2026 Spring 제1호
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‘의료 AI 혁신과 도전’ 주제로 암과학포럼 개최

제10차 암과학포럼

의료계·산업계 전문가 한자리에… 암 진료 패러다임 변화와 제도적 해법 모색

국립암센터가 4월 29일(수) 오후 1시 30분부터 국가암예방검진동 8층 국제회의장에서 ‘의료 AI 혁신과 도전’을 주제로 제10차 암과학포럼을 개최했다.

최근 의료 AI는 단순한 영상 판독 보조를 넘어 유전체 데이터와 임상 정보를 통합 학습하는 멀티모달(Multimodal) AI와 가상 환자 모델을 통한 치료 반응 예측 기술로 진화하고 있다. 특히 거대언어 모델(LLM) 기반의 생성형 AI가 의료진의 업무 효율을 극대화하고 맞춤형 정밀 의료를 가속화하는 등 암 진료 전반의 패러다임을 근본적으로 변화시키는 핵심 동력으로 자리 잡고 있다.

이번 암과학포럼은 이러한 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전에 따른 암 진단 및 치료환경의 변화를 조명하고 실제 의료 현장에서의 적용 가능성과 기술적·제도적 한계를 극복하기 위한 향후 발전 방향을 논의하기 위해 마련됐다.

포럼은 의료 AI의 최신 연구 동향과 임상 적용 사례 공유 및 기술 도입 과정에서의 신뢰성 검증, 데이터 표준화, 정책 및 제도 등 다양한 관점의 발표와 토론으로 구성됐다.

암과학포럼 세션1 발표

‘의료 AI 인프라와 플랫폼 혁신’을 주제로 한 세션1에서는 ▲개인정보 이노베이션 존을 통한 보건의료 데이터 활용 혁신(국립암센터 국가암데이터센터 김현진) ▲의료 AI 임상실증 플랫폼(건양대학교병원 김종엽) ▲LLM기반 의료 AI Agent 플랫폼(서울대학교병원 이형철)에 관한 발표가 진행됐다.

이어 ‘의료 AI의 현장 적용과 미래 전략’을 주제로 펼쳐진 세션2에서는 ▲고령화시대-의료에서의 AI 역할과 실제 적용(세브란스병원 김광준) ▲스마트병원: DX to AX(삼성서울병원 차원철) ▲ICT 규제샌드박스 제도와 주요 사례(정보통신산업진흥원 최정락)에 대한 발표가 진행됐다. 발표 후에는 연자 및 전문가들이 참여하는 패널토의를 통해 의료 AI 도입 가속화를 위한 실질적인 방안에 대해 열띤 토론을 이어갔다.

이건국 국립암센터 연구소장은 “의료 AI는 이제 암의 조기 진단부터 최적의 맞춤형 치료법 선택에 이르기까지 암 정복을 위한 필수적인 도구로 진화하고 있다”며, “이번 포럼이 단순한 기술 공유를 넘어 의료계, 연구계, 산업계가 결집하여 혁신적인 AI 솔루션이 실제 환자의 생존율 향상으로 이어지는 실질적인 협력의 장이 되기를 기대한다”고 밝혔다.

이번 포럼은 실시간 온라인 강의가 병행됐으며 기타 자세한 사항 및 사전등록에 대한 문의는 국립암센터 인재개발팀(edu@ncc.re.kr, 031-920-1952)에서 담당했다.

제10차 국립암센터 암과학포럼 포스터

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‘젊은 부인암 코호트 구축(TRC) 심포지엄’ 성료

젊은 부인암 코호트 구축 심포지엄

젊은 부인암 생존자 건강문제 연구 현황과 향후 전략 논의

국립암센터는 지난 4월 18일 롯데월드타워에서 ‘젊은 부인암 생존자의 삶의 질 평가와 맞춤 헬스케어 기술개발을 위한 치료 후 코호트 구축(Trial-Ready-Cohort, TRC) 심포지엄’을 개최했다.

이번 심포지엄은 젊은 부인암 생존자들이 겪는 주요 건강 문제에 대한 연구 현황을 공유하고, 향후 연구 방향을 논의하기 위해 마련됐다. 본 행사는 TRC 연구팀(총괄연구책임자 서울대학교 김재원 교수)이 주관하고, 국립암센터 암생존자헬스케어연구단(KOCAS)이 후원했다.

본 코호트 연구는 젊은 부인암 생존자의 주요 건강 문제를 중심으로 ▲하지림프부종(서울대학교병원 김재원 교수) ▲가임력 보존 치료(서울아산병원 조현웅 교수) ▲조기폐경(세브란스병원 윤보현 교수) 등을 주제로 연구가 수행되고 있으며, 서울대학교병원을 포함한 국내 10개 주요 기관이 참여하는 다기관 협력 연구로 활발히 진행되고 있다.

이날 심포지엄은 5개 세션으로 진행되었으며, 코호트 구축을 통해 수집된 자료를 기반으로 한 중간 분석 결과에 대한 논의와 2단계 코호트 구축 및 젊은 부인암 생존자의 미충족 수요를 반영한 연구 계획과 수집된 코호트 자료를 연계한 후속 연구 방향 등이 함께 논의됐다.

특히 연구진은 이러한 논의를 바탕으로 젊은 부인암 생존자의 하지림프부종, 가임력 보존, 조기폐경 등에 대한 근거 기반 관리 모델을 구축과 실제 진료 현장에서 적용 가능한 표준화된 관리 전략 마련을 마련하는 데 뜻을 모았다. 이는 젊은 부인암 생존자들의 치료 이후 삶의 질 향상과 환자 맞춤형 관리 체계 구축에 크게 기여할 것으로 기대된다.

장윤정 국립암센터 암생존자헬스케어연구단장은 “젊은 부인암 생존자의 삶의 질 향상을 위한 과제를 함께 점검할 수 있는 의미 있는 자리였다”며 “국립암센터는 미충족 의료수요 해결을 위한 연구를 계속 지원하겠다”고 말했다.

