[헬스코리아뉴스 / 서정필] 정부가 보건의료 난제 해결을 목표로 추진하는 한국형 ARPA-H 프로젝트에서 국내 연구진이 췌장암과 삼중음성유방암(TNBC)을 겨냥한 새로운 방사성의약품 표적과 리드 화합물을 도출했다. 연구진은 이를 바탕으로 암세포의 특정 표적에 방사성동위원소를 전달하는 새로운 방사성리간드치료제(RLT) 개발에 속도를 내고 있다.

아직 초기 전임상 단계이지만, 기존 해외 표적을 활용한 후속 개발을 넘어 국내 연구진이 신규 표적 원천기술을 확보할 가능성을 제시했다는 점에서 주목된다.

강건욱 서울대학교병원 핵의학과 교수 연구팀과 김우연 한국과학기술원(KAIST) 화학과 교수 연구팀, 방사성의약품 전문기업 퓨쳐켐이 참여한 ‘RACE’ 공동연구팀은 인공지능(AI)을 활용해 새로운 암 표적에 결합하는 리드 화합물을 1년여 만에 도출하고, 동물모델에서 표적 선택성을 확인했다. 최근에는 한국형 ARPA-H 과제의 1단계 평가를 통과했다.

공동연구팀은 서울대병원이 신규 암 표적 발굴과 생물학적 검증을, KAIST가 AI 기반 리간드 탐색과 설계를, 퓨쳐켐이 방사성동위원소 표지와 의약품 개발·생산을 맡는 방식으로 연구를 진행하고 있다.

난치암 공통 발현 신규 표적 발굴…AI로 리간드 후보 압축

공동연구의 출발점은 서울대병원 연구팀이 찾아낸 새로운 암 표적이다. 연구 보안을 이유로 구체적인 명칭은 아직 공개되지 않았지만, 췌장암과 난소암, 삼중음성유방암 등 여러 난치성 암에서 공통으로 발현되는 특성을 지닌 것으로 알려졌다. 연구팀은 현재 관련 프로젝트를 ‘RACE 01’, ‘RACE 02’ 등으로 구분해 후속 연구를 진행하고 있다.

우선 개발 대상인 췌장암과 삼중음성유방암은 종양 내부로 면역세포가 제대로 침투하지 못하거나 면역반응이 억제되는 대표적인 ‘콜드 튜머(Cold Tumor)’다. 서울대병원 연구팀이 발굴한 신규 암 표적 단백질은 이들 암에서 높은 빈도로 발현되는 반면 정상 장기에서는 상대적으로 적게 나타나는 것으로 파악됐다.

KAIST 연구팀은 서울대병원 연구팀이 발굴한 신규 표적 단백질에 강하게 결합할 가능성이 높은 소분자 화합물, 즉 리간드를 탐색하는 역할을 맡았다. 이 과정에는 AI 플랫폼 ‘하이퍼랩(HYPER LAB)’이 활용됐다.

연구팀은 AI를 통해 약 1200개의 후보군을 단기간에 압축한 뒤 가능성이 높은 5개 화합물을 합성·평가했다. 이후 방사성동위원소를 표지해 동물모델에서 표적 선택성을 확인했다. 연구진은 기존 방식으로 장기간이 필요했던 후보 탐색과 설계 과정을 약 1년으로 단축했다는 점에 의미를 두고 있다.

AI가 찾은 리간드, 퓨쳐켐이 방사성의약품으로 개발

KAIST 연구팀이 찾아낸 리드 화합물은 암세포의 표적을 찾아가는 리간드, 즉 운반체 역할을 한다. 퓨쳐켐은 여기에 불소-18(F-18)과 같은 진단용 방사성동위원소나 루테튬-177(Lu-177) 등 치료용 방사성동위원소를 결합해 진단과 치료를 하나의 표적으로 연결하는 ‘테라노스틱스(theranostics)’ 의약품으로 개발하는 역할을 맡고 있다.

프로젝트가 최종적으로 성공하면 국내 연구진이 새로운 암 표적 발굴부터 리간드 설계, 방사성동위원소 결합, 생산과 상업화에 이르는 기술 전반을 확보할 수 있다.

이는 소마토스타틴 수용체(SSTR)와 전립선특이막항원(PSMA)처럼 이미 해외에서 검증된 표적을 활용해 후속 의약품을 개발하는 수준을 넘어, 국내 연구진이 신규 표적을 선점하고 이를 이용한 진단·치료 플랫폼을 동시에 확보할 수 있다는 점에서 의미가 크다.

현재 글로벌 방사성리간드치료제(RLT) 시장에서는 SSTR을 표적으로 하는 노바티스의 ‘루타테라(Lutathera, 성분명: 루테튬 옥소도트레오타이드·lutetium (177Lu) oxodotreotide)’와 PSMA를 겨냥한 ‘플루빅토(Pluvicto, 성분명: 루테튬 비피보타이드 테트라세탄·lutetium (177Lu) vipivotide tetraxetan)’가 대표적인 상용화 사례로 꼽힌다.

“치료 표적 없던 난치암 환자에 혁신적 선택지 기대”

지대윤 퓨쳐켐 대표는 기자와 만나 “과거 초기 AI 신약개발 기술은 유의미한 후보물질을 도출하는 데 한계가 있었지만 최근 AI 기술은 개발 기간을 획기적으로 단축하고 있다”며 “서울대병원 연구팀이 찾아낸 새로운 암 표적과 KAIST의 AI 플랫폼을 활용해 1년 만에 우수한 리드 화합물을 도출한 것이 이를 증명한다”고 말했다.

지 대표는 “현재 전 세계 방사성의약품 시장에서 상용화됐거나 확고한 개발 궤도에 오른 표적은 SSTR과 PSMA 단 2개뿐”이라며 “AI 기술을 접목해 개발 중인 신규 타깃 약물이 성공한다면 적절한 표적이 없어 치료가 불가능했던 환자들에게 혁신적 대안을 제시하는 획기적 파이프라인이 될 것”고 기대했다.

강건욱 서울대학교병원 교수는 “연구팀이 찾아낸 표적은 기존에 상용화된 PSMA 등과는 전혀 다른 것으로, 췌장암과 삼중음성유방암이라는 명확한 질환을 대상으로 연구하고 있다”며 “충분한 가능성을 확인한 만큼 후속 검증 작업을 속도감 있게 추진하고 있다”고 말했다.

이번 연구는 현재 동물모델에서 표적 선택성을 확인한 초기 단계다. 향후 후보물질의 체내 분포와 독성, 종양 축적도, 정상 장기 영향 등을 추가로 검증한 뒤 임상시험 진입 가능성을 판단해야 한다. 연구팀은 1단계 성과를 토대로 후보물질 최적화와 후속 전임상 평가를 이어갈 계획이다.