세계 최고 수준의 암연구소인 '다나 파버 암연구소' 로고 (Fair Use)
개인별로 특화된 백신을 투여받은 치명적 흑색종 환자가 이를 투여받지 않은 환자에 비해 재발뿐 아니라 2차 전이도 없이 오래 산다는 소식이 센세이션을 일으키고 있어서 소개한다. 종양내과 전문의 패트릭 오트(Patrick A. Ott)는 매사추세츠주 보스턴에 위치한 세계 최고 수준의 암 치료및 연구기관인 '다나-파버(Dana-Faber) 암연구소'와 하버드 의과대학 소속이다. 이 글은 그가 '네이처' 잡지의 '세계 전망' 란에 9월 3일 자로 기고한 특별 칼럼 '모더나 암백신은 희망을 준다 – 이제 개인별 치료를 가속해야 한다'(The Moderna cancer vaccine offers hope — now we must speed up personalized therapies)에 바탕한 것이다.
매사추세츠주 케임브리지에 있는 '모더나' 회사 CC BY 4.0
뉴저지의 제약회사인 '머크'(Merk)와 매사추세츠주 케임브리지에 본사를 두고 있는 '모더나'(Moderna)가 공동으로 개발한 신약에 대한 이 소식은 관련 연구자들뿐 아니라 암환자들 사이에서도 큰 관심을 받았다. 암 정복의 획기적 계기가 될 수 있기 때문이다. 참고로, 모더나는 2020년 팬데믹 사태 때 코로나 19 대응 mRNA백신을 개발한 회사이다.
무엇보다, 이번 백신 개발 소식은 1100명 이상 2b~4기의 위험한 환자들을 대상으로 외과적 수술을 마친 후에 실시한 임상 3기 실험의 중간 결과이다. 부작용은 피로 및 오한 등 미미한 것들이다. 이미 올해 1월, 5년 후 재발이나 사망률이 48% 낮아졌다고 한다.
앞서 2024년 157명을 대상으로 한 임상 2기 실험을 성공적으로 통과했다. 이 두 회사는 9월 중으로 미국 식품의약품안전청(FDA)에 임상 승인을 요청할 것이라고 한다. 이 '인스티스머란(instismeran)' 백신이 임상 승인되면, 2010년 FDA에 의해 승인된 '시풀류셀(sipuleucel)-T'에 이은 두 번째 치료백신이 될 것이다.
'Covid-19' 백신의 작동 원리를 설명하는 비디오의 한 장면, CC SA 4.0https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Corona_vaccination_mechanism.webm
모든 암은 세포 DNA의 돌연변이와 관계되므로, 치명적인 흑색종을 목표로 하는 개인형 암백신은 다른 종류의 암에게도 널리 적용될 수 있다. 참고로, 다른 암에 대한 mRNA 백신에서 중요한 돌연변이 집합을 찾는 데에도 흑색종 백신에서와 같이 '생성형'(generative) 인공지능(AI)을 이용한다.
이는 mRNA 백신이 수 천개의 염기서열로 구성되어 있고, 이중 군데군데 수백~수천 개의 자리에 환자의 돌연변이가 있기 때문이다. 이들중 중요한 돌연변이 부위 수십 군데를 수작업으로 찾는 일은 거의 불가능하다. 이를 위해서, ‘COMET’라 불리는 '생성형 AI’ 모델을 이용하여 염기서열에서 현재의 아미노산 다음 아미노산을 예측하는 방법, 즉 언어모델에서 사용되는 알고리즘을 이용하여 큰 데이터셋에 대해 '사전훈련'(pretraining)을 시킨다. 챗GPT 같은 언어모델의 방법이 여기에 매우 유용하게 쓰이는 것이다.
