암세포만을 구별하는 고유 표식인 신생항원에 B 세포 반응성을 결합하면, 항암백신은 단기적인 면역 반응을 넘어 장기적으로 암을 기억하는 면역 체계로 확장될 수 있다. 이를 통해 암 재발을 효과적으로 억제할 수 있다는 가능성이 제시됐다. 국내 연구진이 이러한 접근을 현실화할 수 있는 AI 기반 개인맞춤형 항암백신 설계 기술을 개발해 주목받고 있다.
KAIST는 바이오및뇌공학과 최정균 교수 연구팀이 네오젠로직과의 공동연구를 통해 개인맞춤형 항암백신 개발의 핵심 요소인 신생항원을 예측하는 새로운 AI 모델을 개발하고, 면역항암치료에서 B 세포의 중요성을 규명했다고 2일 밝혔다.
연구팀은 기존 신생항원 발굴이 주로 T 세포 반응성 예측에 의존하던 한계를 극복하고, T 세포와 함께 B 세포 반응성까지 통합적으로 고려한 AI 기반 신생항원 예측 기술을 개발했다. 해당 기술은 대규모 암 유전체 데이터와 동물실험, 항암백신 임상시험 자료를 통해 검증됐으며, 신생항원에 대한 B 세포 반응성을 정량적으로 예측할 수 있는 최초의 AI 기술로 평가된다.
신생항원은 암세포 돌연변이에서 유래한 단백질 조각으로 구성된 항원으로, 암세포 특이성을 지니고 있어 차세대 항암백신의 핵심 타깃으로 주목받아 왔다. 모더나와 바이오엔텍은 신생항원 기반 항암백신 기술을 발전시키는 과정에서 확보한 mRNA 플랫폼을 활용해 코로나19 백신을 개발했으며, 현재도 글로벌 제약사들과 함께 항암백신 임상시험을 진행하고 있다.
다만 기존 항암백신 기술은 대부분 T 세포 중심의 면역 반응에 초점을 맞춰, B 세포가 매개하는 면역 반응을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 지적돼 왔다. 실제로 존스홉킨스대학교 마크 야소안과 엘리자베스 재피 교수 연구팀은 2025년 5월 Nature Reviews Cancer에서 B 세포의 종양 면역 역할에 대한 근거가 축적되고 있음에도 불구하고 다수의 항암백신 임상시험이 여전히 T 세포 반응에만 집중하고 있다고 언급한 바 있다.
KAIST 연구팀의 AI 모델은 돌연변이 단백질과 B 세포 수용체 간의 구조적 결합 특성을 학습해 B 세포 반응성을 예측하는 방식으로 이러한 한계를 보완했다. 항암백신 임상시험 데이터를 분석한 결과, B 세포 반응성까지 통합적으로 고려할 경우 실제 임상 환경에서 항종양 면역 효과가 크게 향상될 수 있음을 확인했다.
최정균 교수는 “현재 신생항원 AI 기술을 사업화 중인 네오젠로직과 함께 개인맞춤형 항암백신 플랫폼의 전임상 개발을 진행하고 있으며, 2027년 임상 진입을 목표로 미국 식품의약국 임상시험계획 승인 절차 준비를 하고 있다”며 “독자적인 AI 기술을 기반으로 항암백신 개발의 과학적 완성도를 높이고 임상 단계로의 전환을 단계적으로 추진하겠다”고 밝혔다.
이번 연구에는 김정연 박사와 안진현 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 Science Advances에 12월 3일 게재됐다.
헬로티 이창현 기자 |
