“치료 안 듣는 암 잡는다”…AI로 환자 골라 방사성 치료 작성일 08-22 51 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">서울아산병원, 항암치료 안 듣는 ‘고형암’ 치료 플랫폼 개발<br>암세포·종양미세환경 동시 공략…“맞춤형 치료 기회 제시”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="t0dGg4sAAj"> <p contents-hash="4a2bd1ecf520dd895ee530bdef40505a4c810ee38840b349f619a1eabebc1b84" dmcf-pid="FpJHa8OccN" dmcf-ptype="general">기존 항암치료에 잘 반응하지 않는 고형암을 대상으로 암세포와 종양 주변 환경을 동시에 공격하고, 인공지능(AI)으로 치료 효과가 높은 환자를 선별하는 새로운 치료 플랫폼 개발이 추진된다.</p> <p contents-hash="984768b9bebbf7ecdbf89411a6764474fc2081405574fe0fb7b9863809c56889" dmcf-pid="3pJHa8Occa" dmcf-ptype="general">이를 통해 치료 선택지가 제한적인 난치성 고형암 환자에게 새로운 치료 기회를 제공할 수 있을지 주목된다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8b33fccb221fde5d18479b37c96b6e498ddef82be4b160bc9f9d061ec2e405ab" dmcf-pid="0UiXN6Ikcg" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="서울아산병원이 미국의 연구기관과 함께 기존 치료에 잘 반응하지 않던 고형암의 새로운 치료 전략 플랫폼 개발에 나선다. 게티이미지뱅크" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/22/segye/20260822100728864rrpa.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="1C6leBcnkA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/22/segye/20260822100728864rrpa.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 서울아산병원이 미국의 연구기관과 함께 기존 치료에 잘 반응하지 않던 고형암의 새로운 치료 전략 플랫폼 개발에 나선다. 게티이미지뱅크 </figcaption> </figure> <div contents-hash="48055d661c6a79a0e8fd0a9044a4e3f951f31755e01a59137408326aa2bd5820" dmcf-pid="punZjPCEAo" dmcf-ptype="general"> 서울아산병원 소화기내과 명승재·핵의학과 오승준·종양내과 유창훈·병리과 정병관·유방외과 손병호 교수팀은 보건복지부가 주관하는 ‘2026년도 연구중심병원 한미혁신성과창출R&D 신규 지원사업’에 선정돼 치료 불응성 고형암을 극복하기 위한 AI 기반 방사성 치료 플랫폼 개발에 착수한다고 22일 밝혔다. </div> <p contents-hash="dfdbbe006ee73d47902deeb148d742daba021d7cf25002801e5580b9ec926c4e" dmcf-pid="U7L5AQhDkL" dmcf-ptype="general">연구중심병원 한미혁신성과창출R&D 사업은 국내 연구중심병원과 미국 우수 연구기관의 공동연구를 통해 첨단 의료기술을 확보하고 국제 특허와 임상연구, 기술사업화 등 글로벌 연구 성과 창출을 지원하는 국가 연구개발 사업이다.</p> <p contents-hash="f41c964af9e8599a026deee9c7e191c3e15ade98c5cfca88d1c2ba9d3c730315" dmcf-pid="uzo1cxlwNn" dmcf-ptype="general">이번 연구에는 국내 연구진과 함께 미국 에모리대, 케이스 웨스턴 리저브대, 유니버시티 호스피탈스 클리블랜드 메디컬센터 등이 참여한다. </p> <p contents-hash="d893df29ffd0c37fdb8bdd8bb86c3d446e38b713889d6228ecc292e31cf450ec" dmcf-pid="7qgtkMSroi" dmcf-ptype="general">서울아산병원은 이번 과제를 바탕으로 차세대 방사성의약품과 AI 기반 암 정밀의료 분야에서의 연구 역량을 확장하고 글로벌 공동연구 거점으로 확대할 계획이다.</p> <p contents-hash="7229646b266fd1b0e40f1a48c5bb73baef3510a992058802a4cc01542e4621d0" dmcf-pid="zBaFERvmaJ" dmcf-ptype="general">연구팀이 주목하는 것은 위암과 대장암, 췌장암, 유방암 등 고형암의 종양미세환경이다.