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New Trends in Toxicology
New Trends in Toxicology
  • 윤석주 선임연구원
  • 승인 2006.08.17 21:42
  • 댓글 1
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한국화학연구원 부설 안전성평가연구소 독성유전체연구팀장 선임연구원 윤석주

과학기술의 급속한 발전은 우리의 삶에 많은 변화를 가져다 주고 있다. 독성학과 같이 다양한 학문이 어우러져 있는 분야에서는 더욱 이러한 영향을 피할 수 없다. Human genome project가 완료된 이후를 우리는 post-genomic era라고 한다. 그리고 쏟아져 나오는 소위 -omics라는 학문분야를 쉽게 접하게 되고 실제로 많이 응용 되고 있다. Omics는 유전자에서 genomics(실제적으로 transcriptomics), 단백질에서 proteomics, 대사물질에서 metabolomics, 지질에서 lipidomics와 이러한 전체적인 정보를 총괄하여 생체내에서의 상호작용을 연구하는 interactomics (systems biology)라는 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 실제로 독성학 분야에서의 omics technology의 응용은 toxicogenomics(독성유전체학)의 형태로 이루어 지고 있다. 먼저 독성유전체학은 독성학 분야에서 어떻게 활용이 되고 기존 독성학과는 어떻게 다른지 살펴보도록 한다.

Toxicogenomics의 탄생

Human genome project 완료선언과 더불어 미국의 NIH 산하기관인 NIEHS 에서는 발 빠르게 National Center for Toxicogenomics(NCT)라는 조직을 갖추고 toxicogenomics에 관한 연구를 시작하게 된다. 용어자체도 생소한 상태에서 NIEHS의 동향은 전세계적으로 전체 유전자 정보를 이용한 독성학적 응용에 관심을 갖게 하였다. 당시 toxicogenomics는 엄밀히 말하면 transcriptomics라 할 수 있다.


이러한 toxicogenomics의 탄생배경에는 1995년 Stanford 대학의 Pat Brown 박사가 개발한 DNA chip을 이용한 microarray 실험 시스템이 있었다. 당시에 유전자 발현 분석은 northern blotting, differential display, real time PCR 등을 이용한 노동집약적인 방법으로 진행되어 왔다. "One gene, one post-doc"이라는 말이 있을 정도로 유전자 발현정보에 관한 실험은 시간과 인력이 요구되는 것이었다. DNA chip의 개발로 인해 한 번의 실험으로 몇 백개에서 몇 만개에 이르는 유전자의 발현정도를 확인할 수 있는 것은 가히 혁명적인 수준이었다.


이러한 기술을 바탕으로 독성물질 처리 후 얻어진 RNA에서 대량의 유전자의 발현변화를 확인할 수 있었던 것이다. 이와 같은 대량의 정보가 쏟아져 나오자 필수불가결적으로 생겨난 것이 생물정보학분야이다. 당시 생겨난 용어로 data mining이라는 말이 있을 정도로 대량의 정보 속에서 필요한 정보만을 얻어내는 것은 쉽지 않았던 것이다. 이러한 배경으로 시작된 toxicogenomics는 꾸준한 연구와 개발을 통해 미국의 EPA에서도 환경관련 바이오마커 개발 및 위해성 평가에 toxicogenomics의 도입을 적극적으로 지원하고 있다. 이웃 일본에서는 toxicogenomics의 중요성을 인식해서 정부와 16개 제약회사가 컨소시엄을 구축하여 150여개의 독성물질에 관한 유전자 발현정보를 데이터베이스화하는 대형 사업을 진행 중에 있다. 국내에서는 2004년부터 식약청을 중심으로 간독성물질을 중심으로 연구 사업이 진행 중에 있다.

Toxicogenomics란?

독성학(toxicology)과 유전체학(genomics)이 합쳐진 말로서 첨단 유전체학 기술을 독성학에 응용하려는 분야이다. 신조어인 만큼 정의를 내리기가 쉽지는 않지만 좁은 의미로는 독성물질에 반응하는 mRNA의 발현을 genome 수준에서 연구하는 것(transcriptomics)이라 할 수 있고 넓은 의미로는 유전자 발현에 덧붙여 독성물질에 반응하는 단백질체(proteome)를 연구하는 proteomics, 독성물질의 대사체(metabolite)를 분석하는 metabon/lomics, 생물정보학과 기존의 독성평가방법(조직병리, 혈액생화학)을 포함한다.


