디지털 병리·공간오믹스 AI 분석…환자 선별·반응 예측 연계
[메가경제=김민준 기자] 기존 항암치료에 잘 반응하지 않는 고형암을 겨냥한 한미 공동 연구가 시작된다.
암세포 자체뿐 아니라 종양을 둘러싼 미세환경까지 동시에 공략하는 방사성 치료제와 어떤 환자에게 치료 효과가 높을지 예측하는 인공지능(AI) 기반 동반진단 기술을 하나의 체계로 묶는 것이 핵심이다.
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| ▲ 명승재 교수·오승준 교수·유창훈 교수·정병관 교수·손병호 교수. [사진=서울아산병원] |
21일 서울아산병원에 따르면 명승재 소화기내과 교수팀이 보건복지부의 ‘2026년도 연구중심병원 한미혁신성과창출R&D 신규 지원사업’에 선정돼 치료 불응성 고형암을 대상으로 한 AI 기반 방사성 치료 플랫폼 개발에 착수한다.
이번 연구에는 서울아산병원 소화기내과 명승재 교수와 핵의학과 오승준 교수, 종양내과 유창훈 교수, 병리과 정병관 교수, 유방외과 손병호 교수 등이 참여한다.
미국에서는 에모리대학교와 케이스 웨스턴 리저브 대학교, 유니버시티 호스피탈스 클리블랜드 메디컬센터 연구진이 협력한다. 국내에서는 동아앱티스, 지니너스, 에디스바이텍 등이 참여한다.
연구의 출발점은 치료 불응성 고형암의 특성이다. 위암과 대장암, 췌장암, 유방암 등 고형암은 암세포와 섬유아세포, 면역세포, 혈관 등이 복잡하게 얽힌 종양미세환경을 형성한다. 특히 섬유화된 미세환경은 치료제가 암세포에 도달하는 것을 방해하고 치료 저항성을 높이는 요인으로 작용할 수 있다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 두 축의 기술을 동시에 개발한다.
첫 번째는 암세포와 종양미세환경을 함께 겨냥하는 복합 표적 방사성 치료 기술 ‘C-TRACER’다. 암세포에서 주로 발현되는 단백질 ‘CLDN18.2’와 암 연관 섬유아세포 등 종양미세환경에서 증가하는 ‘LRRC15’를 각각 표적으로 삼아 치료용 방사성동위원소를 적용한 후보물질을 개발한다. 이후 종양 표적성과 치료 효과, 안전성을 검증할 계획이다.
두 번째는 AI 기반 동반진단 기술 ‘CATCH’다. 디지털 병리영상과 공간오믹스 데이터, 환자 임상정보, 전임상 치료 결과 등을 AI로 통합 분석해 종양 표적 발현과 미세환경 특성을 정량화하고, 방사성의약품 치료에 적합한 환자를 선별하며 치료반응까지 예측하는 기술이다.
서울아산병원은 자사가 보유한 대규모 임상·병리 데이터에 미국 연구진의 AI 기반 디지털 병리 분석 역량과 병리·임상 연구 경험을 결합한다는 방침이다.
이번 연구의 특징은 치료제와 동반진단을 따로 개발하지 않고 하나의 플랫폼으로 연계한다는 점이다. 방사성 치료제 후보물질 개발과 동시에 AI 기반 환자 분류·치료반응 예측 체계를 구축해 임상개발 효율성을 높이고 개발 위험을 줄이는 것이 목표다.
서울아산병원은 이번 과제를 바탕으로 방사성의약품과 AI 정밀의료 분야 연구 역량을 확대하고, 향후 글로벌 공동연구 거점으로의 확장도 추진할 계획이다.
서울아산병원 관계자는 “이번 연구는 암세포와 종양미세환경을 동시에 겨냥하는 방사성 치료 기술에 AI 기반 환자 선별·반응 예측 기술을 결합한 것이 핵심”이라며 “치료 불응성 고형암에서 어떤 환자에게 치료 효과가 높을지를 사전에 가려낼 수 있는 통합 플랫폼을 구축하는 데 연구 역량을 집중할 계획”이라고 말했다.
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