□ 수백만 개의 단백질 측정 데이터를 학습한 AI 가상 세포로 삼중음성유방암 환자의 조직 샘플에서 약물 효과를 예측할 수 있다는 연구결과가 네이처에 게재되었다.

- 삼중음성유방암(TNBC)은 종양이 분자 수준에서 매우 다양한 양상을 보일 수 있어 가장 효과적인 치료법을 선택하기가 어려운 경우가 많다.

- 최근 중국의 연구진이 환자 개개인의 종양 세포가 다양한 약물에 어떻게 반응할지 예측함으로써, 공격적인 유형의 유방암인 삼중음성유방암에 대한 최적의 치료법을 선택하는 데 도움을 줄 수 있는 AI 기반 '가상 세포 모델'을 개발했다.

- 연구진은 18개 유방암 세포주(그중 16개는 삼중음성유방암, 즉 TNBC 세포주)에서 수집한 3,800만 개 이상의 단백질 측정값을 사용하여 AI 모델을 학습시켰다. 또한 연구진은 이 세포들에 미국 FDA의 승인을 받은 63종의 항암제와 59가지 약물 조합을 처리했다.

- 삼중음성유방암 환자의 생검 샘플을 이용한 실험에서, 이 새로운 모델은 실제 환자에게 투여했을 때 효과가 입증될 약물을 정확히 식별해 내는 유망한 결과를 보였다. 연구진은 이번 성과가 전체 유방암 사례의 15~20%를 차지하는 삼중음성유방암에 대해 더욱 개인화된 치료를 가능하게 할 잠재력이 있다고 말했다.