"실제 암세포 환경 3D프린팅으로 재현…AI로 예후 예측도" 작성일 04-29 107 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">UNIST·서울아산병원, 인공 종양 조직 개발…"환자 맞춤형 치료 가능"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="xU6bzPg2YJ"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8e6edaadcc33bb81c1ef3434397209563839fe7a99de3bcec3484079d4d02ab1" dmcf-pid="yASrEvFOYd" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연구 그림 환자 맞춤형 인공 암 조직 바이오프린팅과 환자 예후 예측 AI. [울산과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/29/yonhap/20250429142059465uxsh.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="6EqF5BxpZL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/29/yonhap/20250429142059465uxsh.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연구 그림 환자 맞춤형 인공 암 조직 바이오프린팅과 환자 예후 예측 AI. [울산과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지] </figcaption> </figure> <p contents-hash="1893868595f741bd9946143bfa81b048157cdd699f7a9484bcca5ab4a84ad8b8" dmcf-pid="WcvmDT3IXe" dmcf-ptype="general">(울산=연합뉴스) 김용태 기자 = 3D 프린터를 이용해 암 환자의 체내 조건과 같은 환경에서 배양할 수 있는 인공 종양 조직(암세포)을 만들고, 이 조직을 통해 예후를 예측하는 인공지능(AI) 기술을 국내 연구진이 개발했다.</p> <p contents-hash="562ab2942b43abc079f841a4713e491ae1a26d29599380c79c6b94cede70e7a2" dmcf-pid="YkTswy0C5R" dmcf-ptype="general">울산과학기술원(UNIST) 바이오메디컬공학과 박태은·강현욱 교수팀과 서울아산병원 명승재 교수팀은 실제 암 조직의 고경도·저산소 환경을 재현하는 인공 암 조직 'Eba-PDO'를 개발했다고 29일 밝혔다.</p> <p contents-hash="0a3f02e022a60e2a256dd47a1355686de0d5946366a3140dd5b667c18968bd1b" dmcf-pid="GEyOrWphGM" dmcf-ptype="general">이 인공 암 조직의 모양을 AI로 분석하면 대장암 예후를 예측하는 주요 표지 유전자의 발현 여부를 99% 정확도로 맞출 수 있다.</p> <p contents-hash="3c74db17458328833fef1126065a871fd52a9eaa814b2b9ff190ccc289e6d6a5" dmcf-pid="HDWImYUlGx" dmcf-ptype="general">연구진에 따르면 암세포는 빠르게 증식하기 때문에 밀도가 높아져 정상 조직보다 딱딱하고, 산소도 부족한 환경에서 자란다.</p> <p contents-hash="3eaef5632b844f3b841d98ede9d4bfc83ebca0c861d7c40a766667ca4512f8ba" dmcf-pid="XwYCsGuSGQ" dmcf-ptype="general">기존 인공 암 조직은 실제 환자에게서 떼어 낸 세포로 만들어져도 이러한 환경을 그대로 재현하지 못해 암세포 성장 양상이나 약물 반응이 왜곡되는 문제가 있었다.</p> <p contents-hash="11cd3049fe7eeb5077dfd09244efb6ee94112c2fe5e2862f76f7ffc25e5a130b" dmcf-pid="ZeEoiDTNGP" dmcf-ptype="general">연구진은 암 환자에게서 떼어 낸 암세포를 3차원으로 배양해 암 오가노이드를 만들고, 이를 바이오 잉크와 섞어 구슬 형태로 정렬한 후 프린팅해 새로운 인공 암 조직을 개발했다.</p> <p contents-hash="dc941a5dcdbe490f70b4cd4c290b21ab9c66d0eca1d5f58bb68ccdfdd95e7ef7" dmcf-pid="5dDgnwyjt6" dmcf-ptype="general">바이오 잉크는 젤라틴과 세포외기질 성분을 섞어 암이 자라는 딱딱하고 산소가 부족한 환경을 그대로 재현했다.</p> <p contents-hash="8d30b318ccb4971e70de8c94be1561b7bd64c52525dd8c1714d2056593d0e951" dmcf-pid="1JwaLrWA58" dmcf-ptype="general">이 인공 암 조직은 실제 암 환자 조직에서 떼어 낸 암 조직과의 유전자 발현 유사도가 기존 70% 수준보다 향상된 90%를 기록했다. 