GIST, 유전자 맞춤형 항암제 생성 AI 개발…난치성 암 해법 제시
||2025.07.03
광주과학기술원(GIST·총장 임기철)은 남호정 전기전자컴퓨터공학과 교수팀이 암 환자의 유전자형을 분석해 개인 맞춤형 항암제 후보물질을 제안하는 생성형 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 3일 밝혔다.
지금까지의 생성형 AI 기반 항암제 개발 연구는 몇 가지 한계를 안고 있었다. 암과 같은 복합 질환에서는 치료 표적이 불분명한 경우가 많아 생성된 약물의 효과가 제한적이었다. 또 임상 현장에서 확보하기 어려운 특수한 데이터에 의존하는 경우가 많아 실제 활용 가능성이 낮았다.
연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 약 150만 개의 화학 구조와 120만 건의 약물 반응 데이터를 학습한 생성형 AI 모델 'G2D-Diff'를 개발했다. 이 모델은 실제 임상에서 확보할 수 있는 유전자 정보(돌연변이 및 복제수 변이)와 목표로 하는 약물 반응 수준을 입력하면, 이에 최적화된 항암제 후보물질을 자동으로 설계한다.
G2D-Diff는 기존 생성형 AI 모델들에 비해 모든 성능 지표에서 압도적인 성능을 보였다. 특히 최고 성능을 가진 모델로 알려진 IBM의 생성형 AI 모델 'PaccMannRL'과 비교했을 때 다양성, 실현 가능성, 조건 적합성 등에서 모두 우수한 성능을 나타냈다.
연구팀은 G2D-Diff 모델을 난치성 암의 대표 사례인 삼중-음성 유방암에 적용해 실제 활용 가능성을 검증했다. AI가 단순히 기존 약물을 모방하는 데 그치지 않고, 환자 개개인의 유전적 특성을 분석해 그에 최적화된 완전히 새로운 치료제를 설계할 수 있음을 확인했다.
G2D-Diff의 또 다른 강점은 해석 가능성이다. 이 모델은 어텐션 메커니즘을 활용해 특정 유전형을 가진 암종에서 어떤 유전자나 생물학적 경로가 약물 설계에 중요한지 파악할 수 있다. 단순히 새로운 분자를 생성하는 데 그치지 않고, 해당 분자가 왜 효과적인지를 유전자 및 생물학적 경로 수준에서 설명함으로써 치료제의 타당성을 뒷받침하는 과학적 근거까지 함께 제시할 수 있다.
연구팀이 개발한 AI 모델은 암세포마다 다르게 나타나는 유전자형 정보와 약물 반응 데이터를 학습하여, 환자 개인에게 최적화된 새로운 항암제 후보물질을 생성할 수 있다.환자 맞춤형 정밀의료는 물론, 기존의 치료법이 잘 듣기 않는 난치성 암에 대한 새로운 해법을 제시할 수 있게 됐다.
남호정 교수는 “이번 연구는 개인 맞춤형 의학의 새로운 가능성을 연 것으로 AI 기술이 난치성 암 환자들에게 새로운 희망을 제공할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
남호정 교수가 지도하고 김현호 박사(현 국가독성과학연구소 선임연구원)와 배봉성·박민수·신예원 석박통합과정생·Trey Ideker 교수(University of California, San Diego)가 함께 수행한 이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 중견연구자지원사업과 보건복지부·과학기술정보통신부 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY), 국가독성과학연구소 기본사업, 미국 국립보건원(NIH) Bridge2AI 프로그램의 지원을 받아 이뤄졌다. 연구 결과는 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션즈' 온라인에 1일 게재됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