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수술 중 위암 ‘실시간 판별’ 기술 개발

수술 중 위암 실시간 판별 기술

종양 위치 실시간 확인해 수술 정확도 높여

국립암센터 윤홍만 위암센터 연구팀은 국민대학교와의 공동 연구를 통해 수술 중에 위암 조직을 실시간으로 판별할 수 있는 기술을 개발했다.

이 기술은 인공지능(AI)과 조직이 스스로 내는 미세한 빛을 분석하는 방법(자가형광분광법)을 결합한 것으로, 종양의 위치와 범위를 빠르고 정확하게 확인하는 데 도움을 준다.

위암은 전 세계적으로 사망률이 높은 암 중 하나다. 수술할 때 종양의 정확한 경계를 파악하는 것은 수술 성공률에 큰 영향을 준다. 하지만 지금까지는 조직을 절제한 뒤 검사실에서 확인하는 과정이 필요해 ‘즉시 판단’이 어렵다는 한계가 있었다.

연구팀은 별도의 염색이나 준비 과정이 필요 없는 ‘자가형광분광법’에 주목했다. 다만, 이 방식은 장비에 따라 측정 결과가 달라지고, 주변 환경 영향이 크며, 여러 빛 신호가 뒤섞여 구분이 어려운 문제가 있었다.

이에 연구팀은 온도·습도·빛을 일정하게 유지해주는 맞춤형 환경 제어 장치를 만들고 그 안에서 나온 데이터를 딥러닝 기반 인공지능으로 학습시켜 복잡하게 섞인 빛 신호를 정교하게 분리해내도록 했다.

그 결과, 이 기술은 위암 조직과 정상 조직을 88.1%의 정확도로 구분하며, 수술 중 종양의 범위를 실시간에 가깝게 파악할 수 있는 수준을 보여줬다.

윤홍만 국립암센터 위암센터장

윤홍만 위암센터장은 “기존 빛 분석 방식의 단점을 인공지능과 환경 제어 기술로 해결한 혁신적 연구”라며 “앞으로 수술실에서 곧바로 종양의 경계를 확인해 수술 의사에게 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.

이번 연구는 국민대학교 김형민 교수팀과 공동으로 수행됐으며, 국립암센터 공익적암연구사업과 과학기술정보통신부 기초과학연구사업 지원을 받아 이루어졌다. 연구결과는 분석화학 분야 국제 학술지 Analytical Chemistry(IF 6.7)에 2026년 3월 4일 게재됐다.

용어설명
○ 자가형광분광법 : 외부 염색체나 형광 표지 없이, 생체 조직이 빛을 받았을 때 자연적으로 방출하는 형광 신호를 분석해 조직의 특성을 파악하는 기술. 검체 손상 없이 빠른 분석이 가능하다는 장점이 있음
○ 딥러닝 : 많은 데이터를 학습해 스스로 판단 기준을 만드는 인공지능 기술의 한 종류

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공선영 교수팀, 2026년 대한진단유전학회 ‘5관왕’ 쾌거

대한진단유전학회 5관왕 수상

최우수논문상 1건, 우수논문상 3건, 우수연제상 1건 수상… 유전성 암 분야 우수성 입증

국립암센터 표적치료연구과 공선영 교수 연구팀이 5월 22일(금) 서울 엘리에나호텔에서 열린 ‘2026년 대한진단유전학회 학술대회’에서 최우수논문상 1건과 우수논문상 3건, 우수연제상 1건을 동시에 수상하는 쾌거를 이뤘다. 유전성 암 관련 연구 성과의 우수성을 인정받아 단일 연구팀이 총 5건의 수상작을 배출한 것이다.

유전성 암과 관련된 생식세포 유전자 변이는 유방암, 난소암, 대장암, 췌담도계암 등 다양한 암의 발생 위험을 높이는 것으로 알려져 있다. 특히 최근에는 차세대염기서열분석(NGS, Next-Generation Sequencing) 기술이 의료 현장에 빠르게 도입되면서 다양한 유전자 변이가 확인되는 사례가 증가하고 있다. 그러나 국내에서는 일부 유전자를 제외하면 임상 경험과 연구가 상대적으로 부족했고, 관련 진료 지침이나 유전 상담 기준 역시 미비한 실정이었다.

이에 따라 유전자 변이의 임상적 의미를 체계적으로 분석하고 실제 환자 관리에 적용할 수 있는 연구의 중요성이 커지고 있다. 국립암센터 공선영 교수 연구팀은 국내 유전성 암 환자 데이터를 기반으로 관련 연구를 지속적으로 수행해 왔으며, 이번 다관왕 수상으로 그 학술적 가치를 인정받게 됐다.

연구팀의 최우수논문상은 한국인 유전성 암 환자의 PALB2 유전자 병원성 변이를 분석한 연구로, 유럽종양학회 공식 저널인 ‘ESMO Open’에 게재됐다. 우수논문상은 대한진단검사의학회 공식 학술지인 ‘Lab Medicine Online(LMO)’에 게재된 3편의 논문이 선정됐다.

우수논문상 수상 기념 촬영

LMO에 게재된 논문은 ▲EPCAM 생식세포 유전자 변이의 임상적 의의 ▲포이츠-제거스 증후군에 대한 종합적 고찰 ▲미국국립종합암네트워크(NCCN) 가이드라인 유전적/가족력 고위험 평가(유방, 난소 및 췌장 3.2024 버전)의 주요 개정사항을 다뤘다. 해당 연구는 국립암센터 국제암대학원대학교 장준하 학생, 국립암센터 유금혜 교수, 계명대학교 김경보 교수·하정숙 교수, 연세대학교 원동주 교수가 공동으로 참여했다.

