UNIST(울산과학기술원), 서울아산병원, 티앤알바이오팹 등으로 구성된 공동연구팀은 기존 암 모델 한계를 극복하고, 개별 환자의 암 특성과 치료 반응성을 정밀하게 예측할 수 있는 시스템을 구축하는 데에 성공했다. 본 연구결과는 국제적 학술지인 어드밴스드 사이언스(Advanced Science, 임팩트 팩터 15.1)에 게재됐다.
회사 측은 이번 연구가 3D 바이오프린팅과 AI 기술의 융합이 맞춤형 암 치료 분야에서 실질적인 혁신을 이룰 수 있음을 입증한 성과라고 설명했다. 또한 본 연구가 정밀의료 및 차세대 암 치료 기술 발전에 중요한 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다고 덧붙였다.
기존 환자 유래 장기 유사체 배양 방식은 종양 미세환경의 복잡성을 충분히 반영하지 못해 환자 간 종양 특성 차이를 정밀하게 분석하는 데 어려움이 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 3D 바이오프린팅 기술을 활용해 방광암과 대장암 환자의 종양 특성을 더 정확히 모사할 수 있는 모델을 개발했다.
이 기술은 3D 바이오프린팅 기술을 통해 균일한 크기와 형태의 종양 오가노이드를 배열하고, 실제 암 조직과 유사한 기질 강성(약 7.5kPa)과 저산소 환경을 재현함으로써 환자 개개인의 암 특성을 보다 정확히 모사할 수 있도록 설계됐다. 또한 종양 특이적 단백질(CEACAM5)의 발현 패턴을 반영해 환자 간 종양 특성 차이를 정확히 가려낼 수 있으며, 항암제인 5-플루오로유라실(5-FU)에 대한 반응성을 예측하는 데에도 활용될 수 있다.
연구팀은 더 나아가 3D 바이오프린팅으로 생성된 종양 오가노이드 이미지 데이터를 머신러닝 알고리즘으로 분석해 환자의 암 특성을 자동으로 분류하는 AI 기반 시스템도 개발했다. 이를 통해 별도의 형광 염색이나 유전자 분석 없이 빠르고 정확한 암 특성 평가가 가능해졌다는 설명이다. 연구팀은 향후 면역세포와 혈관 구조 등 종양 미세환경을 더 정교하게 모델링해 환자 맞춤형 치료 전략 개발에 기여한다는 계획이다.
이번 연구를 주도한 UNIST 바이오메디컬공학과 강현욱 교수는 “이번 기술은 개별 환자의 암 특성을 더욱 정밀하게 분석하고, 최적의 치료 전략을 제시할 수 있는 맞춤형 의료 모델로서 큰 의미를 갖는다”며 “향후 더 다양한 종양 연구 및 치료제 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.
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[글로벌에픽 증권팀 박진현 CP / epic@globalepic.co.kr]
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