포스텍 생명과학과·융합대학원 김상욱 교수와 인공지능대학원 김민수 연구원팀은 암 환자의 유전자 정보를 분석해 면역항암제 치료 효과를 예측하는 기계학습 방법을 개발했다고 17일 밝혔다. 면역항암제는 환자의 면역세포가 암세포를 공격하도록 돕는 치료제이나 환자마다 효과 차이가 크다는 한계가 있다. 연구팀은 종양 주변의 노화된 세포가 면역세포의 활동을 억제해 치료 효과를 떨어뜨린다는 점에 착안했다. 기존 AI 모델이 방대한 유전자 정보로 인해 특정 환자 집단에 과도하게 맞춰지는 문제를 해결하기 위해, 연구팀은 종양 미세환경 내 노화 세포와 면역세포 상태를 단계적으로 분석하는 방식을 도입했다. 피부암 등 4개 암종과 6개 환자 집단을 대상으로 분석한 결과, 해당 기술은 기존 임상 지표보다 높은 예측 성능을 보였다. 이번 연구 결과는 디지털 헬스케어 분야 국제학술지 'npj Digital Medicine'에 게재됐다. 김상욱 교수는 향후 종양 미세환경을 정밀하게 반영하는 항암제 효과 예측 연구를 지속할 계획이라고 밝혔다.