우수연제상 수상 기념 촬영

아울러 같은 연구팀의 강민채 연구원이 구연 발표 부문에서 우수연제상을 수상했다. 강 연구원은 유전성 암 환자에게서 유전자 변이가 발견된 뒤, 그 가족들이 실제로 유전자 검사를 받는 비율이 얼마나 되는지를 분석한 연구를 발표했다. 분석 결과, 가족 검사로 이어진 경우는 약 30%에 그쳤으며, 특히 안젤리나 졸리의 사례로 잘 알려진 BRCA 유전자가 아닌 다른 유전자의 변이를 가진 환자에서 검사 시행 비율이 더 낮았다. 한 명의 환자에서 시작된 검사 결과가 가족 검사로 잘 이어지는지를 확인한 이번 연구는 향후 유전성 암 가족 관리체계 개선에 도움이 될 것으로 기대된다.

장준하 학생은 “희귀한 유전질환이라 자료를 정리하는데 쉽지 않았지만 환자분께 도움이 될 수 있는 연구에 참여하고 상을 받게 되어 영광으로 생각한다”고 수상 소감을 밝혔다.

강민채 연구원은 “유전성 암에서는 한 명의 진단이 가족 전체의 예방으로 이어질 수 있다”며 “가족 검사가 실제로 얼마나 이루어지는지 살펴본 연구로 좋은 평가를 받게 되어 감사하다”고 전했다.

공선영 국립암센터 표적치료연구과 교수는 “최근 차세대염기서열분석(NGS) 기술의 발전으로 다양한 유전자 변이가 확인되고 있지만, 실제 진료 현장에서는 이를 어떻게 해석하고 환자 및 가족에게 설명할 것인지에 대한 어려움이 여전히 크다”며 “앞으로도 유전성 암과 관련된 희귀한 유전자에 대한 연구를 지속해 나가겠다”고 강조했다.

한편 이번 연구는 암생존자헬스케어연구사업의 일환(RS-2023-CC139201)으로 국립암센터가 주관하고 삼성서울병원, 세브란스병원, 한양대 구리병원, 계명대 동산병원 5개 기관이 공동으로 진행하는 ‘유전성 암 환자 및 가족 코호트 연구’와 국립암센터 공익적 암 연구사업(NCC-2410821)의 지원을 받아 수행됐다.

용어설명
○ PALB2(Partner And Localizer of BRCA2) : BRCA2 단백질이 제대로 작동하도록 붙어서 위치를 잡아주는 단백질을 만드는 유전자
○ EPCAM(Epithelial Cell Adhesion Molecule) : 상피세포 표면에 존재하며 세포 간 접착·신호 조절에 관여하는 단백질을 만듦

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AI로 신약 효과 미리 예측한다

AI 기반 신약 효과 예측 연구

신약개발 실패 줄이고 맞춤형 암 치료전략 수립 기대

국립암센터가 인공지능(AI)을 활용해 신약 후보물질의 성공 가능성을 미리 예측하는 기술 개발에 나선다.

신약은 세포 실험에서는 뛰어난 효과를 보여도 동물실험이나 실제 환자에게서는 기대만큼 효과를 내지 못하는 경우가 많다. 이 때문에 신약개발에는 막대한 시간과 비용이 들지만, 최종적으로 성공하는 후보물질은 극히 일부에 불과하다.

국립암센터 생물정보연구과 신동관 박사 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 세포주, 오가노이드, 동물모델 등 서로 다른 실험 환경의 결과를 연결해 약물 반응을 예측하는 ‘생물학적 세계 모델(Biological World Model)’ 개발에 착수했다고 밝혔다.

연구팀은 AI가 세포 실험 결과를 학습한 뒤, 실제 생체 환경에 가까운 오가노이드와 동물모델에서는 어떤 반응이 나타날지 예측하도록 하는 기술을 개발할 계획이다. 쉽게 말해 AI가 신약 후보물질의 ‘가상 임상시험장’ 역할을 하는 셈이다.

신동관 국립암센터 생물정보연구과 박사

본 연구는 과학기술정보통신부 신규 연구개발 사업인 ‘인공지능(AI)+과학기술(S&T) 혁신기술개발 사업’의 일환으로 진행된다. 동 사업은 AI를 활용하여 과학기술 연구방식을 혁신하고 우리나라 핵심 전략 6개 분야의 AI 기반 연구혁신을 촉진하기 위해 2026년부터 2029년까지 4년간 총 225억 원 규모로 추진되는 신규 사업이다. 과학기술 분야별 연구·산업적 파급효과와 연구현장의 수요를 종합적으로 고려하여 바이오, 재료·화학, 지구과학, 에너지·거대과학, 이차전지 분야 등 6개 과제를 선정하였으며, 이 중 국립암센터 연구과제는 바이오 분야 대표과제로 선정되어 30억원 사업비로 추진된다.

현재 신약개발의 가장 큰 난제 중 하나는 실험실에서 효과를 보인 약물이 실제 생체 환경에서는 동일한 효과를 내지 못하는 이른바 ‘스케일 갭(scale gap)’ 문제다. 종양 주변 환경, 면역반응, 세포 간 상호작용 등 실제 인체의 복잡한 특성이 실험실 환경에서는 충분히 재현되지 않기 때문이다.

연구팀은 세포주, 오가노이드, 동물모델을 각각 하나의 독립된 생물학적 세계로 정의하고, 한 세계에서 얻은 약물 반응 정보를 다른 세계로 옮겨 예측할 수 있는 AI 기술을 개발한다. 이를 통해 특정 약물을 투여했을 때 암세포가 어떻게 변화하는지, 어떤 유전자가 활성화되거나 억제되는지까지 예측할 수 있을 것으로 기대된다.

특히 이번 연구는 단순히 약효 유무를 판단하는 데 그치지 않고, 약물이 세포 안에서 어떤 변화를 일으키는지까지 예측하는 생성형 AI 기술을 적용한다는 점에서 의미가 크다. 연구가 성공하면 신약 후보물질의 실패 가능성을 조기에 확인하고, 유망한 치료제를 보다 빠르게 선별할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 어떤 환자에게 어떤 약이 효과적일지 예측하는 정밀의료 연구에도 활용될 수 있어 암 환자 맞춤형 치료전략 개발에도 도움이 될 전망이다.

이번 연구는 국립암센터 신동관 박사가 연구책임자를 맡고 국민대학교 인공지능학부 음수빈 교수 연구팀, 국립암센터 국제암대학원대학교 암의생명과학과 김윤희 교수 연구팀이 공동으로 참여한다.

