인공지능 '가상 세포' 모델, 치료가 어려운 암에 효과가 있을 만한 약 예측에 도움

Medical Xpress는 2026년 9월 12일, 학술지 Nature에 실린 ProteinTalks 연구를 보도했습니다. ProteinTalks는 '가상 세포'라고 소개된 인공지능 시스템으로, 삼중음성 유방암의 종양 세포가 여러 약물에 어떻게 반응할지 예측하는 것을 목표로 합니다. Nature에 따르면 이 유형은 유방암 사례의 15~20%를 차지하며, 호르몬 치료와 표적 치료가 이 암세포에 작용하지 못하기 때문에 치료가 더 어렵습니다. 쑨루이(Rui Sun)가 이끄는 연구팀은 세포 안에서 여러 가지 일을 하는 분자인 단백질 5,585종에 대한 3,800만 건 이상의 측정 데이터로 모델을 학습시켰습니다. 연구팀은 승인된 항암제 63종과 두 약물을 함께 쓰는 조합 59가지로 치료하기 전, 그리고 치료 후 여러 시점에 유방암 세포를 추적했습니다. 모델은 함께 쓰면 효과가 더 좋은 약물 조합 4쌍을 짚어냈고, 환자에게서 얻은 종양 샘플로 한 시험에서는 그 환자들이 실제로 투여받았을 때 효과가 있었던 약을 골라내는 데 유망한 결과를 보였습니다. 이 보도들은 연구 결과를 전한 것으로, 이 모델이 이미 병원에서 치료법을 고르는 데 쓰이고 있다는 내용은 없습니다. 왜 중요할까요? 연구진은 이 방식이 환자 개개인에게 더 잘 맞춘 암 치료의 가능성을 열어 준다고 말합니다. 또한 인공지능이 과학의 도구로 쓰이는 분명한 사례이기도 합니다. 출처: Medical Xpress — https://medicalxpress.com/news/2026-09-ai-virtual-cell-protein-dynamics.html 출처: Nature — https://www.nature.com/articles/d41586-026-02845-2