환자 간 5-플루오로우라실(5-FU) 항암제 반응성의 차이도 정확하게 재현했다.</p> <p contents-hash="f363de4d5276b735e6e049e6650bff1e3fec71a798d7e11c366dbcf295033f61" dmcf-pid="tirNomYcY4" dmcf-ptype="general">연구진은 이와 함께 현미경 사진만으로도 CEACAM5 유전자 발현 여부를 예측할 수 있는 AI를 개발했다.</p> <p contents-hash="1e4cc2300e57c16fae9bb3648ed255f4aee78a4842691163c7bbececcd897e61" dmcf-pid="FnmjgsGktf" dmcf-ptype="general">CEACAM5는 대장암을 비롯한 고형암에서 많이 발견되는 단백질로, 전이 가능성과 항암제 내성을 높이는 것으로 알려졌다.</p> <p contents-hash="07ec9337e16595d4dafe146fd20284070b252864a56f604b1524268734512ba1" dmcf-pid="3LsAaOHEHV" dmcf-ptype="general">인공 암 조직에서 이 단백질이 과발현하면 세포 간 결합이 약해져 암 조직이 덜 조밀하고 균형이 무너진 형태를 띠는데, AI는 이러한 모양의 변화를 학습해 유전자 발현량을 예측할 수 있도록 훈련됐다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d2f49b6a15071183b8d6a37417e8cbd0be0243643cf635f08d84440d2d59f4ad" dmcf-pid="0oOcNIXDt2" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연구진 모습 왼쪽부터 UNIST 박태은·강현욱 교수, 서울아산병원 명승재 교수, UNIST 한종혁·정혜진 박사. [UNIST 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/29/yonhap/20250429142059666vvys.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="QPztZqQ0Hi" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/29/yonhap/20250429142059666vvys.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연구진 모습 왼쪽부터 UNIST 박태은·강현욱 교수, 서울아산병원 명승재 교수, UNIST 한종혁·정혜진 박사. [UNIST 제공. 재판매 및 DB 금지] </figcaption> </figure> <p contents-hash="7851799d3f6468961382486b952f4395f66cc6eb2ec10cc786145d710c5457f0" dmcf-pid="pgIkjCZwX9" dmcf-ptype="general">연구팀 관계자는 "실제 암세포의 성장을 체외에서 재현해 분석하는 이 방식을 통해 보다 정밀한 환자 맞춤형 치료가 이어질 수 있을 것으로 기대한다"며 "향후 면역세포나 혈관 구조까지 통합되면 더욱 정교한 인공 암 모델로 확장될 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="8e69f5067a81506a16cdb0bd9223b53f7da9f76d520dffcca5ff4e6fe9413051" dmcf-pid="UaCEAh5r1K" dmcf-ptype="general">이런 연구 결과는 지난달 28일 국제 학술지 '어드밴스드 사이언스'(Advanced Science) 온라인판에 공개됐다.</p> <p contents-hash="8987843f26171afb3680d82a08b139c4f6f6762be2781c69aed5feef6bfef765" dmcf-pid="uNhDcl1mZb" dmcf-ptype="general">연구는 보건복지부의 한국형 ARPA-H 프로젝트, 산업통상자원부의 산업기술 알키미스트 프로젝트 등의 지원을 받아 이뤄졌다.</p> <p contents-hash="93bb3030303e444b383eed2e71793e300527f65857827c9b8c8ddb397c9fceae" dmcf-pid="7eEoiDTN1B" dmcf-ptype="general">yongtae@yna.co.kr</p> <p contents-hash="d8adbd697d87a03d92eb8f61493e42e0cab6fd1b1e1ce3c82b8ca5b767489085" dmcf-pid="qJwaLrWAXz" dmcf-ptype="general">▶제보는 카톡 okjebo</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 연합뉴스. 무단전재 -재배포, AI 학습 및 활용 금지</p> 관련자료 이전 SKT, 유심 복제 4종·관리 21종 정보 털렸다… 정부 조사단 1차 결과 발표 04-29 다음 인텔, AI GPU 전략 재정비...'실리콘 포토닉스'로 활로 모색 04-29 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
