카이스트, AI로 면역항암 세포 분석 기술 개발

개발된 기술이 적용된 3D 영상. (좌측: 인공지능으로 분석된 3D 비표지 홀로그래피 영상. 보라색 – 타겟 암 세포, 파란색 – CAR-T 세포, 우측: 2차원 누적 영상. 우측 하단: 추출된 IS 영상 정보)[사진 = 카이스트]

면역항암 세포의 활동을 정밀하게 측정하고 분석할 수 있는 새로운 3차원 인공지능 분석기술이 개발됐다.

카이스트(KAIST)는 물리학과 박용근, 생명과학과 김찬혁 교수 공동연구팀이 CAR-T세포의 IS를 정밀하고 체계적으로 연구할 수 있는 새로운 기술을 개발했다고 28일 밝혔다.

‘CAR(Chimeric Antigen Receptor)’는 유전자 재조합기술을 이용해 T세포와 같은 면역세포를 변형해 암세포와의 반응을 유도해 사멸시키는 치료 방법이다.

CAR-T세포 치료는 높은 치료 효과를 보여 차세대 암 치료제로 급부상하고 있다. 전 세계적으로 약 1000건 이상의 임상 시험이 진행 중이다. 그러나 아직 우리나라에서는 진행 중인 임상 시험이 전무하다.

CAR-T 기술을 이용한 암 치료 방법들이 속속 개발되고 있지만, CAR-T세포에 대한 세포‧분자 생물학적 메커니즘은 아직 많은 부분이 알려지지 않았다.

CAR-T세포가 표적 암세포를 인지해 결합한 후 ‘면역 시냅스 (immunological synapse, 이하 IS)’를 형성해 물질을 전달하고 암세포의 사멸을 유도한다.

두 세포 간의 거리와 같은 IS의 형태 정보는 T세포 활성화 유도와 관련이 높다고 알려져 있지만, 구체적인 내용을 파악하기 어려워 이에 대한 연구가 활발히 진행 중이다.

공동연구팀은 3D 홀로그래피 현미경 기술을 이용해, 염색이나 전처리 없이 살아있는 상태의 CAR-T세포와 표적 암세포 간의 상호작용을 고속으로 측정하고 기존에는 관찰하기 어려운 CAR-T와 암세포 간의 IS를 고해상도로 실시간 측정했다.

이렇게 측정한 3D 세포 영상을 인공지능 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 이용해 분석하고, 3차원 공간에서 정확하게 IS 정보를 정량적으로 추출할 수 있는 기술을 자체 개발했다.

이 기술을 활용해 빠른 CAR-T 면역 관문 형성 메커니즘을 추적할 수 있었을 뿐만 아니라, IS의 형태학적 특성이 CAR-T의 항암 효능과 연관이 있음을 확인했다.

연구팀은 3차원 IS 정보가 새로운 표적 항암 치료제의 초기 연구에 필요한 정량적 지표를 제공할 것이라고 기대하고 있다.

카이스트 물리학과 이무성 박사과정 학생, 생명과학과 이영호 박사, 물리학과 송진엽 학부생 (現 메사추세츠 공과대학(MIT) 물리학과 박사과정)이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제적으로 권위를 인정받는 생물학술지인 ‘이라이프(eLife)’ 12월 17일자 온라인판을 통해 공개됐으며 지난 21일자에 공식 게재됐다.