울산과학기술원(UNIST) 바이오메디컬공학과 박태은·강현욱 교수팀과 서울아산병원 명승재 교수팀이 실제 암 조직의 고경도·저산소 환경을 재현하는 인공 암 조직 'Eba-PDO'를 개발했다. 이 기술은 인공 암 조직의 모양을 AI로 분석해 대장암 예후 예측의 주요 표지 유전자의 발현 여부를 99%의 정확도로 예측할 수 있다.

기존 인공 암 조직은 실제 환자에게서 얻은 세포로 만들어져도 암세포 성장 환경을 그대로 재현하지 못해 암세포의 성장 양상이나 약물 반응이 왜곡되는 문제가 있었다. 암세포는 빠르게 증식하면서 밀도가 높아져 정상조직보다 딱딱하고, 산소가 부족한 환경에서 자란다.

연구팀은 암 환자에게서 떼어낸 암세포를 3차원으로 배양해 만든 암 오가노이드를 바이오잉크와 섞어 구슬 형태로 정렬해 프린팅하는 방식으로, 암이 자라는 환경을 그대로 재현한 인공 암 조직을 개발했다. 바이오잉크는 젤라틴과 세포외기질 성분을 섞어 암이 자라는 딱딱하고 산소가 부족한 환경을 모사하도록 설계됐다.

이렇게 자란 인공 암 조직은 동일 환자는 일정한 형태를 유지했지만, 환자마다 크기와 모양이 달랐다. 연구팀은 이런 특성을 활용해 현미경 사진만으로도 CEACAM5 유전자 발현 여부를 예측할 수 있는 AI를 개발했다. CEACAM5는 대장암 등 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 이런 모양의 변화를 학습해 유전자 발현량을 예측할 수 있도록 훈련됐다.

이 인공 암 조직은 실제 암 환자 조직과의 유전자 발현 유사도도 기존 70% 수준보다 29% 향상된 90%를 기록했으며 환자 간 5-플루오로우라실 항암제 반응성의 차이도 정확하게 재현했다.

이번 연구는 UNIST 정혜진, 한종혁 연구원이 제1저자로 참여했으며 연구 결과는 국제학술지 어드밴스드 사이언스에 지난 3월 28일자로 공개됐다.