구글의 AI 모델이 암 치료 경로를 식별하다

(퍼플렉시티가 정리한 기사)

구글은 10월 15일 주요 암 연구 돌파구를 공개하며, Cell2Sentence-Scale 27B 인공지능 모델이 "차가운" 종양을 면역 체계에 가시화하는 새로운 경로를 성공적으로 식별하고 실험적으로 검증했다고 밝혔다. 예일대학교와 협력하여 구글의 Gemma 플랫폼을 기반으로 구축된 270억 개의 매개변수를 가진 이 모델은 실미타서팁 약물과 저용량 인터페론을 결합하면 종양 항원 제시를 약 50% 증가시킬 수 있다고 예측했다.​

실험실 테스트는 인간 세포 모델에서 AI의 가설을 확인했으며, AI 기반 약물 발견이 면역치료 개발을 가속화할 수 있는 잠재력을 입증했다. 순다르 피차이 구글 CEO는 소셜 미디어에 "AI 과학의 흥미로운 이정표"라고 쓰며, 이 발견이 새로운 암 치료법을 개발하기 위한 잠재적 경로라고 언급했다.

AI가 숨겨진 약물 조합을 식별하다

이 혁신은 면역치료의 가장 지속적인 과제 중 하나를 해결합니다: 면역 감지를 회피하는 "차가운" 종양을 치료에 반응하는 "뜨거운" 종양으로 전환하는 것입니다. C2S-Scale은 연구자들이 "개별 세포의 언어"라고 설명하는 것을 이해하도록 설계되었으며, 더 작은 AI 모델들이 처리할 수 없었던 세포 간 통신 패턴을 분석합니다.​

이 모델은 이중 맥락 가상 스크리닝 접근법을 사용하여, 활성 면역 신호가 있는 환자 종양 샘플과 면역 맥락이 없는 분리된 세포 데이터 전반에 걸쳐 4,000개 이상의 약물 효과를 시뮬레이션했습니다. 이 분석을 통해 키나아제 CK2 억제제인 실미타서팁(CX-4945)이 인터페론 수치가 낮은 특정 생물학적 환경에서만 면역 인식을 강화하는 조건부 증폭제임을 확인했습니다.​

구글에 따르면, 이 예측은 "새로운 아이디어"를 나타냈는데, 실미타서팁을 통한 CK2 억제가 종양에 대한 면역 체계 인식을 명시적으로 강화한다고 이전에 보고된 적이 없었기 때문입니다.

실험실 검증을 통해 AI 가설 확인

예일대 연구진은 AI 학습 데이터에 포함되지 않은 인간 신경내분비 세포 모델에서 모델의 예측을 테스트했습니다. 실험 결과, silmitasertib 단독 처리는 항원 제시에 아무런 영향을 미치지 않았으며, 저용량 인터페론 단독 처리는 미미한 영향만을 보였습니다. 그러나 두 치료법을 결합하면 예측된 시너지 증폭 효과가 나타났으며, 항원 제시가 약 50% 증가했습니다.​

예일대 연구팀은 현재 AI가 발견한 메커니즘을 탐구하고 다른 면역 환경에서 추가 예측을 테스트하고 있습니다. C2S-Scale 27B 모델 및 관련 리소스는 GitHub 및 Hugging Face 플랫폼을 통해 연구 커뮤니티에 공개되었으며, 이는 새로운 병용 요법으로 이어질 수 있는 추가 전임상 및 임상 검증 연구를 가속화할 가능성이 있습니다.