AI 자유기고가인 카렌 하오(Karen Hao), CC BY-SA 4.0
무엇보다, 합성된 단백질이 환자의 T-세포에 의해서 외부의 침입자로서 인식되어 공격 대상으로 간주될 수 있는 구조를 가져야 한다. AI가 이런 목적에만 사용된다면 매우 바람직할 것이다. AI 자유기고가인 카렌 하오(Karen Hao)는 AI 발전의 바람직한 방향은 오픈 AI 등 미국의 하이퍼스케일러(hyperscaler)들이 추구하고 있는 AGI가 아니라, 인류의 복지를 위한 특별한 목적에 특화된 작은 모델들이어야 한다고 지적한 일이 있다. 이 경우, 미국을 비롯한 전 세계가 몸살을 앓고 있는 천문학적인 전력과 물이 필요하지 않을 것이다. 대형언어모델을 추구하기 바쁜 우리 AI 업계가 참고하기 바란다.
면역반응에서 중요한 역할을 하는 T-세포의 구조, CC BY 4.0
이 '인스티스머란' 백신은 폐암, 방광암, 신장암 등에도 임상 2기 또는 3기 실험 중이다. 즉, 이 백신은 정상적 면역세포에게 몇십 군데의 '중요'한 위치에 개별 환자의 돌연변이를 갖는 종양 단백질을 합성하게 한다. 다음으로, 면역세포는 이 단백질을 T-세포로 하여금 인식하게 하여 같은 특성을 갖는 흑색종 단백질을 갖는 종양세포를 공격하게 한다. 8월 29일자 CNN 헬스에 따르면, 이 백신은 면역항암제인 '케이트루다(Keytruda)'와 함께 투여하는데, 이는 '머크'에서 개발한 것으로서 T-세포가 종양세포를 정상세포로 오인하여 공격하지 않는 것을 방지해 준다. 만약, 정상세포로 인식하면 자가면역 반응을 억제하기 위해 T-세포는 이 세포를 공격하지 않을 것이다. 따라서, 이 백신은 면역항암제만을 사용하는 경우보다 훨씬 더 뛰어난 치료 능력을 갖는다. 효과를 더욱 높일 수 있는 방법이 많다고 한다.
최근 수십년간, 임상실험은 암백신이 암세포에 대한 면역반응을 작동시킬 수 있음을 보여 주었으나, 아직껏 임상적 효능을 명백히 증명하지 못해 왔다. 종양의 돌연변이에 해당하는 항원은 개인마다 달라서, 맞춤형 백신이 필요하며 이는 시간과 비용 면에서 매우 비쌌다. 그런데, 2017년에 이 글 저자의 그룹에서 비싸지 않고 안전한 개인형 백신이 처음으로 개발되었다. 이 경우에도, 앞서 언급한 바와 같이 중요한 항원 자리를 찾는데 AI가 큰 역할을 하였다고 한다. 그때로부터 9년이 지난 지금, GPU등 하드웨어와 AI 알고리즘의 비약적 발전에 비추어 앞으로 암백신 개발에서 AI의 역할이 더욱 중요해질 것으로 보인다.
코로나 19 백신의 전구체이기도한 '합성 RNA'는 암백신의 전달 플랫폼으로서 특별히 관심을 받아 왔다. 즉, mRNA는 쉽게 제조하고 일부 유전 코드(A,U,C,G)를 돌연변이에 따라 쉽게 바꿀 수 있다. 그리고, 지질 나노입자와 같은 전달계는 mRNA로 하여금 파괴되지 않은 상태로 세포에 흡수하게 치료에 도움이 되게 한다. 여기에도 발전의 여지가 아직 많다고 한다.
이제, 이 임상실험은 최종 결과를 기다리고 있다. 모처럼, AI가 인류 건강에 큰 기여를 하고 있다니 반갑기도 하다. 이런 방법으로 더 많은 암치료 백신을 개발하고, 나아가 암을 사전에 예방할 수 있기를 기대한다.
참고 문헌
1. Patrick A. Ott의 “World View” 기사
https://www.nature.com/articles/d41586-026-02680-5
2. ‘CNN Health’ 기사
https://edition.cnn.com/2026/08/19/health/moderna-merck-mrna-melanoma-vaccine
3. 이 백신에서 AI의 역할, COMET (open access)
https://www.nature.com/articles/s41392-026-02769-3
강홍석 시민기자 jjhskang@gmail.com
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