세계 최대 암 학회로 꼽히는 미국암연구학회 연례학술대회(AACR 2022)가 3년 만에 오프라인으로 막을 올리며 암 진단과 치료의 새로운 가능성을 타진하고 있다.

특히, 코로나 대유행을 겪으며 활용도가 더 높아진 인공지능(이하 AI)의 활용 방안은 물론 혈액암 치료에서 떠오르고 있는 CAR-T의 고형암 치료 가능성까지 보다 다양한 주제의 논의가 이뤄지는 모습이다.

전 세계 약 120개 국가, 4만여 명의 회원을 보유한 국제 암학회인 미국암연구학회 연례학술대회(AACR)가 현지시각으로 8일부터 13일간의 일정으로 미국 루이지애나주 뉴올리언스에서 막을 올렸다.

CAR-T‧NK CELL 새로운 치료 옵션 주목

이번 학회에서 가장 주목을 받은 분야는 바로 CAT-T와 NK 치료 등 새로운 방식의 접근을 통한 암 치료제 개발이었다.

유전자를 편집하는 새로운 방식의 CAR-T(키메릭항원수용체-T세포) 치료제는 혈액암 분야에서 한번만 접종하는 '원 샷(One shot)' 치료제로 효과를 입증하며 암 치료의 한 획을 긋고 있는 상황.

현재까지 미국 식품의약국(FDA)에 총 5개의 치료제가 허가를 받았지만 아직까지 적응증이 혈액암에 한정돼 있어 많은 연구자들이 고형암에서 CAR-T치료제의 가능성을 점쳐보고 있다.

이번 AACR에서는 아직 1상초기 단계지만 CAR-T 치료제가 고형암에서 효과를 보일 수 있다는 연구가 발표돼 주목받았다.

네덜란드 암스테르담 암센터 존 하넨 MD는 CAR-T 세포가 mRNA 백신과 결합해 고형암에서 단일요법 치료제로 활용할 수 있는 초기 징후를 관찰했다고 밝혔다.

연구진은 종양 항원인 CLDN6을 대상으로 개발 된 CAR-T 치료제와 바이오엔테크의 mRNA백신 CARVac과 결합해 투여한 결과 CAR-T 세포가 확장되고 혈액 내 지속성이 향상을 관찰했다고 설명했다.

또한 해당 치료제를 투여 받은 16명의 환자 중 효능이 평가된 14명을 살펴본 결과 투약 후 6주 만에 고환완 함자 4명과 난소암 환자 2명이 부분반응(PR)을 경험해 전체 응답률이 43%에 달한 것으로 조사됐다.

CAR-T 치료제의 가장 일반적인 이상반응인 사이토카인방출증후군(CRS)의 경우 약 40%의 환자가 신경독성의 징후없이 관리 가능한 정도의 부작용만 보였다.

연구진은 "CAR-T 치료제의 주요 한계중 하나는 표적으로 사용될 수 있는 고체 종양에만 맞춘 타깃팅을 하기 어렵다는 것"이라며 "이번 연구 결과는 기존의 고체종양에서 실시된 다른 CAR-T 치료제 연구 데이터보다 더 좋은 효능을 확인했다"고 밝혔다.

또 AACR에서는 CAR-T와 마찬가지로 새로운 치료제로 각광받는 NK세포(자연살해세포, Natural Killer Cell)의 CD30 양성림프종 환자에서의 치료 가능성을 확인했다.

해당 연구는 아피메드가 개발 중인 NK세포 이중항체 AFM13과 제대혈 유래 동종 NK세포 치료제 병용으로 CD30 양성 림프종 환자의 효과를 확인하고 있으며 지난해 4명에 투여한 결과, 2명 완전관해(CR), 2명 부분반응(PR)을 보였다고 밝힌 바 있다.

AFM13은 호지킨 림프종과 연관된 CD30과 NK세포에서 발현되는 CD16A를 동시 공격한다. 아피메드는 AFM13 효과를 극대화하기 위해 암세포 살상능력이 높은 NK세포 치료제와 병용 연구를 이어가고 있다.

이와 관련해 미국 텍사스대 암센터 야고 니에토 교수는 CD30/CD16A 이중항체로 활성화되고 제대혈에서 파생된 NK세포를 병용해 투여한 결과 CD30 양성 림프종 환자에서 전반적인 반응률이 89%로 도출됐다고 발표했다.

