암백신 타겟을 선정하는 핵심기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
삼성서울병원 이세훈 혈액종양내과 교수와 KAIST 바이오·뇌공학과 최정균 교수, ㈜펜타메딕스는 개인 맞춤형 항암백신에 유효한 신생 항원을 예측하는 딥러닝 모델을 공동 개발하고 항암 반응성도 규명했다고 국제학술지 네이쳐 제네틱스(Nature Genetics)에 발표했다.
연구팀에 따르면 이 기술은 T세포 반응성을 예측할 수 있는 최초의 기술인데다 현재 기술적 한계에 부딪힌 주조직적합성복합체 2형(MHC class II)에 대한 예측 정확도를 획기적으로 향상시켰다.
MHC는 암세포의 돌연변이에서 나온 단백질 조각과 결합해 정상 세포와 다른 항원을 수백개 만들지만 제역할을 하는 항원은 일부에 불과해 암 공격을 유도하는 신생 항원을 발견하는 게 중요했다.
연구팀에 따르면 대규모 암 유전체 데이터, 면역치료 환자 데이터, 동물실험 등을 통해 이번 모델의 효과를 검증했다.
이번 연구는 한국연구재단 바이오∙의료기술개발사업의 지원을 받았으며, 김정연 KAIST 박사과정생이 제 1저자로 참여했다.
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