CJ바이오사이언스, SITC서 ‘약물 반응성 AI 예측 모델’ 개발 성과 발표

CJ그룹 AI실과 공동연구
일반적 모델보다 15% 이상 정확

CJ 바이오사이언스는 ‘2024 미국 면역항암학회(SITC)’에서 AI 모델을 활용해 약물 반응성을 확인할 수 있는 기술 개발 성과를 발표했다고 13일 밝혔다. 미국 면역항암학회는 전 세계 70개국 이상의 의료계·산업계 전문가 4600여 명이 활동하는 세계 최대 규모의 면역항암학회다.

최근 CJ바이오사이언스는 CJ그룹 AI실과 공동연구를 진행해 ‘약물 반응성 마이크로바이옴 바이오마커 AI 예측 모델(AI 예측 모델)’을 개발했다. ‘AI 예측 모델’은 암 환자를 대상으로 특정 약물의 반응성을 환자의 장내 미생물을 통해 예측하는 기술이다. 암 치료에 자주 쓰이는 면역관문억제제와 같은 약물은 환자 반응률이 20~30%밖에 되지 않아 사전 반응성 확인이 필요하다.

CJ바이오사이언스는 신약개발 플랫폼인 이지엠(Ez-Mx) 플랫폼으로 면역관문억제제의 반응성 확인을 통해 모델의 정확성을 검증했다. 비소세포폐암·흑색종·신세포암 환자 942명의 데이터와 1만3400여명의 장내 미생물 유전체 데이터를 통해 모델 학습을 진행했다. 이를 통해 기존의 머신러닝 모델 보다 약 15% 이상 예측 정확도가 향상됐다는 결과를 확인했다.

또한 CJ바이오사이언스는 이번 연구를 통해 면역 체계의 균형을 유지하는데 도움을 준다고 알려진 ‘라크노스시라피에(Lachnospiraceae)’ 계열의 장내 미생물이 면역관문억제제 반응 예측에 중요한 역할을 한다는 사실도 밝혀냈다. 향후 ‘라크노스시라피에’ 계열의 장내 미생물을 조절해 면역관문억제제의 반응률을 올릴 수 있다면 환자들에게 도움이 될 것으로 기대된다.

‘AI 예측 모델’은 암·면역관문억제제 이외의 질환 및 약물에도 적용이 가능하다. ‘AI 예측 모델’을 활용하면 환자에게 적합한 치료법을 찾아주는 맞춤 의학에도 활용할 수 있다. 약물반응성이 높은 환자를 선별할 수 있어 임상시험에도 폭넓게 적용이 가능해 다양한 분야에 사용될 수 있을 것으로 전망된다.

CJ바이오사이언스 관계자는 “CJ바이오사이언스의 다년간 축적해온 코호트 연구 데이터를 기반으로 한 정밀 분류 모델과 CJ그룹 AI실의 딥러닝 모델을 결합해 정확도가 향상된 예측 모델을 개발할 수 있었다”며 “새롭게 개발한 AI 예측 모델을 임상에 적용해 마이크로바이옴 신약개발을 가속화할 것”이라고 밝혔다.

김유림 기자 youforest@hankyung.com