신생항원은 암세포만을 구별하는 고유한 표식이다. B 세포 반응성을 더하면 항암백신은 일회성 공격과 단기 기억을 넘어 장기적으로 암을 기억하는 면역이 되어 암의 재발도 효과적으로 방지할 수 있게 된다. KAIST 연구진은 이를 가능하게 하고, 개인별로 항암 효과를 최적화하는 AI 기반 맞춤형 항암백신 설계 기술을 개발했다.

KAIST은 바이오및뇌공학과 최정균 교수 연구팀이 ㈜네오젠로직과의 공동연구를 통해 개인맞춤형 항암백신 개발의 핵심 요소인 신생항원을 예측하는 새로운 AI 모델을 개발하고, 이를 통해 면역항암치료에서 B 세포의 중요성을 규명했다고 2일 밝혔다.

연구팀은 기존 신생항원 발굴이 주로 T 세포 반응성 예측에 의존하던 한계를 극복하고, T 세포와 더불어 B 세포 반응성까지 통합적으로 고려한 AI 기반 신생항원

▲(왼쪽부터) KAIST 최정균 교수, 김정연 박사, 안진현 박사     예측 기술을 개발했다.

해당 기술은 대규모 암 유전체 데이터, 동물실험, 항암백신 임상시험 자료 등을 통해 검증되었으며, 신생항원에 대한 B 세포 반응성을 정량적으로 예측할 수 있는 최초의 AI 기술로 평가된다.

신생항원은 암세포 돌연변이에서 유래된 단백질 조각으로 이루어진 항원으로, 암세포 특이성을 갖기 때문에 차세대 항암 백신의 핵심 타깃으로 주목받아 왔다. 모더나와 바이오엔텍은 신생항원 기반 항암백신 기술을 발전시키는 과정에서 확보한 mRNA 플랫폼을 활용해 COVID-19 백신을 개발한 바 있으며, 글로벌 제약사들과 함께 항암백신 임상시험을 활발히 진행 중이다.

그러나 현재 항암백신 기술은 대부분 T 세포 중심의 면역반응에 집중되어 있어 B 세포가 매개하는 면역반응을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 존재했다.

실제로 존스홉킨스대학교 마크 야소안(Mark Yarchoan)·엘리자베스 재피(Elizabeth Jaffee) 교수 연구팀도 2025년 5월 네이처 리뷰 캔서(Nature Review Cancer)에서 “B 세포의 종양 면역 역할에 대한 근거가 축적되고 있음에도 불구하고 대부분의 항암백신 임상시험이 여전히 T 세포 반응에만 초점을 맞추고 있다”고 지적한 바 있다.

연구팀의 새로운 AI 모델은 돌연변이 단백질과 B 세포 수용체(BCR) 간 구조적 결합 특성을 학습해 B 세포 반응성을 예측하는 방식으로 기존 한계를 극복했다. 특히 항암백신 임상시험 데이터를 분석한 결과, B 세포 반응까지 통합적으로 고려함으로써 실제 임상에서 항종양 면역 효과를 크게 높일 수 있음을 확인했다.

최정균 교수는 “현재 신생항원 AI 기술을 사업화하고 있는 ㈜네오젠로직과 함께 개인맞춤형 항암백신 플랫폼의 전임상 개발을 진행하고 있으며, 2027년 임상 진입을 목표로 FDA IND* 제출을 준비 중”이라며 “독자적인 AI 기술을 기반으로 항암백신 개발의 과학적 완성도를 높이고 임상 단계로의 전환을 단계적으로 추진하겠다”고 밝혔다.
*FDA IND: 사람에게 처음으로 신약을 투여하기 전에, 미국 식품의약국(FDA)에 임상시험을 해도 되는지 허가를 받는 절차

이번 연구에는 김정연 박사와 안진현 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 12월 3일에 게재되었다.

◆< 기술의 배경 모식도 >