 신생 항원은 이론적으로 수 백여 종류에 달하는 것으로 알려져 있다. 하지만 면역세포인 T세포가 암세포를 알아보고 공격하도록 항원 역할을 제대로 할 수 있는 건 일부에 불과해서, 암 공격을 유도하는 신생 항원을 정확히 가려내는 게 무엇보다 중요하다.