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성균관대 이주상 교수 연구팀,  암환자 맞춤 의료 플랫폼 개발 
성균관대 이주상 교수 연구팀,  암환자 맞춤 의료 플랫폼 개발 
  • 하영
  • 승인 2021.04.16 17:05
  • 댓글 2
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-유전자 빅데이터를 합성치사 네트워크 관점에서 분석해 환자에게 가장 적합한 치료법 제시

암은 개개인의 편차가 심한 질병이지만 그동안 비슷한 종류의 암 환자에게 같은 치료법을 적용해왔다. 최근 유전자 및 임상 의료 데이터의 축적에 따라 환자의 빅데이터를 바탕으로 가장 적합한 치료법을 선택해 치료하는 암 환자 개인 맞춤형 의료가 대두되고 있다.

암은 돌연변이의 축적으로 발생하는 질병으로, 현재 개인 맞춤형 항암 치료는 유전체의 돌연변이에 집중되어 있다. 그러나 암 환자에게 일어나는 모든 돌연변이에 대해 항암제가 개발된 것이 아니기 때문에, 기존의 개인 맞춤형 항암 치료로 좋은 효과를 얻는 환자의 숫자는 기대에 못 미치는 편이다.

이에 성균관대학교(총장 신동렬) 의과대학(학장 최연호) 이주상 교수 연구팀(다음세대 의학연구실, 홈페이지: https://leejoosang.wixsite.com/ngml, 트위터: https://twitter.com/joo_sang_lee)은 미국 National Cancer Institute의 Eytan Ruppin 교수 연구팀과 함께 기존의 개인 맞춤형 의료를 획기적으로 개선할 수 있는 새로운 의료 플랫폼 셀렉트(SELECT)를 개발했다. 본 연구에는 서울삼성병원 이세훈 교수 연구팀, 차의과대학 황소현 교수 연구팀도 참여했다.

이 플랫폼은 기존의 방식과 두 가지 면에서 차별된다. 첫째, 암세포에서는 유전체의 돌연변이뿐만 아니라 다양한 유전적인 변이가 나타나는데, 연구진은 최근의 임상 시험 결과들을 바탕으로 유전자 발현 패턴(transcriptomics)의 변화에 초점을 맞췄다.

둘째, 하나의 유전자는 세포 내에서 많은 다른 유전자들과 네트워크를 이루며 긴밀한 상호작용을 한다. 연구진은 이러한 유전자 상호작용 중에 암 치료와 직접적으로 연결되는, 암세포의 생존에 치명적인 영향을 끼치는 합성치사 상호작용(synthetic lethal interaction)을 선별하여 항암 맞춤 치료에 이용했다.

현재 실험적인 방법으로 암 환자의 치료에 직접적인 도움을 줄 수 있는 유전자 네트워크를 밝혀내기는 쉽지 않다. 이 난제를 극복하고자 연구진은 빅데이터의 힘을 활용했다. 대량의 암환자 유전자 및 임상 데이터를 분석하여 암치료에 유익한 합성치사 관계를 예측하는 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘을 이용하면 개별 항암 치료제의 치료 효과를 예측할 수 있는 유전자 생체지표를 밝혀낼 수 있다.

이렇게 밝혀진 합성치사 유전자 생체지표는 기존의 맞춤 치료를 획기적으로 발전시킬 잠재력이 있다. 항암제가 효과가 있을지를 치료하기 전에 환자의 유전자 데이터만 가지고 예측함으로써 불필요한 치료를 막을 수 있고, 환자에게 가장 효율적인 치료를 제공할 수 있다.

이를 검증하기 위해 연구진은 세계 각국의 암센터에서 실시된 다양한 암종과 표적 치료제 및 면역 치료제를 아우르는 약 4,000명 이상의 환자가 참여한 48개의 임상 시험 데이터를 분석했다. 연구진이 발견한 유전자 네트워크는 80%의 표적 및 면역 항암제에 대하여 환자의 반응률 및 생존율을 기존의 다른 어떤 생체지표보다 정확하게 예측할 수 있었다.

나아가 이 합성치사 생체지표는 암 환자에게 가장 적합한 치료법을 예측할 수 있는 가능성을 제시한다. 유전자 발현 데이터를 바탕으로 최근 시행된 국제 공동 임상시험 데이터와 비교 분석한 결과, 기존의 접근법이 제공하는 것보다 2배가 넘는 환자에게 가장 효과적인 치료법을 제시할 수 있는 것으로 나타났다.

매우 고무적인 결과를 보여주는 본 연구는 독립적인 임상 시험을 통해서 검증하는 단계가 남아있다. 연구진은 현재 미국 국립암센터(National Cancer Institute), 삼성서울병원(Samsung Medical Center) 등과 함께 본 연구에서 밝혀진 유전자 네트워크가 암 환자에게 개인 맞춤 치료를 제공함으로써 실질적으로 암 환자의 생존율을 높일 수 있는지를 확인하기 위한 임상 시험을 계획하고 있다. 이 임상 시험이 성공한다면 새로운 치료법을 기다리는 많은 암 환자와 의료진에게 희망을 제시할 수 있을 것으로 보인다.

이주상 교수는 “다양한 암종과 치료제에 대해 하나의 플랫폼을 바탕으로 상당한 예측력을 보이는 것이 SELECT의 힘이다”며 “앞으로 대용량의 유전체 데이터와 발전된 인공지능 모델을 이용하여 암 정밀의학을 혁신해 나가는 것이 목표다”라고 말했다.

본 연구는 한국연구재단 의약학분야 기초연구사업의 중견연구 지원사업으로 수행되었으며, 세계적인 학술지 ‘셀 (Cell)’에 4.13(화) 온라인 게재되었다. 연구에 사용된 데이터와 소스 코드는 연구 목적으로 열람이 가능하며, 논문의 영문 요약은 저자의 트위터를 참조하면 된다.


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윤진한 2021-04-16 19:51:30
학교교육에서 변함없이 교육시키고 있습니다. 세계사의 대학들 말고,영국 옥스포드, 독일 하이델베르크(교황윤허),스페인 살라망카,포르투갈 코임브라,오스트리아 빈대학처럼 역사와 전통이 있는 대학들과, 신대륙의 이민자들로 시작해 2차대전후의 강대국중 하나인 미국 하버드의 역사는 앞으로도 유지될것입니다.

윤진한 2021-04-16 19:50:45
더 보편적인 의약품생산으로 이어지길 바랍니다. 국사 성균관(성균관대), 한나라 태학.이후의 국자감(베이징대로 승계), 볼로냐.파리대학의 교과서 자격은 변하지 않더군요. 세계종교 유교와 로마 가톨릭도 그렇습니다.교황성하의 신성성도 변하지 않더군요. 과거와 마찬가지로 앞으로도 교과서 교육은 거의 변할 사유가 없을것입니다.한국에서는 Royal성균관대(한국 최고대), Royal 서강대(세계사의 교황 윤허반영, 국제관습법상 성대 다음 Royal대 예우)학부 나오면 취업률과 유지취업률이 가장 좋은 자료도 있습니다.세계사에서 교육하는 유교교육 한나라 태학.그 이후의 국자감을 승계한 베이징대(원.명.청의 국자감에서 경사대학당을 거쳐 베이징대로 승계), 서유럽 볼로냐.파리대같은 세계사 교과서 자격은 지금도 학교교육에서 변