</p> <p contents-hash="16a32d9d4e2e8cbd0078bd35fb7a91b649ee89dbc935cfd5348545137fd96209" dmcf-pid="qbN3DeTsAd" dmcf-ptype="general">고형암은 암세포뿐 아니라 암 주변의 섬유아세포와 면역세포, 혈관 등이 복잡하게 상호작용하는 환경을 형성한다. </p> <p contents-hash="d4b7cf591c5918ee709f124c73b83008a15da97a8efee5927efaaae157e98f6a" dmcf-pid="BKj0wdyOce" dmcf-ptype="general">특히 섬유화된 종양미세환경은 치료제가 암세포까지 도달하는 것을 방해해 치료 저항성을 높일 수 있다.</p> <p contents-hash="73017d32c25c1e5a9a41ae202cef7cea045a03cafae0d3687822d5f069fbd5f1" dmcf-pid="b9AprJWIgR" dmcf-ptype="general">연구팀은 이를 극복하기 위해 두 가지 기술을 개발한다.</p> <p contents-hash="2738736c95bf11500f4121af43b205abe5d862d320922fdd0fb06c40a640481c" dmcf-pid="KUiXN6IkaM" dmcf-ptype="general">하나는 암세포와 종양미세환경을 동시에 겨냥하는 복합 표적 방사성 치료 기술 ‘C-TRACER’다.</p> <p contents-hash="b849e537453e756c84174562d00644265f78e4acb903937f4e518ec1d55314e8" dmcf-pid="9unZjPCEjx" dmcf-ptype="general">암세포에서 주로 나타나는 단백질 ‘CLDN18.2’와 종양 주변의 암 연관 섬유아세포(CAF) 등에서 증가하는 ‘LRRC15’를 각각 주요 치료 표적으로 삼는다. 이를 기반으로 치료용 방사성동위원소를 적용한 방사성 치료제 후보물질을 개발하고 종양 표적성과 치료 효과, 안전성을 검증할 계획이다.</p> <p contents-hash="1dba948577c101fe044a2a1dd1711b14b99cbc5bd2f2b3c396b0bd550af735e9" dmcf-pid="27L5AQhDjQ" dmcf-ptype="general">다른 하나는 AI를 활용한 동반진단 기술 ‘CATCH’다.</p> <p contents-hash="8eeba90f07c8506c9a1423efda4199997433446efd221a119d8aaa3e6652a066" dmcf-pid="Vzo1cxlwAP" dmcf-ptype="general">디지털 병리영상과 암 조직 내 유전자·단백질의 위치별 분포를 보여주는 공간오믹스 데이터, 환자 임상정보, 전임상 치료 결과 등을 AI로 통합 분석한다. 이를 통해 종양의 표적 발현과 종양미세환경 특성을 분석하고 방사성의약품 치료에 적합한 환자를 선별하는 동시에 치료 반응을 예측하는 기술을 개발한다.</p> <p contents-hash="e4118ae2f651e05fc5d5447aff10583251c084a63581911c5f0e562cb4a921e7" dmcf-pid="fqgtkMSrk6" dmcf-ptype="general">결국 이번 연구의 핵심은 방사성 치료제를 만드는 것과 치료받을 환자를 골라내는 기술을 하나로 묶는 것이다. 연구팀은 두 기술을 연계해 치료제 개발부터 환자 선별, 치료 반응 예측까지 이어지는 통합 체계를 구축하고 임상 개발의 효율성을 높이는 동시에 개발 위험을 낮추는 것을 목표로 하고 있다.</p> <p contents-hash="787fc57172654c9c7612e7eae028cc248979653dbe1d6a58924fb6f6df06fc39" dmcf-pid="4BaFERvmk8" dmcf-ptype="general">이번 연구에는 동아앱티스와 지니너스, 에디스바이텍 등 국내 기업도 참여한다. 총괄연구책임자는 명승재 서울아산병원 소화기내과 교수가 맡는다.</p> <p contents-hash="0e86a34f16df23857c4a368d3de80539d3bbc5bb9b7ebf9c582d53b950d2f645" dmcf-pid="8bN3DeTso4" dmcf-ptype="general">명 교수는 “이번 연구의 차별점은 새로운 방사성의약품을 개발하는 데 그치지 않고 AI를 이용해 어떤 환자에게 치료 효과가 높을지를 함께 예측하는 데 있다”며 “암세포뿐 아니라 종양미세환경까지 공략하는 새로운 치료법과 정밀한 환자 선별 기술을 결합해 치료 선택지가 제한된 고형암 환자들에게 새로운 치료 기회를 제시하겠다”고 말했다.</p> <p contents-hash="d5d738cd2b211f9c97f31e2ebbaed53499f56306c66adb14b4b39f7c64ba887d" dmcf-pid="6Kj0wdyOof" dmcf-ptype="general">이승구 온라인뉴스 기자 hibou5124@segye.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 세계일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [이지 사이언스] '애교' 부리면 왜 귀여울까…목소리에 숨은 과학 08-22 다음 “다작보다 장수”…게임업계, 하반기 ‘라이브서비스·글로벌’ 투트랙 08-22 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
