[학생 인터뷰] 김정연 석사과정생, 면역항암치료의 biomarker neoantigen load를 딥러닝을 통해 예측 및 면역항암치료에 대한 연구결과 Nature Communications지에 논문 게재

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이번 달에는 최근 Nature Communications에 논문을 발표하신 최정균 교수님 연구실의 김정연 석사과정 학생분과 인터뷰를 해보았습니다.

Q1. 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요, 저는 최정균 교수님 연구실의 오믹스랩 석사 2년차 김정연입니다.

Q2. 최정균 교수님 연구실 소개 부탁드리겠습니다.

저희 연구실은 빅데이터 분석을 통해 유전학과 후성유전학을 연구하고 있습니다. 기술이 발전함에 따라 질병과 관련된 많은 유전체 데이터를 생산하는데, 이를 기계학습과 데이터마이닝 등의 기술을 사용하여 분석하고 생물학적으로 해석을 하는 연구를 주로 하고 있습니다. 연구실의 장점은 단연 교수님과 랩 분위기인데요, 교수님께서 지도를 정말 열심히 해주시고 연구 관련된 기회를 많이 주십니다. 랩 규모가 큰 편임에도 불구하고 랩원끼리 친하고 사이가 좋아 친구들이 부러워할 정도 입니다.

Q3. 이번에 Nature Communications에 발표하신 연구의 간단한 소개 부탁드리겠습니다.

2018년에 노벨 생리학 상을 받은 면역항암치료법이 최근에 차세대 암 치료법으로 각광받고 있지만, 치료가 모든 환자들에게 효과가 있는것이 아니여서 어떤 환자에게 이 치료법을 사용할지 정하는 것이 굉장히 중요합니다. 이 때, 가장 많이 사용되는 biomarker 인 neoantigen load를 예측하고 계산하는 딥러닝 기반의 툴을 만들었습니다. 더 나아가, 치료 효과가 있을것이라고 예상됨에도 효과가 없는 환자들의 돌연변이 패턴을 분석하여 면역항암치료가 잘 작동하지 않는 이유와 현상을 발견하고 여러 코호트에서 확인하였습니다.

Q4. 이번 연구를 진행하며 가장 까다로웠던, 혹은 힘들었던 부분이 있으셨는지요? 있으셨다면 어떻게 해결해 나가신지도 궁금합니다.

면역항암치료가 주목을 많이 받는 연구여서 그런지 분석하면서 저희가 하려는 것과 비슷한 내용의 논문이 나온 적이 있습니다. 이미 출판된 논문들과 차이점을 가지기 위해 추가 분석을 더 했던 것이 기억에 남습니다. 계속 이어서 새로운 분석을 고안하는 것이 쉬운 일이 아닌데, 김권일 박사님과 교수님께서 새로운 아이디어를 많이 내시어 좋은 분석들을 많이 했습니다.

Q5. 이번 연구를 통해, 혹은 연구실 선배와 연구하며 느낀점이나 배운점이라고 생각되는 것이 있으신가요?

김권일 박사님께 분석 방법 및 논문을 꾸리는 방법에 대해 전반적으로 많이 배웠습니다. 꾸준히 목표한 방향을 가지고 연구하는 모습이 존경스러웠고 연구실 생활을 하면서 많은 귀감이 되었습니다. 학부생때부터 참여해서 좋은 결실을 맺게 되어 감사히 생각하고, 기회를 주신 교수님과 김권일 박사님께 감사드립니다.

Q5. 앞으로 더 연구해보고 싶은 분야 혹은 방향은 어떻게 되시나요?

이번 논문에서는 neoantigen load를 예측하는 모델을 만들었다면, 이제는 그 중 면역반응을 일으킬 수 있는 immunogenic neoantigen을 예측하는 모델을 만들고 있습니다. 이를 통해 면역항암치료 예후를 더 정확하게 예측하고 임상적으로 사용되길 바랍니다.

참고 논문: Kim K, Kim HS, Kim JY, et al. Predicting clinical benefit of immunotherapy by antigenic or functional mutations affecting tumour immunogenicity. Nat Commun. 2020;11(1):951. Published 2020 Feb 19. doi:10.1038/s41467-020-14562-z

김준희 기자 (jjoon95@kaist.ac.kr)