국립암센터 신동관 박사는 "실험실에서 효과가 있었던 약물이 실제 환자에게도 효과를 보일지 예측하는 것은 신약개발의 가장 어려운 과제 중 하나"라며 "이번 연구를 통해 신약개발 성공 가능성을 높이고 암 치료제 개발의 효율성을 높일 수 있는 핵심 기술을 확보하겠다"고 말했다.

김윤희 국립암센터 국제암대학원대학교 교수

김윤희 국립암센터 국제암대학원대학교 교수는 “환자에게서 얻은 암 조직으로 만든 오가노이드와 동물모델은 실제 환자의 암을 가장 가깝게 재현할 수 있는 연구 모델”이라며 “AI가 예측한 약물 반응을 환자 유래 모델에서 검증해 신뢰성을 높이고, 향후 암 환자에게 보다 효과적인 맞춤 치료법을 찾는 데 기여하겠다”고 말했다.

용어 설명
○ 오가노이드(Organoid) : 환자 조직에서 만든 3차원 미니 장기 모델
○ 생물학적 세계 모델(Biological World Model) : 서로 다른 생물학적 실험 환경의 반응을 학습해 결과를 예측하는 AI 모델

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국립암센터-케이메디허브, ‘2026 CAR 연구개발 공동 워크숍’ 개최

2026 CAR 연구개발 공동 워크숍

최신 CAR-T 세포치료제 및 mRNA 전달기술 개발현황·임상 노하우 공유

국립암센터 면역세포유전자치료제전주기기술개발연구단(단장 엄현석, 이하 면역세포유전자치료제연구단)과 케이메디허브(대구경북첨단의료산업진흥재단, 이사장 박구선) 전임상센터는 6월 10일(수) 서울 프레지던트 호텔에서 고형암 치료의 혁신, 성과 확산 및 임상중개지원을 위한 ‘2026년 다부처 협업 CAR 연구개발 공동 워크숍’을 개최했다.

이번 워크숍은 ‘다부처 협업 패키지’ R&D 부문의 일환으로 부처 간 경계를 넘어 연구개발 시너지를 확대하기 위해 마련됐다. 프로그램은 ▲CAR 원천기술개발(과기부) ▲CAR-T/TCR-T 임상연구(복지부) 두 개의 세션으로 나뉘어 진행되었다.

과기부 세션에서는 CAR-X 세포치료제와 mRNA 전달기술을 개발하는 6개 과제의 발표와 질의응답으로 진행되었다. 복지부 세션은 CAR-T 및 TIL(종양침윤림프구) 세포치료제의 비임상·임상연구 개발을 위한 7개 과제의 발표와 질의응답이 이어졌으며, 고형암 대상의 면역세포치료제 기술개발에 대한 심도 깊은 논의가 이뤄졌다. 이어 혁신 R&D의 성공적 제품화를 위한 규제정합성 검토와 글로벌 빅파마의 IP 실사 전략 세미나를 진행하고 규제대응과 특허전략 수립 방안을 공유하였다.

CAR 연구개발 공동 워크숍 현장

국립암센터 면역세포유전자치료제연구단은 CAR-T 및 TIL(종양침윤림프구)의 면역세포유전자치료제의 비임상, 제조, 임상 및 규제까지 전주기 기술개발을 지원하기 위해 운영되고 있다. 또한 바이러스 벡터 및 T세포 제조기반 구축과 함께 세포유전자치료제의 임상연구 진입 및 완료의 가능성을 높이기 위한 연구개발 지원 체계를 마련하고 있다.

케이메디허브 전임상센터는 연구개발과제 대상 전임상 지원과 더불어 연구자가 필요로 하는 사업화(특허·기술이전) 컨설팅, 연구정보 교류, 연구결과물의 객관적 검증 및 인증, 임상중개 등의 지원을 통해 연구 성과의 실용화 확대를 지속하고 있다.

엄현석 연구단장은 “CAR 기반 면역세포치료제 연구는 기초연구부터 제조·임상·규제까지 다양한 분야의 유기적인 협력이 중요한 분야”라며 “이번 공동 워크숍은 CAR 기반 면역세포치료제 분야의 최신 연구개발 동향과 기술적 과제들을 공유하고 연구자 간 협력 확대 가능성을 모색한 뜻깊은 자리였으며, 앞으로도 전주기 협력 체계를 지속적으로 강화해 나가겠다”고 말했다.

박구선 케이메디허브 이사장은 “이번 워크숍은 ‘CAR 연구개발, 함께 만드는 새로운 가능성’이라는 슬로건 아래 각 부처와 연구기관이 보유한 기술력을 결집하는 중요한 계기가 되었다”며 “함께 만드는 새로운 가능성을 통해 국내 항암 치료제 개발의 글로벌 경쟁력을 높이겠다”고 밝혔다.

양한광 국립암센터 원장은 “CAR 기반 면역세포치료제는 난치성 암 환자에게 새로운 치료 기회를 제공할 수 있는 매우 유망한 분야”라며 “이번 워크숍에서 논의된 연구 성과와 기술이 실제 환자 치료로 이어질 수 있도록 임상연구와 중개연구를 더욱 활성화하고 나아가 암 치료 성과 향상과 암 정복에 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

