AI로 종양 속 세포 구성을 정밀 분석… 암 치료 가능성 넓힌 ‘OmicsTweezer’

암은 단일한 세포로만 구성된 덩어리가 아니다. 실제 종양조직에는 암세포뿐 아니라 면역세포, 섬유아세포, 혈관 내피세포 등 다양한 세포들이 함께 존재하며, 이들이 서로 영향을 주고받는 종양미세환경이 암의 진행 속도와 치료 반응을 결정짓는 핵심 요소로 작용한다. 하지만 이처럼 복잡하게 얽힌 세포 구성을 정밀하게 파악하는 데에는 기존 기술의 한계가 존재해왔다.

최근 미국 오리건 건강과학대학(OHSU) 나이트암연구소 연구진이 개발한 분석 도구 ‘OmicsTweezer’는 이러한 문제를 해결할 수 있는 새로운 가능성을 제시하고 있다. 이 기술은 단일세포 유전체 데이터와 대규모 벌크 조직 데이터를 인공지능 기반으로 통합 분석해, 조직 내 세포 조성을 훨씬 더 정확하게 추정할 수 있도록 돕는다. 연구 결과는 국제학술지 Cell Genomics에 게재됐다.

연구를 이끈 정 샤 박사(OHSU 생의학공학과 교수)는 “종양미세환경은 암의 발달과 예후를 좌우하는 중요한 영역”이라며 “OmicsTweezer는 다양한 세포 유형을 정량적으로 분석해 임상 진단과 치료 전략 수립에 실질적인 도움을 줄 수 있다”고 밝혔다.

이 기술의 핵심은 단일세포 분석의 정밀도와 벌크데이터의 광범위한 임상 활용 가능성을 동시에 활용한다는 데 있다. 기존 분석 방식은 선형모델에 기반해 세포 비율을 추정했지만, OmicsTweezer는 비선형 패턴까지도 탐지할 수 있는 딥러닝 기술을 도입해 한층 정밀한 결과를 도출한다. 특히 데이터 수집 방식의 차이에서 발생하는 '배치 효과' 문제를 최적수송 알고리즘으로 보정해, 서로 다른 출처의 데이터를 같은 공간에서 비교할 수 있도록 설계됐다.

실제 연구진은 전립선암과 대장암 환자의 조직 샘플을 대상으로 OmicsTweezer를 적용했고, 그 결과 기존 분석으로는 구별하기 어려웠던 희귀 세포 아형까지 식별할 수 있었다. 또한 병기나 예후에 따라 변화하는 세포군의 비율도 정량적으로 포착해, 질병 진행 양상을 보다 정밀하게 해석할 수 있었다.

OmicsTweezer는 OHSU의 정밀의학 프로그램인 SMMART 프로젝트의 일환으로 개발됐다. 이 프로젝트는 치료 반응을 지속적으로 관찰하며 분자와 조직 수준의 변화를 추적해 맞춤형 치료 전략을 제시하는 것을 목표로 한다.

연구진은 향후 이 기술이 암뿐만 아니라 염증성 질환이나 신경계 질환 등 다양한 질환에서도 조직 내 세포 조성 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.

정 샤 박사는 “단일 기술로는 불가능했던 정밀 분석이, 다양한 분야 전문가들의 협업으로 실현됐다”며 “OmicsTweezer는 앞으로 세포 수준에서 질병을 해석하고 진단·치료를 설계하는 데 핵심적인 도구가 될 수 있다”고 강조했다.