수상자 상세정보
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공지능(AI)을 활용하여 암백신과 세포치료 등 차세대 면역 항암치료의 목표(타겟)를 발굴하고 실용화를 위해 노력하여 종양학 분야의 국가경쟁력 강화에 이바지.
암 환자의 면역체계를 활용해 암을 극복하는 면역 항암치료는 최근 종양학에서 가장 많은 연구와 진전을 보인 분야로서, 특히 암백신과 세포치료는 더욱 진보된 차세대 치료법으로 각광을 받고 있다. 암백신이 효과가 있으려면 돌연변이 단백질인 신생항원*과 엠에에치씨(MHC)단백질이 결합하고, 그 결합체가 티(T)세포 면역반응을 유발해야 한다.
최정균 교수 연구팀은 개인 맞춤 치료용 암 백신 개발에 사용할 수 있는 신생항원 예측 인공지능 플랫폼을 개발하였다. 이는 티(T)세포를 통해 면역반응을 유발할 수 있는 신생항원-엠에이치씨(MHC) 복합체를 예측하는 최초의 기술이다. 더불어 연구자들이 플랫폼을 손쉽게 활용할 수 있도록 웹서비스 ‘딥네오(DeepNeo)’를 구축하였으며, 연구성과는 지난 1월 국제학술지 ‘네이처 유전학(Nature Genetics)’에 게재되었다.
초거대 AI 기술이 국가경쟁력을 좌우하는 기술패권시대, AI 강국 대한민국의 새로운 도약과 미래 방향성을 모색하는 자리인 ‘대한민국 인공지능위크 2023’이 7월 13~15일 개최됩니다. AI는 첨단 ICT분야뿐만 아니라 생명과학 분야에서도 강력한 연구 도구로 등장했는데요. 7월 이달의 과학기술자상 주인공인 최정균 교수는 AI 기술을 유전체 연구에 접목하여 면역항암치료 반응성 및 부작용 예측과 관련한 다양한 동반진단 기술을 개발해온 선구자입니다. 최근에는 차세대 면역항암치료로 각광 받는 스마트 면역세포 시스템을 개발하며 많은 주목을 받았는데요. 그는 좋은 연구는 운이 아닌 노력으로 완성된다고 이야기합니다. 즉 아무리 좋은 연구 아이디어도 확신을 가지고 끈기있게 도전하지 않으면 결실을 보기 어렵다는 설명입니다. 학문적 탐구와 호기심을 넘어 고통받는 많은 사람을 살리고 인류의 진보와 번영에 기여하는 과학자의 사명을 강조하는 최정균 교수의 연구실을 찾았습니다.
초거대 AI 기술이 국가경쟁력을 좌우하는 기술패권시대, AI 강국 대한민국의 새로운 도약과 미래 방향성을 모색하는 자리인 ‘대한민국 인공지능위크 2023’이 7월 13~15일 개최됩니다. AI는 첨단 ICT분야뿐만 아니라 생명과학 분야에서도 강력한 연구 도구로 등장했는데요. 7월 이달의 과학기술자상 주인공인 최정균 교수는 AI 기술을 유전체 연구에 접목하여 면역항암치료 반응성 및 부작용 예측과 관련한 다양한 동반진단 기술을 개발해온 선구자입니다. 최근에는 차세대 면역항암치료로 각광 받는 스마트 면역세포 시스템을 개발하며 많은 주목을 받았는데요. 그는 좋은 연구는 운이 아닌 노력으로 완성된다고 이야기합니다. 즉 아무리 좋은 연구 아이디어도 확신을 가지고 끈기있게 도전하지 않으면 결실을 보기 어렵다는 설명입니다. 학문적 탐구와 호기심을 넘어 고통받는 많은 사람을 살리고 인류의 진보와 번영에 기여하는 과학자의 사명을 강조하는 최정균 교수의 연구실을 찾았습니다.