용어설명
○ CAR(키메라 항원 수용체, Chimeric Antigen Receptor) : 면역세포가 암세포를 보다 효과적으로 인식하고 공격할 수 있도록 유전자 기술이 도입된 수용체로, 최근 차세대 면역세포치료제 개발의 핵심 기술로 주목받고 있음
○ CAR-T 세포치료제 : 환자의 면역세포인 T세포에 CAR를 발현시켜 암세포를 선택적으로 공격하도록 만든 세포치료제. 혈액암 분야에서 우수한 치료 성과를 보이며 상용화에 성공하였으며, 최근에는 적용 범위를 고형암으로 확대하기 위한 연구개발이 활발히 진행되고 있음
○ TCR-T : T세포 수용체 유전자 변형 T세포 치료제, 암세포를 인식하는 T세포 수용체(TCR)를 환자의 면역세포에 도입해 암세포를 공격하도록 만든 면역세포치료제. CAR-T보다 표적 범위가 넓어 고형암 치료 분야에서 주목받고 있음
○ CAR-X 세포치료제 : 면역세포에 CAR를 발현시켜 항암 면역반응을 유도하도록 만든 세포치료제를 포괄적으로 지칭하는 용어. CAR-T뿐 아니라 자연살해세포(NK세포), 대식세포(macrophage) 등에 CAR를 발현시킨 CAR-NK, CAR-M 등이 포함됨
○ TIL 세포치료제 : TIL(Tumor-Infiltrating Lymphocyte, 종양침윤림프구)은 암 조직 내에 존재하며 암세포를 인식하고 공격하는 면역세포. TIL 세포치료제는 이러한 면역세포를 환자의 암 조직에서 분리하여 체외에서 배양·대량으로 증식시킨 후 다시 환자에게 투여함으로써 항암 면역반응을 유도하는 세포치료제임

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연구소-㈜HITS, AI 기반 항암 신약개발 협력 추진

㈜HITS 업무협약 체결식

국립암센터 전용 AI 신약개발 플랫폼 구축으로 항암제 개발 가속화

국립암센터 연구소는 6월 18일(수) AI 기반 신약개발 플랫폼 전문기업 ㈜HITS(대표이사 김우연)와 AI 기반 항암 신약개발 플랫폼 구축 및 연구협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다.

이번 협약은 국립암센터가 추진 중인 AI 기반 항암 신약개발 연구의 효율성을 높이고, 국립암센터의 암 연구 역량과 HITS의 AI 신약개발 플랫폼 기술을 연계하여 항암 후보물질 발굴과 최적화 연구 기반을 강화하기 위해 마련됐다.

양 기관은 협약을 통해 ▲국립암센터 전용 AI 기반 신약개발 플랫폼 구축 및 운영 ▲AI 기반 후보물질 설계, 가상 스크리닝, 예측 분석 등 연구지원 도구 활용 검토 ▲오믹스 분석 및 항암 신약개발 관련 기능 적용 가능성 협의 ▲플랫폼의 연구 활용 방안 및 후속 협력모델 검토 등 다양한 분야에서 협력할 계획이다.

국립암센터 연구소는 현재 AI 기술을 활용해 국립암센터 전용 항암 신약개발 플랫폼을 구축하고 실증하는 연구를 추진하고 있다. 해당 연구는 AI 기반 분자 설계와 예측, 합성 및 실험 검증, 실험 데이터를 활용한 재학습이 순환하는 폐루프형(closed-loop) 신약개발 체계를 구현하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 기존 신약개발 과정의 시간과 비용을 줄이고, 항암제 개발에 특화된 다양한 모달리티별 맞춤형 AI 모델을 구축·융합하여 새로운 후보물질을 탐색과 최적화의 효율성을 높일 것으로 기대된다.

HITS는 단백질-리간드 결합 예측, 구조기반 가상 스크리닝, 생성형 분자 설계, 약물성 및 독성 예측 등 신약개발 기술을 보유하고 있다. 양 기관은 이러한 기술과 연구 역량을 바탕으로 항암 신약개발 연구에 필요한 AI 활용 환경을 단계적으로 고도화해 나갈 예정이다.

특히 이번 협약은 단순한 플랫폼 도입을 넘어, 국립암센터의 구조생물학, 오믹스, 약물 스크리닝, 전임상 연구 역량과 AI 기술을 융합해 실제 의료 현장의 수요를 반영한 항암 신약개발 연구 협력모델을 마련한다는 점에서 의미가 있다. 양 기관은 향후 연구 현장의 피드백을 바탕으로 AI 기반 후보물질 설계와 검증 체계를 지속적으로 개선하고, 실질적인 연구성과 창출과 신약개발 성공 가능성 제고에 나설 계획이다.

㈜HITS 업무협약 체결식 기념 촬영

이건국 국립암센터 연구소장은 “국립암센터가 보유한 연구 역량과 데이터를 AI 기술과 효과적으로 연결하는 것은 미래 항암 신약개발 연구의 중요한 방향”이라며, “이번 협약을 계기로 국립암센터 전용 AI 신약개발 플랫폼을 구축하고, 연구 현장의 수요와 전문기업의 기술을 연결해 실질적인 연구성과 창출로 이어가겠다”고 말했다.

김우연 ㈜HITS 대표이사는 “의료·바이오 분야의 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 다양한 분야의 전문성과 우수한 기술, 그리고 현장 연구자들의 깊이 있는 피드백이 함께 필요하다”며, “이번 협약을 계기로 HITS의 AI 신약개발 기술이 국립암센터의 항암 연구 현장에서 의미 있게 활용되고, 암 극복이라는 공동의 목표 달성에 기여할 수 있기를 기대한다”고 밝혔다.

용어 설명
○ 가상 스크리닝(Virtual Screening) : 컴퓨터 시뮬레이션을 활용해 수많은 화합물 중 특정 표적에 효과적으로 결합할 가능성이 높은 후보물질을 선별하는 기술
○ 모달리티(Modality) : 저분자화합물, 항체, 단백질, 핵산치료제 등 신약의 형태 또는 치료 접근 방식
○ 폐루프형(Closed-loop) 신약개발 : 예측과 실험 결과를 반복적으로 학습·반영해 후보물질을 지속적으로 최적화하는 개발 방식

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원인 불명 유전성 유방암의 ‘4가지 유형’ 세계 최초 규명

유전성 유방암 연구진

국립암센터·가톨릭의대, BRCA 변이 없는 환자 대상 정밀의료 가능성 제시

국립암센터 표적치료연구과 공선영 교수와 가톨릭대학교 의과대학 김태민 교수 연구팀이 그동안 원인을 알기 어려웠던 유전성 유방암 환자 중 BRCA 유전자 변이가 없는 그룹을 분석해, 이들의 암세포가 4가지 유전적 유형으로 나뉜다는 사실을 세계 최초로 밝혀냈다.

