한 세포 내에서도 아형별로 면역항암제 치료반응 달라져
‘세포 GPT’로 세포와 면역 반응 정밀 분석… 맞춤형 치료 기반
세포 단위보다 더 작은 범위에서 면역항암제의 효과를 가르는 아형을 찾아냈다.
연세암병원 종양내과 김혜련·홍민희·김창곤, 이비인후과 고윤우·심남석 교수, 연세대 생명시스템대학 이인석 교수·차준하 박사과정생 공동 연구팀은 면역항암제 치료반응에 영향을 미치는 세포의 아형을 구분해 발견했다고 30일 밝혔다.
대표적인 비수술적 치료법인 항암 화학요법이나 방사선 치료 등과는 달리 면역항암제는 환자의 면역 체계를 직접적으로 활성화해 종양을 공격하도록 유도한다.
면역항암제 중 면역 반응을 지속하고 강화하는 ‘PD-L1 억제제’와 면역 반응을 시작시키는 ‘CTLA-4 억제제’는 약효가 좋아 여러 암종에서 널리 쓰이고 있다.
다만 전체 환자의 절반 이상에서는 약이 들지 않아, 면역항암제를 투여하기 전 치료 효과를 미리 확인하고자 하는 연구가 세계적으로 화두다.
김혜련 교수 연구팀은 선행 면역항암요법 임상시험에 참여한 두경부암 환자를 대상으로 PD-L1 억제제 단독 투여군과 PD-L1 억제제에 CTLA-4 억제제를 병행 투여한 군으로 나눠 그 결과를 비교했다. 선행 면역항암요법은 외과 수술을 받기 전에 암세포를 줄인 뒤 수술을 진행하는 치료 전략이다.
이때 연구팀은 ‘파운데이션 모델’을 사용했다. 세포 수준의 방대한 생물학 데이터를 적용한 인공지능으로 ‘세포 GPT’라고도 불리는 학습 모델로 복잡한 세포 상태와 면역 반응 차이를 정밀하게 분석하는 데 도움을 준다.
연구팀은 한 개의 세포 안에서 어떤 유전자들이 어떻게 발현되는지 측정하는 ‘단일세포 전사체 분석’과 면역세포인 T세포의 면역력을 측정하는 ‘T세포 수용체 분석’을 진행했다.
그 결과, 기존에 면역항암제 효과와 관련된 것이라 알려진 T세포의 아형 두 가지를 확인했다. 같은 T세포를 가지고 있다고 할지라도 T세포 아형1이 활성화되면 면역항암제 효과가 높아지고, T세포 아형2가 우세하면 면역항암제에 내성을 보인다. 동일한 T세포를 가지고 있어도 지배적인 아형에 따라 치료반응이 달라지는 것이다.
이에 더해 연구팀은 앞서 병행 투여에 사용한 약제인 CTLA-4 억제제가 암세포를 공격하는 세포(CD4 T)를 활성화함과 동시에 면역 반응이 과도하게 일어나지 않도록 오히려 억제하는 세포(4-1BB 양성 조절T세포)도 함께 강화한다는 사실을 발견했다. 이는 CTLA-4 병행 요법에서 환자마다 치료반응이 다른 이유였다.
연구 저자인 김혜련 교수는 “이번 연구를 통해 면역항암제 치료반응 예측법을 확인하면서 환자 맞춤형 치료 전략 수립에 한 걸음 다가갈 수 있었다”며 “특히 T세포의 아형을 표적하는 새로운 치료 전략은 향후 면역항암제 치료 효과를 더욱 높이고 불필요한 치료를 줄일 수 있는 데 기여할 것”이라 말했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘셀 리포츠 메디신(Cell Reports Medicine)'에 최근 게재됐다.
연세암병원 종양내과 김혜련·홍민희·김창곤, 이비인후과 고윤우·심남석 교수, 연세대 생명시스템대학 이인석 교수·차준하 박사과정생 공동 연구팀은 면역항암제 치료반응에 영향을 미치는 세포의 아형을 구분해 발견했다고 30일 밝혔다.
대표적인 비수술적 치료법인 항암 화학요법이나 방사선 치료 등과는 달리 면역항암제는 환자의 면역 체계를 직접적으로 활성화해 종양을 공격하도록 유도한다.
면역항암제 중 면역 반응을 지속하고 강화하는 ‘PD-L1 억제제’와 면역 반응을 시작시키는 ‘CTLA-4 억제제’는 약효가 좋아 여러 암종에서 널리 쓰이고 있다.
다만 전체 환자의 절반 이상에서는 약이 들지 않아, 면역항암제를 투여하기 전 치료 효과를 미리 확인하고자 하는 연구가 세계적으로 화두다.
김혜련 교수 연구팀은 선행 면역항암요법 임상시험에 참여한 두경부암 환자를 대상으로 PD-L1 억제제 단독 투여군과 PD-L1 억제제에 CTLA-4 억제제를 병행 투여한 군으로 나눠 그 결과를 비교했다. 선행 면역항암요법은 외과 수술을 받기 전에 암세포를 줄인 뒤 수술을 진행하는 치료 전략이다.
이때 연구팀은 ‘파운데이션 모델’을 사용했다. 세포 수준의 방대한 생물학 데이터를 적용한 인공지능으로 ‘세포 GPT’라고도 불리는 학습 모델로 복잡한 세포 상태와 면역 반응 차이를 정밀하게 분석하는 데 도움을 준다.
연구팀은 한 개의 세포 안에서 어떤 유전자들이 어떻게 발현되는지 측정하는 ‘단일세포 전사체 분석’과 면역세포인 T세포의 면역력을 측정하는 ‘T세포 수용체 분석’을 진행했다.
그 결과, 기존에 면역항암제 효과와 관련된 것이라 알려진 T세포의 아형 두 가지를 확인했다. 같은 T세포를 가지고 있다고 할지라도 T세포 아형1이 활성화되면 면역항암제 효과가 높아지고, T세포 아형2가 우세하면 면역항암제에 내성을 보인다. 동일한 T세포를 가지고 있어도 지배적인 아형에 따라 치료반응이 달라지는 것이다.
이에 더해 연구팀은 앞서 병행 투여에 사용한 약제인 CTLA-4 억제제가 암세포를 공격하는 세포(CD4 T)를 활성화함과 동시에 면역 반응이 과도하게 일어나지 않도록 오히려 억제하는 세포(4-1BB 양성 조절T세포)도 함께 강화한다는 사실을 발견했다. 이는 CTLA-4 병행 요법에서 환자마다 치료반응이 다른 이유였다.
연구 저자인 김혜련 교수는 “이번 연구를 통해 면역항암제 치료반응 예측법을 확인하면서 환자 맞춤형 치료 전략 수립에 한 걸음 다가갈 수 있었다”며 “특히 T세포의 아형을 표적하는 새로운 치료 전략은 향후 면역항암제 치료 효과를 더욱 높이고 불필요한 치료를 줄일 수 있는 데 기여할 것”이라 말했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘셀 리포츠 메디신(Cell Reports Medicine)'에 최근 게재됐다.