면역항암 세포 분석을 위한 딥러닝 기반 3차원 분석기술을 개발

(왼쪽) 인공지능으로 분석한 3D 홀로그래피 영상으로 파란색은 CAR-T세포, 보라색이 표적 암세포다 오른쪽 2차원 누적 영상. 하단은 여기서 추출한 면역 시냅스 영상 정보(사진 제공 KAIST).

(sns뉴스= FDNnews) 솔로 저널리스트, 칼럼니스트,최봉혁기자 = 면역항암 세포 활동, 3차원으로 분석 가능해진다
[인공지능(AI)으로 면역항암 세포를 분석하는 기술이 개발됐다.

한국과학기술원(KAIST)은 물리학과 박용근 교수, 생명과학과 김찬혁 교수 공동연구팀이 면역항암 세포 분석을 위한 딥러닝 기반 3차원 분석기술을 개발했다.

CAR-T세포는 키메릭 항원 수용체(Chimeric Antigen Receptor, CAR) 방식으로 환자에게서 추출한 T세포를 유전자 재조합 기술로 변형해 만든다. 이렇게 만든 CAR-T세포를 체내에 주입한 뒤 표적 암세포와 결합해 형성한 면역 시냅스(immunological synapse, IS)가 암세포를 사멸시킨다. 

CAR-T세포를 이용한 치료제가 높은 효과로 주목받고 있지만 세포·분자 생물학적 메커니즘은 아직 밝혀지지 않은 부분이 많다.

특히 면역 시냅스의 형태 정보가 T세포 활성화 유도와 관련 높은 것으로 알려졌지만 기존의 기술로는 관찰이 어려웠다.


(왼쪽) 인공지능으로 분석한 3D 홀로그래피 영상으로 파란색은 CAR-T세포, 보라색이 표적 암세포다.  (오른쪽) 2차원 누적 영상. 하단은 여기서 추출한 면역 시냅스 영상 정보(사진 제공: KAIST).

연구팀은 3D 홀로그래피 현미경 기술로 생체 상태의 CAR-T 세포와 표적 암세포의 상호작용을 통해 면역 시냅스가 형성되는 과정을 실시간 측정했다. 측정한 3D 세포 영상은 인공지능 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)으로 분석했다.

이 기술을 이용하면 3차원 공간에서 면역 시냅스 정보를 정략적으로 추출할 수 있다. 연구팀은 새로운 표적 항암 치료제 개발을 위한 초기 연구에 도움이 되길 바란다고 밝혔다.

한편, 이번 연구는 한국연구재단 리더연구사업, 바이오·의료기술개발사업, 중견연구자지원사업, KAIST Up program의 지원을 받아 수행됐다. 국제 생물분야 학술지인 `eLife'에 지난 21일 공식 게재됐다.