유전성 유방암 유형 분석

일반적으로 유전성 유방암은 BRCA 유전자 변이를 떠올리지만 실제 유전성 유방암 환자의 약 75~85%는 BRCA 유전자가 정상이다. 이들은 암 발생 원인이 명확하지 않아 치료 전략을 세우기 어려운 점이 있었다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 BRCA1·BRCA2 변이가 없는 유전성 유방암 환자 129명을 대상으로 전장유전체 분석을 수행했다. 그 결과, 이들의 암세포가 암 조직의 DNA 손상 방식에 따라 4가지 뚜렷한 유형으로 구분된다는 것을 발견했다.

연구팀은 전장유전체 분석과 함께 암세포의 유전자 발현 양상을 파악하는 전사체 분석, 유전자 스위치 역할을 하는 후성유전체 분석을 통합적으로 진행했다. 그 결과, 이 환자들의 암세포가 암 조직의 DNA 손상 패턴에 따라 ▲DNA 복구 기능 자체가 망가진 ‘상동재조합 결핍형(HRD형)’ ▲돌연변이가 매우 많이 축적된 ‘돌연변이 우세형(MUT형)’ ▲특정 유전자 구역의 소규모 소실·증폭이 집중적으로 일어나는 ‘복제수 변이형(CN형)’ ▲DNA 손상이 전반적으로 낮은 수준인 ‘유전체 안정형(GS형)’의 4가지 유형으로 구분된다는 사실을 확인했다.

연구팀은 세포주 실험을 통해 유형별로 반응하는 치료제가 서로 다르다는 점을 확인했다. 이는 앞으로 환자가 어떤 유형인지 미리 파악하면 가장 효과적인 치료제를 선택할 수 있는 정밀의료가 가능함을 의미한다.

공선영 국립암센터 교수는 “BRCA 이상이 없는 유전성 유방암 환자는 그동안 원인 규명과 치료 방향 설정에 어려움이 많았다”며, “이번 연구는 동일한 유전성 유방암이라도 암세포의 특성에 따라 치료 전략이 달라져야 함을 체계적으로 제시했다는 점에서 의의가 크다”고 밝혔다.

공동 교신저자인 김태민 가톨릭대학교 교수는 “전장유전체 분석과 다중 오믹스 데이터를 통합함으로써 BRCA 음성 유전성 유방암의 분자적 이질성을 유전체 불안정성이라는 새로운 관점에서 설명할 수 있게 됐다”며, “이번 연구에서 제안한 통합 유전체 지표가 향후 유전성 유방암 환자의 치료제 선택과 예후 예측에 실질적으로 기여할 수 있기를 기대한다”고 말했다.

한편 이번 연구는 의생명과학 분야의 권위 있는 학술지이자 네이처 파트너 저널인 ‘실험 및 분자의학(Experimental & Molecular Medicine, IF 12.9, 분자생물학 분야 상위 4%)’에 게재됐다. 가톨릭대학교 의과대학 김선민 연구원, 국립암센터 유방암외과 이시연 교수(공동 제1저자)를 비롯한 외과, 종양내과, 검사의학과 등 다학제 연구진과의 협력으로 진행됐다. 연구에 활용된 유전체 데이터는 질병관리청 국립보건연구원 한국인 유전체 분석 사업을 통해 생산됐으며, 한국연구재단의 지원을 받았다. 또한 본 연구(NCC2510692)는 보건복지부의 재원으로 국립암센터의 지원을 받아 수행됐다.

용어설명
○ 전장유전체분석 : 환자의 유전자 전체 정보를 읽어내는 정밀 분석 기법
○ 전사체 분석 : 암세포에서 실제로 발현되는 유전자를 확인하는 분석
○ 후성유전체 분석 : 유전자의 ‘켜짐·꺼짐’을 조절하는 변화를 살피는 분석
○ 세포주실험 : 실험대상 세포를 동일한 형질로 다량 확보해 시험관에서 반복 실험을 수행하는 방식
○ BRCA1·2 유전자 : 유전성 유방암과 난소암 위험을 높이는 대표적 암 관련 유전자

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백혈병 성장 비밀 규명

백혈병 성장 비밀 규명 연구

지방 합성 촉진해 암세포 증식 돕는 ‘SON 단백질’ 역할 밝혀

국립암센터 암전이연구과 김정현 박사 연구팀이 급성 림프구성 백혈병 세포가 지방산 합성을 촉진하여 성장하는 분자적 원리를 규명했다고 밝혔다.

이번 연구에서 연구팀은 ‘SON 단백질’이 백혈병 세포 내 지방산 합성을 증가시키고, 이를 통해 암세포의 분열과 생존을 촉진하는 핵심 조절자임을 확인했다. 이는 난치성 혈액암 치료를 위한 새로운 표적을 제시한 성과로 평가된다.

급성 림프구성 백혈병은 소아에게 가장 흔한 혈액암으로, 치료 성과가 향상되었음에도 일부 환자에서는 치료 저항성 및 재발이 나타나는 등 불량한 예후를 보인다. 최근 암세포가 빠른 성장에 필요한 지방산을 외부에서 공급받는 대신 직접 합성한다는 사실이 밝혀졌다. 하지만, 백혈병에서 이러한 지방산 합성을 어떤 단백질이 촉진하는지와 그 조절 원리는 아직 명확히 규명되지 않았다.

김정현 국립암센터 암전이연구과 박사

연구팀은 백혈병 세포의 지방산 합성을 조절하는 분자적 요인을 찾기 위해 유전체 분석을 수행했다. 그 결과, 예후가 불량한 환자일수록 SON 단백질이 비정상적으로 많이 생성되는 특징을 확인했다. SON 단백질은 RNA 스플라이싱 기능을 가진 단백질로, 지방 합성의 핵심 전사 조절자인 SREBP1이 원활하게 생성되도록 돕는 역할을 수행한다. 이 과정이 활성화되면 SREBP1이 지방산 합성 효소들을 켜고, 세포막 구성 성분을 끊임없이 공급함으로써 백혈병 세포가 지속적으로 성장할 수 있게 한다.