초거대 AI 기술이 국가경쟁력을 좌우하는 기술패권시대, AI 강국 대한민국의 새로운 도약과 미래 방향성을 모색하는 자리인 ‘대한민국 인공지능위크 2023’이 7월 13~15일 개최됩니다. AI는 첨단 ICT분야뿐만 아니라 생명과학 분야에서도 강력한 연구 도구로 등장했는데요. 7월 이달의 과학기술자상 주인공인 최정균 교수는 AI 기술을 유전체 연구에 접목하여 면역항암치료 반응성 및 부작용 예측과 관련한 다양한 동반진단 기술을 개발해온 선구자입니다. 최근에는 차세대 면역항암치료로 각광 받는 스마트 면역세포 시스템을 개발하며 많은 주목을 받았는데요. 그는 좋은 연구는 운이 아닌 노력으로 완성된다고 이야기합니다. 즉 아무리 좋은 연구 아이디어도 확신을 가지고 끈기있게 도전하지 않으면 결실을 보기 어렵다는 설명입니다. 학문적 탐구와 호기심을 넘어 고통받는 많은 사람을 살리고 인류의 진보와 번영에 기여하는 과학자의 사명을 강조하는 최정균 교수의 연구실을 찾았습니다.
우선 해당 연구들을 성실히 수행한 연구실 학생들과, 협력연구를 수행해 주신 삼성서울병원 이세훈 교수님, KAIST 박종은 교수님, 분당차병원 안희정 교수님, 가톨릭의대 이혜옥 교수님, 서울아산병원 박숙련 교수님 등께 감사의 말씀을 전합니다. 시간이 지날수록 ‘연구’라는 활동은 다른 누군가와의 상호작용을 통하지 않고는 쉽지 않다는 사실을 절감합니다. 최근에는 해당 연구의 결과들을 상용화하려는 노력과 함께 거기서 파생된 새로운 연구로의 확장을 모색하고 있으며, 또한 대중과의 교류를 위한 대중저서 및 신문사설 등의 저술활동도 계획하고 있습니다.
제가 처음 AI를 유전체 연구에 접목한 것은 2016년입니다. 당시 알파고 개발자인 데미스 하사비스가 KAIST 저희 학과를 방문했는데, 그의 강연을 들은 것이 계기가 되어 AI를 통해 중요한 암 돌연변이를 찾는 내용의 연구를 진행하였고, 네이처 유전학(Nature Genetics)에 출판했습니다. 이후 면역항암 분야에서 암유전체학의 중요성이 특히 부각되기 시작했습니다. 지금은 경희대학교에 재직 중인 김권일 교수가 신생항원을 AI로 찾는 새로운 아이디어를 제시했고, 그것이 시발점이 되어 이번 연구들로까지 확장되었습니다. 코로나 백신 이후 큰 관심을 받는 항암백신 개발도 환자 맞춤형 신생항원을 찾는 것이 매우 중요한데, 여기에 AI가 필수적으로 활용되고 있습니다. 이미 혈액암에서 큰 성공을 거두고 있는 CAR-T 세포치료의 새로운 타겟을 찾는 도전적인 작업에도 저희가 최초로 AI를 적용하였습니다.
