한국과학기술원(KAIST)은 최정균 바이오뇌공학과 교수팀과 박숙련 서울아산병원 종양내과 교수팀이 면역항암제 치료를 받은 고형암 환자에 대한 대규모 코호트(공통 특성 가진 사람들의 집단)를 구축하고, 면역항암제 부작용의 위험요인을 규명했다고 22일 밝혔다.
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연구팀은 국내 9개 기관과 협력해 면역 관련 부작용의 위험요인을 밝히기 위한 코호트를 구축했다. 환자의 유전체, 전사체, 혈액 지표 등 범위를 넓혀 면역 관련 부작용에 대한 위험요인을 밝혀냈다.
치료 전 미리 환자가 면역항암치료에 대한 부작용을 보일지 알아낼 수 있는 딥러닝 예측 모델도 개발했다. 다양한 고형암 환자의 임상데이터와 혈액 유전체 데이터에 기반했다는 점에서 환자의 암종과 상관없고, 향후 환자의 암종과 상관없이 적용할 수 있게 될 전망이다.
최정균 교수는 “면역항암 치료의 아킬레스건이라고 할 수 있는 면역관련 부작용에 대해 분석하고 예측모델을 제시했다”며 “전 세계 연구진이 사용할 수 있는 대규모 면역관련 부작용 리소스를 제공할 수 있다”고 했다.
박숙련 서울아산병원 교수는 “그동안 치료 부작용을 예측할 수 있는 좋은 지표가 없던 상황에서 개별 환자의 임상데이터와 유전체 데이터에 기반해 면역항암제의 부작용 발생을 예측할 수 있다”며 “암 환자의 정밀 의료 치료를 실현할 기반이 될 것”이라고 했다.
연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 캔서(Nature Cancer)’에 게재됐다.