종양(암)을 인공적으로 성장시켜, 예후를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 실제 암 환자로부터 암세포를 확보한 다음, 3D 프린팅 인공 종양 조직 기술로 환자의 체내 조건을 그대로 모사한 환경에서 키우고, 이 인공 종양 조직의 성장 사진으로 예후를 예측하는 것이다. 이 ‘암 성장 예측’ 기술이 암 맞춤형 치료 가능성을 크게 향상시킬 것으로 기대된다.
실제 체내 환경을 구현하는 기술
암세포는 정상 세포에 비해 빠른 증식을 특징으로 한다. 이 때문에 밀도가 높아져 정상조직보다 딱딱해지고, 산소도 부족한 환경에서 자란다. 기존에도 실제 환자에게서 떼어낸 세포를 활용해 인공 암 조직을 만드는 것은 가능했다. 다만 명확한 한계가 있었다.
기존의 인공 암 조직은 생체 조직과 형태적으로는 유사하지만, 종양 미세환경(Tumor Microenvironment, TME)을 그대로 재현하는 데 한계가 있었다. 이로 인해 암 성장 예측에 오차가 생기거나, 약물 반응이 왜곡되는 등의 문제가 있었다.
유니스트(UNIST, 울산과학기술원) 바이오메디컬공학과 박태은·강현욱 교수팀과 서울아산병원 명승재 교수팀은 이를 해결하기 위해 실제 암 조직의 고경도·저산소 환경을 재현하는 인공 암 조직 ‘Eba-PDO’를 연구·개발했다.
연구팀은 암 환자에게서 떼어낸 암세포를 3차원으로 배양해 암 오가노이드를 만들고, 이를 젤트렉스(Geltrex)와 히알루론산(HA) 기반으로 개발된 바이오잉크와 섞었다. 그런 다음 구슬 형태로 정렬해 프린팅하는 방식으로 생체환경을 모사하는 ‘임베디드 바이오프린팅’ 기술을 개발했다.
젤라틴과 세포외기질 성분을 섞은 바이오잉크는 실제 암이 성장하는 ‘딱딱하고 산소가 부족한 환경’을 그대로 재현할 수 있도록 설계됐다. 이 방식으로 인공 암 조직을 성장시키자, 동일 환자에서는 일정한 형태를 유지하고, 환자마다 크기와 모양이 다르게 나타났다.
현미경 사진으로 암 성장 예측하는 AI
연구팀은 새롭게 개발한 인공 암 조직 성장 기술의 특성에 착안해, 현미경 사진만으로도 ‘CEACAM5 유전자’의 발현 여부를 예측할 수 있는 AI를 개발했다.
CEACAM5는 대장암을 비롯한 고형암에서 많이 발견되는 단백질로, 전이 가능성과 항암제 내성을 높이는 것으로 알려져 있다. 인공 암 조직의 모양을 AI로 분석함으로써, 대장암 성장 예측에 쓰이는 주요 표지 유전자의 발현 여부를 99%의 정확도로 맞춰낼 수 있다.
인공 암 조직에서 CEACAM5 단백질이 과도하게 발현되면 세포 간 결합이 약해진다. 이로 인해 암 조직이 보다 덜 조밀하고 균형이 무너진 형태를 띠게 된다. 연구팀이 개발한 AI는 이러한 조직 모양의 변화를 학습함으로써 유전자 발현 정도를 예측할 수 있도록 훈련됐다.
또한, 연구팀이 개발한 인공 암 조직은 실제 암 환자 조직에서 떼어낸 암 조직과의 유전자 발현 유사도도 더 높았다. 기존 기술로 구현한 암 조직은 약 70%의 유전자 유사도를 보였지만, Eba-PDO는 그보다 대폭 향상된 90%의 유전자 유사도를 기록했다. 또한, 환자에 따라 5-플루오로우라실(5-FU) 항암제 반응성에 차이가 있는 점도 정확하게 재현했다.
정밀의료, 맞춤형 치료에 어울리는 성과
이번 연구는 단순한 세포 배양을 넘어, 암 조직의 물리적·생리학적 특성을 정밀하게 재현함으로써 암 성장 예측의 정확도를 한층 높였다는 데 의의가 있다. 이는 의료계 트렌드로 자리잡고 있는 정밀의료, 맞춤형 치료에 부합하는 성과라 할 수 있다. 환자별 체내 환경을 고려한 맞춤형 치료 전략 개발 가능성을 제시한 것이다.
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.
연구팀은 향후 췌장암, 간암 등 다양한 고형암 모델로 확장할 수 있을 것으로 보고 있다. 무엇보다도, 현미경 이미지를 기반으로 한 예측 모델은 조직을 손상시키지 않고 진단 및 치료 반응을 예측할 수 있는 ‘비파괴적 스크리닝 도구’라는 강점이 있다. 실제 임상에서의 적용 가능성과 편의성도 향상시킬 것으로 기대된다.
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 수행되었으며, 연구 결과는 국제 학술지 「어드밴스드 사이언스(Advanced Science)」에 지난 3월 28일자로 온라인 공개됐다.
(논문명: Bioprinted Patient-Derived Organoid Arrays Capture Intrinsic and Extrinsic Tumor Features for Advanced Personalized Medicine)
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