유전체란 각 생물학 개체가 지닌 DNA 정보 전체를 일컫는 말입니다. 유전체 연구는 진화론과 같은 기초생물학에서도 중요하지만, 암이나 각종 질병의 진단과 치료 기술 개발에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 특히 암은 DNA의 고장으로 일어나는 질병이기에 유전체 연구가 핵심입니다. 최근까지 잘못된 유전자를 발굴해서 치료에 적용하는 표적치료가 종양학의 최전선에 있었다면, 현재는 DNA의 고장이 유발하는 면역학적 문제를 치료에 이용하는 면역항암치료에 있어서 유전체학이 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
CAR란 키메라 항원 수용체를 일컫는 말로서, 암이 가지고 있는 특이적인 항원을 인지하는 수용체를 T 세포가 가질 수 있도록 만들어서 암을 공격하도록 하는 치료 기술입니다. 그러나 혈액암과 달리 고형암은 항원의 양상이 복잡하고 정상세포와 구별이 어려워서 치료에 효과적인 항원을 찾기가 어렵습니다. 이에 따라 최근에는 스마트 세포치료라는 개념이 대두하였습니다. 즉 AI가 사람의 얼굴을 인식하듯이 스마트 세포들이 암세포의 항원 양상을 정상세포와 구별할 수 있도록 엔지니어링하는 개념이지요. 저희 연구는 대규모 암 환자 데이터를 분석해서 이러한 스마트 세포를 만들 수 있는 알고리즘을 만든 최초의 연구라고 볼 수 있습니다.
암은 돌연변이와 진화라는 과정을 통해 만들어진 수많은 세포로 이루어진 복잡한 구성물입니다. 위에서 말한 AI의 얼굴 인식으로 비유하면 암은 굉장히 복잡한 얼굴 모습을 한 것이죠. 그래서 저희는 암세포와 정상세포를 구별할 수 있는 스마트 면역세포를 제대로 디자인하려면 해상도를 최대한 높여서, 즉 개개의 세포들을 따로따로 AI가 학습할 수 있도록 해야 한다고 생각했습니다. 이를 위해서 1,000여 명의 암환자로부터 수집된 수백만 개의 개별 세포가 가진 항원 양상 데이터를 AI가 학습해서 정상세포와 구별할 수 있도록 훈련시켰습니다. 특히 두 개의 유전자 조합을 컴퓨터 논리회로를 통해 시뮬레이션해서 최적의 CAR 세포용 조합을 찾는 알고리즘을 개발하였습니다.
모더나와 바이오앤텍 등이 코비드-19 백신을 성공적으로 개발할 수 있었던 이유는 이들에게는 이전부터 항암백신 기술을 개발해온 노하우가 있었기 때문입니다. 암에 백신이라는 치료법이 사용될 수 있는 것은, 암세포가 만들어내는 무수한 돌연변이가 우리 인체가 보기에는 외부에서 감염체가 가지고 들어오는 처음 보는 물체, 즉 항원처럼 보이기 때문입니다. 그러니까 코로나 바이러스의 항원을 인위적으로 주입하여 면역을 활성화시키는 것과 마찬가지 원리로 돌연변이 유래의 항원을 인위적으로 주입하여 암치료에 활용한다는 개념입니다. 그런데 이런 회사들이 사용하고 있는 항원 발굴 AI 기술이 2000년대 초반의 옛날 기술입니다. 저희의 기술은 최신 데이터와 최신 AI 기술을 도입하여 암치료에 보다 효과적인 항원을 발굴할 수 있도록 성능을 획기적으로 향상시킨 것입니다.
분야를 막론하고 훌륭한 연구를 수행하기 위해서는 우선 흥미로운 가설이나 좋은 아이디어가 있어야 하고 둘째로는 그것이 제대로 구현되거나 검증될 때까지 수많은 시행착오를 감내해야 한다고 생각합니다. 가설이 잘못되었거나 아이디어가 실현 불가능한 것으로 판명 날 때도 있지만, 많은 경우는 확신을 가지고 여러 방향으로 시험해 봐야 할 필요성이 있습니다. 그러한 확신과 끈기가 결국 결실을 맺느냐 맺지 못하느냐를 판가름할 때가 많습니다. 가설이나 아이디어는 혼자의 머리에서 나오기보다는 토론이나 논의하는 과정에서 생기며 운과 기회의 영향을 많이 받습니다. 그러나 끈기를 가지고 계속 시도하는 것은 절대적으로 운이 아닌 노력의 영역입니다.