실험 결과, SON 단백질을 억제하자 SREBP1 발현과 지방산 합성이 함께 감소했고, 백혈병 세포 분열 속도 역시 뚜렷하게 억제되는 현상이 관찰되었다. 특히 정상 혈액세포에는 큰 영향이 나타나지 않아, 부작용을 최소화하는 표적 치료 전략으로 이어질 가능성을 보여줬다.

이번 연구의 책임자인 김정현 박사는 “암세포가 필요한 지방을 스스로 만들어 쓰는 대사 체계를 SON 단백질이 조절한다는 사실을 규명한 연구”라며 “향후 SON 단백질 또는 지방산 합성 경로를 겨냥한 치료 전략이 난치성 급성 림프구성 백혈병의 새로운 접근법이 될 수 있을 것”이라고 밝혔다.

한편 본 연구는 국립암센터 암전이연구과 조주영, 최상아, 박성식 연구원이 공동저자로 참여하였으며, 국제 학술지 JOURNAL OF ADVANCED RESEARCH(IF 13.0) 2026년 3월호에 게재됐다.

용어설명
○ SON 단백질 : 세포가 단백질을 만들 때 RNA에서 필요한 부분만 정확히 골라 이어 붙이도록 돕는 조절 단백질. 이번 연구에서는 SON 단백질이 지방을 만드는 데 관여하는 유전자의 작동을 촉진해 백혈병 세포가 성장하는 데 필요한 지방산 합성을 돕는 역할을 한다는 점이 밝혀짐
○ RNA 스플라이싱 : 유전자가 전달한 RNA에서 불필요한 부분을 제거하고 필요한 부분만 연결해 단백질이 제대로 만들어지도록 하는 과정
○ SREBP1 : 세포가 지방산을 합성하도록 스위치를 켜는 역할을 하는 핵심 조절 단백질로, 암세포의 성장에 필요한 지방 생산을 크게 늘리는 기능을 함

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‘다중암조기발견(MCED) 현황과 발전 방향’ 주제로 제83회 암정복포럼 개최

제83회 암정복포럼

국내 보건의료환경 내 MCED 임상적용을 위한 로드맵 및 향후 전망 논의

국립암센터와 한국보건산업진흥원 K-헬스미래추진단(단장 선경)은 5월 12일(화) 오후 1시 30분 국가암예방검진동 8층 대강의실에서 ‘국내 보건의료환경 내 MCED 임상적용을 위한 로드맵 및 향후 전망’을 주제로 제83회 암정복포럼을 공동 개최했다.

최근 혈액 내 암 유발 DNA를 탐지하는 최소침습검사인 ‘순환종양핵산(ctDNA)’ 검사를 활용한 ‘MCED(다중암조기발견, Multi-Cancer Early Detection)’ 기술이 암 검진의 새로운 패러다임으로 부상하고 있다. 이번 포럼은 ‘암 조기 스크리닝 기술 개발’을 진행하는 K-헬스미래추진단과의 업무협약(MOU)을 계기로 추진되었으며, MCED 기술의 최신 현황을 알아보고 향후 임상적 적용과 발전 방향을 모색하고자 마련됐다.

제83회 암정복포럼 발표 현장

제1부는 이건국 국립암센터 연구소장을 좌장으로 ▲공공암검진으로서의 MCED: 실질적 과제(국립암센터 암검진사업부 강석범 부장) ▲미국에서의 MCED 도입 및 임상 활용 현황(하버드 의대/다나-파버 암연구소 Elizabeth O'Donnell 교수) ▲한국의 MCED 개발 전략: 생물학적 기반, 멀티오믹스 기술, 그리고 초기 임상연구(서울대학교 의과대학/아이엠비디엑스 김태유 교수/대표) ▲MCED의 임상적 근거와 한국에서의 확장 전략: 주요 임상 데이터와 진행 중인 연구(서울대학교병원 강남센터 이철민 교수)에 대한 주제 발표가 진행되었다.

제2부에서는 김윤빈 K-헬스미래추진단 PM을 좌장으로 식품의약품안전처 정호상 체외진단기기과장, 대한암학회 박경화 이사 등 정부, 학계, 산업계를 대표하는 전문가들이 참여하는 패널토론이 이어졌다.

양한광 국립암센터 원장은 “최근 액체생검 기술의 발전으로 MCED의 정확도가 높아지면서 췌장암 등 난치암 조기발견의 길이 열리고 있다”며 “이번 포럼을 통해 임상 적용 시 발생할 수 있는 과제와 병행 연구에 대해 정부기관·학계·산업계가 참여해 건설적인 정책 제안을 도출하고 함께 해답을 찾는 자리가 되길 바란다”라고 말했다.

제83회 암정복포럼 개회사

공동 개최하는 K-헬스미래추진단 선경 추진단장은 “암은 40년간 우리나라 사망원인 1위로 조기진단이 가장 효과적인 대응 전략”이라며 “K-헬스미래추진단은 한국형 ARPA-H 방식의 임무지향적 연구개발을 통해 한국인에 특화된 10종 암 조기진단 성능을 혁신적으로 개선하고, 국민이 체감할 수 있는 검진 성과 창출을 목표로 하고 있으며, 규제기관 및 전문가들과의 협력을 통해 3년 내 임상 현장에서 활용 가능한 모델을 구현해 나가겠다”고 말했다.

제83회 암정복포럼은 줌을 통해 온라인으로 생중계되었으며, 사전등록 시 누구나 참석 가능했다. 사전 등록은 5월 8일(금)까지, 참가비는 무료로 진행되었다. 포럼 관련 문의는 암정복추진기획단사무국(031-920-1085, yjin@ncc.re.kr)에서 담당했다.