이러한 다양한 연구를 통해 생산된 데이터는 데이터베이스화하여 활용한다. 아래의 그림은 필자가 속해있는 연구소에서 진행하고 있거나 향후 계획하고 있는 분야를 나타낸 것이다. 그림 1에서 알 수 있듯이 여러 분야의 데이터를 종합하여 활용하는 것이 관건이다. 궁극적으로 사람의 건강(신약, 기능성식품, 식품첨가물, 화장품, 생물의약등)은 물론 환경(각종 산업공해, 화학물질, 유해물질등)에 영향을 미치는 부작용/독성작용을 규명하고 예방하고 치료하기 위해 BT/IT의 기술이 총체적으로 활용되어야 한다. 이러한 측면에서 볼 때 독성유전체기술을 이용한 새로운 독성평가기술의 개발은 시대의 흐름에 부합한다고 할 수 있다.

Toxicogenomics와 응용기술

Toxicogenmics 분야에서 활용되는 주요 기술을 세부 분야별로 살펴보도록 한다. Transcriptomics에는 다양한 종류의 cDNA, oligonucleotide chip이 국내외 생명과학분야의 회사에서 생산되고 있다. 각 platform 별로 장단점이 존재하기 때문에 연구자의 실험목적 및 실험디자인에 맞추어 선택하면 될 것이다. 발현된 유전자의 확인을 위하여 realtime PCR을 이용하기도 한다. 최근에 생산되는 DNA chip은 재현성과 감도가 우수하기 때문에 realtime PCR을 이용한 확인은 점차 줄어들고 있는 추세이다.


최근에는 병리학적인 응용으로 Laser capture microdissection(LCM)을 활용한 연구가 진행되고 있다. LCM은 병변이 있는 세포 또는 조직부위만을 레이저를 이용하여 선택적으로 절제하는 방법이다. 이 방법을 이용하여 정상 세포 또는 조직과의 유전자 발현 비교를 통해 정확한 정보를 얻을 수 있다. Proteomics에는 지금까지 활용되어 왔던 2D gel electrophoresis를 이용하여 단백질의 발현을 확인하고, 발현된 단백질 중 독성물질등에 의해 새롭게 발현된 단백질을 추출하여 MALDI-TOF와 같은 분석기기를 이용하여 동정하는 방법이 일반적으로 사용되고 있다.


또한 단백질 칩이라고도 불리우는 SELDI-TOF와 같은 분석기기는 특히 발암기전 연구분야에 활용되고 있다. 이외에도 정확한 분석을 위해 2D-MALDI, 2D-MS/MS, LC-MS/MS, ICAT-MALDI, ICAT-MS/MS 등과 같은 다양한 분석기기가 proteomics 연구에 사용되고 있다. Metabon/lomics에는 주로 NMR이 사용되며 혈액뿐만 아니라 뇨, 뇌척수액, 타액, 양수등의 다양한 체액이 시료로 사용된다. 이 경우에는 비침투적(non-invasive)인 방법으로 분석이 이루어지기 때문에 인체에 응용할 경우 가장 이상적인 방법으로 생각되어 진다. 그러나 분석기기에 대한 조작전문성 및 분석능력이 요구된다. Bioinformatics의 경우는 가장 중요한 부분이지만 전문인력 수급과 infra구축이 어려운 것이 실정이다. 현재 toxicogenomics연구를 수행하고 있는 기관에서 데이터베이스 구축을 위해 기관별로 자체적인 시스템을 갖추기도 하지만 비용 및 운영에 많은 어려움을 겪고 있다. 아웃소싱을 통한 전문회사를 활용하는 것도 해결책이 될 수도 있다. 보다 많은 투자와 관심이 절실히 필요한 분야이다. 기본적인 유전자 발현 분석을 위한 소프트웨어 팩키지가 국내외 IT관련 기업으로부터 출시되어 있다. 최근 toxicoinformatics라는 신조어가 생겨 독성학연구에서의 생물정보학의 중요성이 강조되고 있다.