저희 연구분야의 특성상 컴퓨터나 AI 활용능력과 생물학 지식이 모두 필요합니다. 그런데 연구실 학생들에게 평소 강조하는 것은 생물학적 통찰력과 아이디어가 더욱 중요하다는 것입니다. 어차피 AI 기술 자체로 경쟁력을 가질 수 있는 상황은 아니며 AI를 활용하는 모든 분야가 그렇듯이 도메인 지식이 핵심이라는 것이지요.
연구자로서 초창기에는 기초연구에 큰 매력을 느꼈습니다. 새로운 생물학적 발견을 만들어 내는 것이 제 연구의 궁극적인 목표라고 생각했었습니다. 하지만 “과학혁명의 구조”, “물은 H2O인가”, “당신 지식의 한계, 세계관”과 같은 과학철학 도서를 읽으면서 생각의 전환이 있었고, 특히 실재론보다 도구주의로서의 과학의 가치에 대해 다시 평가하게 되었습니다. 또한 그 즈음 가까운 분들이 암으로 돌아가시는 것을 경험하기도 하였고요. ㈜펜타메딕스는 그런 생각을 가지고 있던 차에 항암백신의 상용화에 뜻이 맞은 분들과 우연치않게 힘을 합하여 창업하게 되었습니다. 스마트 면역세포에 대한 연구결과도 기회가 닿는대로 실용화하기 위해 노력할 예정입니다.
글쎄요, ‘연구’ 그 자체는 정말 흥미롭고 깊이 파고드는 성격과도 잘 맞는 것 같습니다. 하지만 연구에 필요한 다른 활동들은 모두 사람이 연관되어 있고 따라서 때로는 세상과 사회의 돌아가는 이치가 적용되고 그런 부분이 연구를 힘들게 합니다. 학술지의 편집자나 동료평가자, 연구비 심사위원 등을 설득함에 있어서 과학 그 자체보다 다른 요소들이 작용할 때도 많습니다. 그런 면에서 느껴지는 좌절감이 누적되어 지치고 낙담하게 될 때, 실용화나 상용화로 저의 연구에 새로운 가치를 부여한다든지 대중과의 소통을 통해 새로운 의미를 찾는 일 등으로 연구자로서 다른 차원에서의 보람을 찾는 것도 괜찮은 시도인 것 같습니다.
저는 목표를 두고 연구에 임하지는 않습니다. 새로운 연구는 결국 새로운 가설이나 아이디어로부터 시작되는데, 이것들은 혼자만의 생각이나 목표를 통해 도출되는 것이 아니라, 기존 결과를 개선하기 위해 노력하는 과정에서, 혹은 기존 연구에서 파생된 어떤 새로운 측면을 살펴보다가, 혹은 공동연구자들이 가진 데이터나 문제 해결에 대한 필요성 등에서 우연히 발생하고, 더군다나 연구 진행 과정에서도 끊임없이 변화합니다. 그래서 저는 너무 구체적인 목표를 강요하고 매년 진도 평가를 하는 구시대적인 방식보다 큰 틀 내에서 자율성을 부여하는 연구과제가 많아졌으면 하는 아쉬움을 늘 가지고 있습니다.
어렸을 때 과학은 흥미로운 과목이었고 과학자가 되고 싶다는 생각은 막연하게 가지고 있었습니다. 하지만 지금 제가 생각하는 과학은 단지 자연과 우주의 신비를 탐구하고 새로운 것을 개발하는 흥미나 자아 실현의 차원을 넘어 고통받는 많은 사람을 살리고 궁극적으로는 인류의 진보와 번영에 기여하는 숭고한 학문입니다. 특히 AI의 발달로 앞으로는 수과학 능력 이상으로 인문학적 소양이 중요해질 것입니다. 과학자를 꿈꾸는 학생들도 틈틈이 과학의 의미, 과학과 사회의 관계, 인류의 역사와 미래 등에 대한 공부를 병행했으면 하는 바람이 있습니다.