기술/연구

“소변으로 암 30종 판별” MIT의 조기 진단 AI 기술

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.04.04 23:06

기사 3줄 요약

1 MIT 연구진 소변으로 암 30종 진단하는 AI 센서 개발
2 클리브넷 AI가 10조 개 조합 중 최적의 센서 설계
3 병원 방문 없이 집에서 조기 암 진단 가능성 열려

매사추세츠공과대학(MIT)과 마이크로소프트 리서치 연구진이 인공지능을 활용해 암을 극초기에 발견하는 새로운 기술을 발표했습니다. 이번 연구는 소변 검사만으로도 무려 30가지 종류의 암을 동시에 찾아낼 수 있다는 점에서 전 세계의 주목을 받고 있습니다. 연구진은 클리브넷이라는 이름의 인공지능 모델을 개발하여 암세포에서 나오는 특수한 효소를 감지하는 분자 센서를 설계했습니다. 이 센서는 암세포가 주변으로 퍼지려고 할 때 활발해지는 단백질 분해 효소를 아주 민감하게 잡아내는 역할을 수행합니다.

소변으로 암을 찾아낸다고

암세포는 주변 조직을 침범하거나 다른 곳으로 전이할 때 프로테아제라는 효소를 과도하게 만들어냅니다. 연구진은 이 효소에만 반응하여 잘리는 아주 작은 단백질 조각인 펩타이드를 나노입자 표면에 입혔습니다. 나노입자가 몸속을 돌아다니다가 암세포의 효소를 만나면 표면에 붙은 펩타이드가 잘리면서 신호 분자를 내보냅니다. 이 신호 분자는 신장을 거쳐 소변으로 배출되며 임신 테스트기와 비슷한 방식으로 아주 간편하게 확인할 수 있습니다. 상기타 바티아 MIT 교수는 종양 크기가 아주 작은 초기 단계나 수술 후 재발하는 시점의 미세한 신호를 찾는 데 집중하고 있다고 밝혔습니다. 이는 기존의 복잡한 검사 없이도 암을 일찍 발견할 수 있는 획기적인 방법입니다.

10조 개 조합을 이긴 AI

기존에는 특정 효소에만 딱 맞는 단백질 조각을 찾기 위해 수많은 시행착오를 거쳐야 했습니다. 하지만 이번 연구진은 클리브넷이라는 딥러닝 기반의 인공지능 모델을 도입하여 이 문제를 간단히 해결했습니다. 클리브넷은 약 2만 개의 단백질 상호작용 데이터를 학습하여 어떤 효소가 어떤 조각을 가장 잘 자르는지 예측합니다. 펩타이드의 가능한 조합은 약 10조 개에 달하지만 인공지능은 이 방대한 데이터를 순식간에 분석해 최적의 후보를 찾아냅니다. 에이바 아미니 마이크로소프트 리서치 연구원에 따르면 인공지능은 특정 암에 중요한 효소에 대해서만 반응하도록 정밀하게 설계할 수 있습니다. 덕분에 진단 결과의 정확도를 이전보다 훨씬 높이는 성과를 거두었습니다.

집에서 암 검사하는 시대

연구진은 현재 미국 정부의 지원을 받아 30여 종의 암을 구분할 수 있는 가정용 진단 키트를 개발하고 있습니다. 이 기술이 보급되면 병원에 가지 않고도 집에서 정기적으로 암 발생 여부를 확인할 수 있게 됩니다. 또한 인공지능으로 설계된 이 단백질 조각들은 항암제와 결합하여 암세포 근처에서만 약물을 방출하는 정밀 치료에도 쓰일 수 있습니다. 이는 정상 세포에는 영향을 주지 않고 암세포만 공격하여 치료 부작용을 획기적으로 줄여줍니다. 장기적으로는 암의 효소 활동을 데이터로 정리한 지도를 구축하여 새로운 진단법과 치료제 개발을 앞당길 계획입니다. 인공지능과 생명공학의 결합이 암을 정복하는 새로운 의료 혁신의 토대를 마련하고 있습니다.