국내 연구진이 T세포뿐 아니라 B세포 반응성까지 고려해 개인별 항암 효과를 높일 수 있는 인공지능(AI) 기반 맞춤형 항암백신 설계 기술을 개발했다.

KAIST(총장 이광형)는 바이오및뇌공학과 최정균 교수 연구팀이 네오젠로직과 공동연구를 통해 개인맞춤형 항암백신의 핵심 요소인 신생항원을 예측하는 새로운 AI 모델을 개발하고, 면역항암치료에서 B세포의 중요성을 규명했다고 2일 밝혔다.

연구팀은 기존 신생항원 발굴이 주로 T세포 반응성 예측에 의존해 온 한계를 극복, T세포와 함께 B세포 반응성까지 통합적으로 고려하는 AI 기반 신생항원 예측 기술을 개발했다.

해당 기술은 대규모 암 유전체 데이터와 동물실험, 항암백신 임상시험 자료 등을 통해 검증됐으며, 신생항원에 대한 B세포 반응성을 정량적으로 예측할 수 있는 최초의 AI 기술로 평가된다.

신생항원은 암세포 돌연변이에서 유래된 단백질 조각으로 이루어진 항원으로, 암세포 특이성을 갖기 때문에 차세대 항암 백신의 핵심 타깃으로 주목받아 왔다. 모더나와 바이오엔텍은 신생항원 기반 항암백신 기술을 발전시키는 과정에서 확보한 mRNA 플랫폼을 활용해 코로나19(COVID-19) 백신을 개발했다. 현재는 글로벌 제약사들과 함께 항암백신 임상시험을 진행 중이다.

그러나 현재 항암백신 기술은 대부분 T세포 중심의 면역 반응에 집중돼 있어, B세포가 매개하는 면역 반응을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 지적돼 왔다. 실제로 존스홉킨스대 마크 야소안(Mark Yarchoan)·엘리자베스 재피(Elizabeth Jaffee) 교수 연구팀은 2025년 5월 국제학술지 ‘네이처 리뷰 캔서(Nature Reviews Cancer)’에서 “B세포의 종양 면역 역할에 대한 근거가 축적되고 있음에도, 다수의 항암백신 임상시험은 여전히 T세포 반응에만 초점을 맞추고 있다”고 지적했다.

연구팀이 개발한 AI 모델은 돌연변이 단백질과 B세포 수용체(BCR) 간 구조적 결합 특성을 학습해 B세포 반응성을 예측하는 방식으로 이러한 한계를 보완했다. 항암백신 임상시험 데이터를 분석한 결과, B세포 반응성까지 통합적으로 고려할 경우 실제 임상에서 항종양 면역 효과가 유의미하게 향상되는 것으로 확인됐다.

최정균 교수는 “신생항원 AI 기술을 사업화 중인 네오젠로직과 함께 개인맞춤형 항암백신 플랫폼의 전임상 개발을 진행하고 있으며, 2027년 임상을 시작하는 것을 목표로 미국 식품의약국(FDA)에 임상시험계획(IND) 제출을 준비하고 있다”며 “독자적인 AI 기술을 기반으로 항암백신 개발의 과학적 완성도를 높이고 임상 단계로의 전환을 단계적으로 추진할 계획”이라고 말했다.

이번 연구에는 김정연 박사와 안진현 박사가 공동 제1저자로 참여했다. 연구 결과는 국제학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 12월 3일 게재됐다.