[헬스코리아뉴스 / 이충만] 키메라 항원 수용체 T세포(CAR-T) 세포 치료제의 상용화를 가로막던 ‘복잡한 제조 공정’이라는 벽을 AI가 허물 수 있을까? 이대혈액암병원이 지난해 10월 세포·유전자 처리센터를 개설하며 본격적인 행보에 나선 가운데, 치료제 대량생산의 난제를 AI로 해결하려는 업계의 도전이 가속화되고 있다.

CAR-T 치료제는 환자의 T세포를 추출해 암세포를 공격하도록 유전적으로 재조합한 뒤 다시 주입하는 일종의 ‘살아있는 유전자 치료제’다. 단 한 번의 투약으로 혈액암 완치를 기대할 수 있어 ‘기적의 항암제’로 불리지만, 극도로 낮은 환자 접근성은 늘 한계로 지적되어 왔다.

현재의 자가유래 방식은 T세포 수집부터 전문 시설에서의 배양, 환자 재투약까지 통상 3~5주가 소요된다. 이 기간에 환자의 상태가 급격히 악화될 위험이 있고 투약 전 필수적으로 병행해야 하는 항암화학요법은 환자들에게 상당한 신체적 부담을 안겼다. 이러한 제조상의 비효율은 높은 치료 효과에 비해 CAR-T 치료제의 매출 성장이 더딘 주요 요인으로 지적받아 왔다.

AI 기반 ‘디지털 트윈’ 공정 혁신 가속

그래서 요즘 주목받은 것이 인공지능(AI)을 활용하는 것이다. 핵심은 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’ 기술이다. 디지털 트윈은 현실의 구조와 특성을 가상 세계에 완벽히 구현하는 기술로, 이를 제조 공정에 접목하면 배양 데이터 시뮬레이션을 통해 최적의 생산 조건을 실시간으로 도출할 수 있다.

기존에는 환자마다 다른 세포 상태라는 변수 때문에 매번 수작업으로 T세포를 수정해야 했지만, AI는 배양액 조성이나 온도, 가스 농도를 실시간으로 정밀 제어하여 공정 실패율을 극적으로 낮출 수 있다.

영국의 바이오 벤처 엑스무어 파마(eXmoor Pharma)의 아담 장비에(Adam Janvier) 박사는 “세포 분석에 의존하던 기존 방식에서 벗어나, AI를 활용하면 제조 공정 전반에 근본적인 혁신을 불러올 수 있다”고 강조했다.

화려한 기대 뒤 감춰진 ‘품질과 데이터’의 난제

물론 장밋빛 전망만 있는 것은 아니다. 연구실의 통제된 환경에서 우수한 성능을 보이던 AI 알고리즘도, 실제 복잡한 제조 현장에 도입되는 순간 데이터 파편화나 품질 저하라는 암초에 부딪히기 일쑤다.

글로벌 컨설팅사 맥킨지(McKinsey)는 “많은 기업이 AI 기술 자체에만 투자를 집중할 뿐, 현장 업무 체질을 개선하는 관리 감독 역량 확보에는 인색하다”고 꼬집었다. AI와 조직 관리 역량이 뒷받침되지 않는다면, 대량 생산을 향한 혁신은 공염불에 그칠 수 있다는 지적이다.

AI가 CAR-T 치료제의 대중화를 여는 진정한 ‘구세주’가 될지, 아니면 기술적 이상에 머물지는 향후 공정 표준화와 현장 관리 역량을 얼마나 확보하느냐에 달려있다고 볼 수 있다.