실제 암 환자 유래 암세포를 체내 조건을 그대로 모사한 환경에서 키울 수 있는 3D 프린팅 인공 종양 조직이 개발됐다. 이 인공 종양 조직의 성장 사진만 보고도 예후를 예측하는 인공지능(AI) 기술까지 함께 나왔다.
울산과학기술원(UNIST) 바이오메디컬공학과 박태은·강현욱 교수팀과 서울아산병원 명승재 교수팀은 실제 암 조직의 고경도·저산소 환경을 재현하는 인공 암 조직 ‘Eba-PDO’를 개발했다고 29일 밝혔다. 이 인공 암 조직의 모양을 AI로 분석하면 대장암 예후 예측의 주요 표지 유전자의 발현 여부를 99%의 정확도로 맞춰낼 수 있다.
암세포는 빠르게 증식하기 때문에 밀도가 높아져 정상조직보다 딱딱하고, 산소도 부족한 환경에서 자란다. 기존 인공 암 조직은 비록 실제 환자에게서 떼어 낸 세포로 만들어져도 이러한 환경을 그대로 재현하지 못해, 암세포의 성장 양상이나 약물 반응이 왜곡되는 문제가 있었다.
연구팀은 암 환자에게서 떼어낸 암세포를 3차원으로 배양해 만든 암 오가노이드를 바이오잉크와 섞어, 구슬 형태로 정렬해 프린팅하는 방식으로 새로운 인공 암 조직을 개발했다. 바이오잉크는 젤라틴과 세포외기질 성분을 섞어 암이 자라는 딱딱하고 산소가 부족한 환경을 그대로 재현할 수 있도록 설계됐다.
이 방식으로 자란 인공 암 조직은 동일 환자는 일정한 형태를 유지했지만, 환자마다 크기와 모양이 달랐다.
연구팀은 이러한 특성에 착안해 현미경 사진만으로도 CEACAM5 유전자 발현 여부를 예측할 수 있는 AI를 개발했다. CEACAM5는 대장암을 비롯한 고형암에서 많이 발견되는 단백질로, 전이 가능성과 항암제 내성을 높이는 것으로 알려져 있다.
인공 암 조직에서 이 단백질이 과발현되면 세포 간 결합이 약해져 암 조직이 덜 조밀하고 균형이 무너진 형태를 띠는데, AI는 이러한 모양의 변화를 학습해 유전자 발현량을 예측할 수 있도록 훈련됐다.
또 이 인공 암 조직은 실제 암 환자 조직에서 떼어낸 암 조직과의 유전자 발현 유사도도 기존 70% 수준보다 29% 향상된 90%를 기록했으며, 환자 간 5-플루오로우라실(5-FU) 항암제 반응성의 차이도 정확하게 재현했다.
이번 연구는 UNIST 정혜진, 한종혁 연구원이 제1저자로 참여했다.
연구팀은 “실제 암세포의 성장을 체외에서 재현해 분석하는 이 방식을 통해 보다 정밀한 환자 맞춤형 치료가 이뤄질 수 있을 것으로 기대된다”라며 “향후 면역세포나 혈관 구조까지 통합하면 더욱 정교한 인공 암 모델로 확장할 예정”이라고 설명했다.
연구는 보건복지부의 한국형 ARPA-H 프로젝트, 산업통상자원부의 산업기술 알키미스트 프로젝트, 바이오·의료기술개발사업 첨단바이오 기술·인력 교류 지원사업 및 교육부 글로컬대학사업(울산대학교) COMPaaS 공동연구의 지원을 받아 수행됐다. 연구 결과는 국제학술지인 어드밴스드 사이언스(Advanced Science)에 3월 28일자로 온라인 공개됐다.
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