[뉴스] 1000명의 암, 1000개의 백신…항암도 환자 맞춤형으로 진화

암 치료제가 모든 환자에게 같은 방식으로 투여되는 시대가 흔들리고 있습니다. 환자마다 암세포의 유전자와 단백질 특성이 다르다면, 치료법 역시 달라져야 한다는 발상이 실제 임상 성과로 이어지고 있기 때문입니다.

모더나와 머크(MSD)는 환자의 종양 유전체를 인공지능(AI)으로 분석해 만든 개인 맞춤형 mRNA 암 백신 ‘인티스메란’을 면역항암제 키트루다와 함께 투여했습니다. 흑색종 환자를 대상으로 한 임상 3상에서 키트루다만 사용한 경우보다 암의 재발과 전이 위험을 낮추는 데 성공하면서, mRNA 암 백신이 후기 임상에서 효과를 입증한 첫 사례가 됐습니다.

암세포의 고유한 특징을 면역계에 학습시킨다

인티스메란의 핵심은 암세포에만 나타나는 단백질, 즉 ‘신생 항원’을 찾아내는 데 있습니다. AI가 환자의 종양 유전체를 분석해 정상 세포와 다른 암세포의 특징을 식별하고, 면역계가 공격하기에 적합한 표적을 선별합니다.

선별된 정보는 mRNA에 담겨 환자의 몸속으로 전달됩니다. mRNA를 받은 세포는 암세포의 특징을 면역계에 보여주고, 면역세포는 이를 일종의 공격 목록으로 학습합니다. 이후 같은 특징을 가진 암세포가 다시 나타나면 보다 빠르고 정교하게 공격할 수 있습니다.

키트루다는 여기에 또 다른 역할을 더합니다. 암세포가 면역세포의 공격을 피하기 위해 사용하는 방어机制을 차단해 면역계가 암세포를 제대로 인식하고 공격하도록 돕습니다. 암세포의 표적을 알려주는 백신과 면역 회피를 막는 항암제를 결합한 전략입니다.

‘기성품 항암제’에서 ‘1인용 치료제’로

기존 항암제는 여러 환자에게 공통으로 나타나는 암의 특성을 바탕으로 미리 제조됩니다. 반면 mRNA 암 백신은 환자마다 다른 종양 유전자 정보를 바탕으로 설계됩니다. 같은 흑색종이라도 환자별 암세포의 특징이 다르면 백신에 담기는 표적 역시 달라질 수 있는 것입니다.

이 때문에 이번 성과는 단순히 새로운 항암제가 등장했다는 의미를 넘어섭니다. AI가 종양의 취약점을 찾고, mRNA가 그 정보를 치료 지침으로 구현하는 구조가 정착되면 환자별로 다른 치료제를 빠르게 제조하는 정밀의학이 가능해질 수 있습니다.

바로 여기서 ‘1000명의 암, 1000개의 백신…항암도 환자 맞춤형으로 진화’라는 미래상이 등장합니다. 암 환자 1000명이 있다면 각자의 종양 특성에 맞춰 1000개의 서로 다른 백신을 만드는 시대입니다.

물론 아직 모든 암에 적용할 수 있는 단계는 아닙니다. 이번 임상은 면역항암제 반응이 비교적 좋은 흑색종을 대상으로 진행됐으며, 췌장암·교모세포종·난소암처럼 치료가 어려운 암에서도 효과가 확인돼야 합니다. 그럼에도 환자의 암을 하나의 질환으로 보지 않고, 각기 다른 유전적 특징을 가진 개별 질환으로 바라보는 전환점이 마련됐다는 점에서 의미가 큽니다.

흑색종을 넘어, 암 예방의 시대가 열릴까 — 1000명의 암, 1000개의 백신…항암도 환자 맞춤형으로 진화

이번 임상 3상 성공은 암 백신이 더 이상 공상과학 속 개념에 머물지 않는다는 사실을 보여줬습니다. 하지만 이것이 곧 모든 암을 정복했다는 의미는 아닙니다. 이번 성과는 면역항암제가 비교적 잘 듣는 흑색종에서 확인된 결과이기 때문입니다.

다음 관문은 ‘콜드튜머’ 정복

흑색종은 암세포의 특징이 면역계에 비교적 잘 드러나고, 면역항암제에도 반응하는 대표적인 ‘핫튜머’로 분류됩니다. 반면 췌장암, 교모세포종, 난소암, 전립선암 등은 면역세포의 접근과 활성화가 어려운 ‘콜드튜머’에 가깝습니다.

이들 암에서는 암세포가 정상 세포와 유사하게 위장하거나, 면역세포가 종양 내부로 침투하지 못하도록 주변 환경을 바꿉니다. 따라서 환자별 신생 항원을 찾아 mRNA 백신을 만드는 것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 암세포의 방어막을 무너뜨리고 면역세포를 종양 부위로 유도하는 추가 전략이 필요합니다.

모더나와 머크가 폐암·신장암·방광암 등으로 임상 적용 범위를 넓히는 이유도 여기에 있습니다. 다양한 암종에서 재발과 사망 위험을 실제로 낮출 수 있는지 확인해야 맞춤형 암 백신의 시장성과 의학적 가치가 한 단계 더 높아질 수 있습니다.

치료를 넘어 발병 예방으로

mRNA 기술의 잠재력은 이미 생긴 암을 치료하는 데 그치지 않습니다. 유전적으로 특정 암에 걸릴 위험이 높은 사람에게 암세포의 특징을 미리 학습시켜 발병 가능성을 낮추는 연구도 진행되고 있습니다.

이론적으로는 환자의 유전 정보와 가족력, 조직 특성 등을 분석해 암 발생 가능성이 높은 표적을 찾고, 이에 대응하는 면역 반응을 사전에 준비할 수 있습니다. 감염병 백신이 병원체를 만나기 전에 면역계를 훈련하듯, 암 예방 백신은 암세포가 본격적으로 성장하기 전에 위험 신호를 감지하도록 돕는 방식입니다.

다만 암은 사람마다 발생 원인과 변화 과정이 다르고, 정상 세포와 암세포의 차이도 매우 미세합니다. 예방 백신이 정상 조직까지 공격하지 않도록 안전성을 확보해야 하며, 실제 암 발생률을 낮추는지 확인하려면 장기간의 대규모 임상이 필요합니다.

맞춤형 항암의 남은 과제

‘1000명의 암, 1000개의 백신’이라는 방향으로 나아가기 위해서는 기술 외에도 해결해야 할 문제가 많습니다. 환자의 종양 유전체를 분석하고 백신을 설계·제조하는 데 걸리는 시간을 줄여야 하며, 치료 비용과 생산 효율성도 확보해야 합니다. 치료가 필요한 시점에 맞춤형 백신을 신속하게 공급하지 못한다면 혁신적인 기술도 실제 의료 현장에 정착하기 어렵습니다.

또한 AI가 선택한 신생 항원이 실제 환자에게 효과적인지 검증하는 과정도 중요합니다. 암세포는 치료 과정에서 다시 변할 수 있기 때문에 한 번의 분석만으로 장기간 효과를 보장하기 어려울 수 있습니다.

결국 이번 성과는 암 치료의 종착점이 아니라 새로운 출발점에 가깝습니다. 흑색종에서 입증된 가능성이 치료가 어려운 암으로 확장되고, 나아가 고위험군의 암 발생까지 예방하는 단계로 이어질 수 있을지에 따라 맞춤형 항암의 미래가 결정될 것입니다.

Reference

한국경제: https://www.hankyung.com/article/2026082030481