브렌툭시맙 베도틴 사전치료를 받고 일부 줄기세포 이식을 받은 환자 22명을 대상으로 치료를 실시한 결과 모든 복용량 수준에서 53%의 환자가 완전한 반응을 경험했고 37%는 부분적인 반응을 경험했으며 11%는 진행성 질환을 경험한 것으로 조사됐다.

특히, 2단계 권장 투여로 치료된 13명의 환자 중 완치 반응 8명, 부분 반응 5명 등 전체 응답률은 100%로 나타났다. 또 전체 용량 수준에서 11개월의 중간 추적 결과에서 진행 자유 생존율은 53%, 전체 생존율은 79%로 나타났다.

암 분야 AI모델 활용 기대감…'위험‧부작용'예측

한편, 이번 신약개발에서 활용이 늘어나고 있는 AI를 암 진단과 부작용 측정에 활용할 수 있다는 연구결과가 발표돼 눈길을 끌었다.

먼저 네덜란드 암스테르담 암센터 바트 웨스터먼 부교수는 인공지능 모델을 활용해 새로운 조합 요법으로 인한 부작용을 잠재적으로 예측 가능하다는 내용을 발표했다.

최근 많은 암 신약개발이 면역항암제를 중심으로 한 병용요법으로 가능성을 타진하는 가운데 이에 대한 부작용을 미리 AI로 가늠해 볼 수 있다는 것.

연구진이 1500만 건 이상의 유해 사례 기록을 포함하는 데이터베이스인 미구 식품의약국 유해 사례 보고 시스템(FAERS)에서 데이터를 수집하고 분석한 결과, AI모델이 일반적으로 사용되는 병용요법에 대한 부작용 프로파일과 일치한 것을 확인했다.

이 같은 AI 모델링을 활용할 경우 병용요법시 약물간 발생할 수 있는 예상치 못한 부작용을 사전에 발견할 수 있다는 게 연구진의 견해다.

다만 이러한 부작용 측정이 여러 변수를 수반하는 만큼 흑백의 논리처럼 이분법으로 명확하게 구분하는 것이 아니라 일정 수치를 통해 위험도를 판별해야 된다는 게 바트 부교수의 설명이다.

바트 부교수는 "환자들은 하루 4~6개의 약을 사용하므로 새로운 병용 요법이 건강을 위협하는지 여부를 결정하기 어려워 AI 활용이 필요하다"며 "아직 개념 증명 단계에 있지만 정확성 계량화를 통해 위험도를 측정해볼 수 있을 것으로 본다"고 말했다.

또 다른 암 분야의 AI활용은 진단이다. 암 치료가 개인 맞춤형 치료와 함께 조기진단 조기치료가 핵심으로 떠오른 상황에서 이를 보다 빨리 구현하는 방법으로 AI를 선택하고 있는 셈이다.

덴마크 코펜하겐대 다이브 플라시도 박사는 전자 건강 기록을 활용한 AI모델을 이용해 췌장암 위험을 예측 가능하다는 내용의 연구를 발표했다.

1977~2018년 사이에 치료 받은 610만 명의 환자의 기록을 포함하는 덴마크 국립 환자 등록부의 전자 건강 기록을 사용해 AI 인공지능 모델을 제작해 3개월에서 60개월 사이에 췌장암 발병을 예측한 결과 고위험군 환자로 판명될 경우 췌장암에 걸릴 확률이 25배 높은 것으로 나타났다.

특히, AI모델에서 질환 발병의 순서나 예방접종 등을 고려하지 않을 경우 위험도가 낮아져 여러 변수를 고려한 발병률 측정이 유의미한 지표가 될 수 있다는 평가다.

다비드 박사는 "췌장암은 초기 증상이 없기 때문에 후기에 종종 진단되는 공격적인 암 유형이다"며 "초기에 췌장암을 발견하면 환자의 치료 옵션을 개선할 수 있다"고 전했다.

다만 이러한 AI 모델링의 경우 개별 국가의 의료시스템 간 데이터 표준화가 어렵다는 점과 위험평가와 암 발생사이의 시간 간경이 길어질수록 예측 정확도가 감소한다는 한계도 존재했다.