용어설명
○ ARPA-H(Advanced Research Projects Agency for Health) : 미국의 방위고등연구계획국(DARPA)을 모델로 한 보건의료 분야 혁신기구로서 시장 논리만으로는 해결하기 어려운 치매, 암 등 난치성 질환의 극복을 위해 고위험·고수익(High-Risk, High-Reward)형 연구에 대규모 예산을 투입하며, 실패 가능성이 크더라도 성공 시 보건의료 패러다임을 바꿀 수 있는 파괴적 혁신 기술 개발을 목표로 함

제83회 국립암센터 암정복포럼 포스터

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김수열·최용두 박사 연구성과, ‘2026 보건의료 R&D 우수성과 30선’ 선정

김수열 박사, 최용두 박사

세계 최초 암 대사 기전 규명부터 형광 수술 표지자 상용화까지… 국립암센터 연구 경쟁력 입증

(좌측부터) 국립암센터 김수열 박사, 최용두 박사 - (좌측부터) 국립암센터 김수열 박사, 최용두 박사 -

국립암센터는 김수열 암생물학연구부 박사와 최용두 융합기술연구부 박사의 연구성과가 보건복지부와 한국보건산업진흥원이 선정한 ‘2026년 보건의료 R&D 우수성과 30선’에 선정됐다고 밝혔다.

‘보건의료 R&D 우수성과 30선’은 매년 논문·특허·기술이전 등에서 우수한 성과를 창출한 연구과제를 엄격한 심사를 거쳐 선정하는 대표적인 보건의료 연구성과 사업이다.

이번에 선정된 김수열 박사의 연구는 한미 공동 암대사 연구를 통해 암세포의 에너지 생산이 지방산산화(fatty acid oxidation)에 절대적으로 의존한다는 사실을 세계 최초로 규명한 연구다.

연구팀은 유전자 조작 실험을 통해 이 기전을 억제하면 항암치료 효능이 크게 향상됨을 입증하며, 차세대 항암치료법 개발의 새로운 이론적 토대를 마련했다. 특히 이 연구는 국제 학계에서 ‘킴 효과(Kim effect)’로 명명될 만큼 학술적 가치를 인정받았다.

김수열 박사는 이 연구를 바탕으로 지방산산화를 억제하는 치료 표적 2종을 발굴하고, 유전자 조작 실험을 통해 항암 효능을 검증해 관련 논문을 발표하고 특허를 등록했다. 이어 원내 창업기업인 ㈜뉴캔서큐어바이오를 설립해 지방산산화 억제제 ‘KN510713’을 자체 개발하는 데 성공했다. 이 약물은 임상 1상을 성공적으로 마치고 현재 췌장암 환자를 대상으로 임상 2상을 진행 중이다.

김수열 박사는 “KN510713은 정상조직은 보호하면서 암세포만 선택적으로 사멸시키는 혁신적인 항암치료제가 될 것으로 기대된다”며 “전 세계에서 유일하게 국내에서 관련 임상시험이 진행되고 있는 만큼 말기·난치암 환자들에게 희망적인 소식을 전할 수 있기를 바란다”고 말했다.

함께 선정된 최용두 박사의 연구는 복강경 수술 중 종양의 위치와 경계를 형광 영상으로 실시간 확인할 수 있는 형광 수술 표지자를 개발하고 상용화를 추진한 성과다.

복강경 수술은 회복이 빠르고 합병증이 적다는 장점이 있지만 위·대장처럼 장기 내부에 위치한 종양은 직접 보거나 촉진하기 어려워 정확한 위치를 확인하는 데 한계가 있었다.

최용두 박사가 개발한 형광 수술 표지자는 종양 주변에 부착한 표지자에서 발생하는 형광 신호를 실시간으로 확인해 종양의 위치와 절제 범위를 보다 정확하게 파악할 수 있도록 하는 기술이다.

국립암센터는 동물실험을 통해 안전성과 유효성을 확인했으며, ㈜코스코인터케어와 함께 클립형 형광 수술 표지자의 국내 인허가를 완료하고 다기관 임상시험을 통해 효용성을 입증했다. 또한 겔 형태의 형광 표지자는 미국 식품의약국(FDA)에 인허가를 신청했으며 국내 허가 절차도 진행 중이다.

최용두 박사는 “위·대장암 수술에 활용되는 형광 수술 표지자는 그동안 일본 등 여러 나라에서 연구가 진행되었으나 아직 상용화 사례는 없다”며 “이번 기술이 다양한 암 수술의 정확도를 높이고 수술 시간을 단축하는 데 기여하기를 기대한다”고 말했다.

양한광 국립암센터 원장은 “국립암센터의 강점은 세계적 수준의 연구를 실제 환자 치료로 연결하는 데 있다”며 “기초연구부터 임상시험, 기술사업화까지 유기적으로 이어지는 연구개발 체계를 바탕으로 혁신적인 암 치료기술을 국민에게 더 빠르게 제공하겠다”고 말했다.

용어 설명
○ 지방산 산화(FAO, Fatty Acid Oxidation) : 지방산을 에너지로 분해하는 과정
○ 지방산산화 억제제(Fatty Acid Oxidation Inhibitor) : 세포의 지방산 에너지 대사 과정을 차단하는 약물 또는 물질로, 암세포의 성장과 생존을 억제하는 치료 전략으로 연구되고 있음
○ 킴 효과(Kim Effect) : 암세포가 포도당이 아닌 지방산 산화에 절대적으로 의존해 에너지를 얻는다는 김수열 박사의 독창적 이론
○ 형광 영상(Fluorescence Imaging) : 형광 물질에서 나오는 빛을 영상으로 구현해 인체 내부의 구조나 병변을 실시간으로 확인하는 영상 기술
○ 형광 수술 표지자(Fluorescent Surgical Marker) : 수술 전 종양 주변에 부착하거나 주입해 형광 신호를 발생시키는 표지 물질 또는 장치. 수술 중 종양의 위치와 경계를 실시간으로 확인할 수 있도록 도와 수술의 정확도를 높임
○ 다기관 임상시험(Multicenter Clinical Trial) : 하나의 의료기관이 아닌 여러 병원이 함께 참여해 동일한 연구계획에 따라 수행하는 임상시험으로, 연구 결과의 신뢰성과 객관성을 높일 수 있음

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