Toxicoinformatics는 실제로 독성물질에의한 유전자의 발현패턴을 투여 시간 및 농도에 따라 분석하는 필수적인 도구로 자리잡고 있다. 정확하고 다양한 분석을 위해서는 유전자의 기능, 화학물질의 구조, 독성, 병리, 약물동태/분포, 유전독성등의 종합적인 자료가 추가되어야 할 것이다.

Toxicogenmics와 독성학의 미래

처음으로 대량의 유전자 발현정보를 얻을 수 있는 microarray 기술이 소개되었을 당시에는 당장이라도 모든 생명의 기전이 밝혀질 것 만 같은 기대에 부풀어 있었다. 하지만 실제로 대량의 데이터가 생산되자 적절한 처리가 문제가 되었다. 이러한 상황을 극복하고자 생겨난 학문분야가 bioinformatics(생물정보학)이다. 알고리즘의 개발을 통해 유전자 시퀀스의 탐색, 관련 유전자 정보 탐색 등이 가능해지고, 누구나 쉽게 문헌 검색을 할 수 있게 된 NCBI의 PubMed도 생물정보학의 발달에 의한 혜택이라 할 수 있다.


2005년 초에 미국 FDA는 pharmacogenomics를 이용한 약효관련 자료 제출에 관한 공식적인 가이드라인을 발표했다. 의무적 제출사항은 아니지만 참고자료로서 제출이다. 하지만 이러한 변화는 초기에 genomics 기술의 신약개발 및 독성평가연구에의 응용에 소극적이던 분위기를 반전시키기에 충분한 것이었다. 대형제약회사를 중심으로 이러한 자료를 준비하여 적극적으로 신약후보물질의 약효 및 독성평가분야에 활용하고 있다.


Toxicogenomics의 가장 큰 장점인 대량의 정보를 단시간 내에 얻을 수 있다는 점은 high throughput system (HTS)와 잘 연결이 된다. 신약개발의 측면에서는 독성평가 수준이 분자생물학적 기전의 수준에 이를 것이며 high throughput 안전성 스크리닝 및 표적 독성 스크리닝이 효율적으로 수행되기 위해서는 독성유전체 기술이 활용될 것이다. 이를 통하여 독성으로 인하여 발생하는 문제를 분석하고 신약개발 의사결정이 가능하게 될 것으로 예상된다. 안전성평가의 측면에서는 장기간 실험을 요하는 발암성 시험 등의 기간을 단축시키고자하는 노력이 독성유전체연구를 통하여 이루어지고 있다. 이는 molecular signature라는 유전자 발현 패턴의 분석을 통한 특정유전자의 발현을 통한 독성물질의 발암성 여부를 예측하는 것이다.


현재 다각적인 접근 방식을 통해 연구가 이루어지고 있다. 안전성평가에서 또 하나 빠질 수 없는 것이 바로 새로운 biomarker의 발굴이다. 간독성, 신장독성, 신경독성등의 장기 특이적 독성물질의 biomarker를 개발하여 신약후보물질의 독성을 조기 스크리닝하는 예측독성학(predictive toxicology)으로의 활약도 기대된다. 최근 BT와 IT기술의 융합이 가속화되는 가운데 in silico toxicology에 대한 기대도 높아지고 있다. 이것은 생물학적 정보(독성물질, 유전자발현, 병리 데이터, 혈액생화학 데이터, 화학적 정보등)를 활용하여 컴퓨터 시뮬레이션으로 가상생체(인체)에서의 독성물질/화학물질의 체내동태 및 안전성을 보다 정확하게 예측하는 것이다. 향후 미국 FDA는 신약의 허가신청시 인체모델에서의 안전성 시험결과를 요구할 것으로 전망되고 있어 관련 기술의 발전이 시급한 상황이다.


지금까지 기술한 toxicogenomics는 독성학에서의 새로운 기술로서 안전성평가, 신약개발, 식품안전, 법의학에 이르기까지 차세대 독성평가기술로서 활용이 기대된다.


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이 글 2006-08-29 01:38:06
아님 한국어로 쓴다고 생각하고 쓴 거요?