KAIST, 암세포 유형별 맞춤치료 응용 기술 개발

조광현 바이오및뇌공학과 교수 연구팀, 네이처에 논문 게재

▲ KAIST 조광현 교수(오른쪽)와 최민수 박사 [KAIST 제공=연합뉴스]

▲ 환자 유전변이를 반영해 구축한 분자네트워크 동역학 분석을 통해 약물 반응을 예측하는 설명도. 이 분석결과를 토대로 최적의 약물 또는 약물조합을 탐색할 수 있다고 KAIST는 설명했다. [KAIST 제공=연합뉴스]

▲ 컴퓨터시뮬레이션을 통한 암세포 유형별 약물 반응 예측과 세포실험 비교 검증 [KAIST 제공=연합뉴스]

▲ 암세포별 분자네트워크 동역학 분석에 기반한 약물 반응 예측도. 약물 반응에 따라 암세포를 군집화할 수 있다. [KAIST 제공=연합뉴스]

KAIST, 암세포 유형별 맞춤치료 응용 기술 개발

조광현 바이오및뇌공학과 교수 연구팀, 네이처에 논문 게재

(대전=연합뉴스) 이재림 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 조광현 바이오및뇌공학과 교수 연구팀이 암세포 유형에 따라 최적 약물 표적을 찾는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.

인간 암세포는 유전자 돌연변이나 유전체 단위 반복적 변이 등 여러 형태로 나타낸다.

변이는 같은 암종에서도 암세포에 따라 많은 차이를 보이기 때문에 약물에 대한 반응도 제각각이다.

학계는 암 환자에게서 빈번하게 발견되는 유전자 변이를 파악하는 한편 특정한 약물에 반응하는 유전자 변이를 찾고자 노력하고 있다.

암세포 유전자 변이는 해당 유전자 기능뿐 아니라 유전자와 상호작용하는 다른 유전자나 단백질에 영향을 미친다.

결과적으로는 분자 네트워크(분자 간 상호 작용 체계) 동역학 특성에 변화를 일으킨다고 KAIST는 설명했다.

이런 특성을 무시하고 소수의 암 관련 유전자를 표적으로 삼아 치료한다면 약물 저항성을 갖는 많은 환자에게 효과를 거둘 수 없다는 뜻이다.

조 교수 연구팀은 슈퍼컴퓨팅을 이용한 대규모 시뮬레이션과 세포실험을 융합해 암세포 분자네트워크 동역학 변화를 분석했다.

이를 통해 약물 반응을 예측해 유형별 암세포 최적 약물 표적을 발굴하는 기술을 고안했다.

폐암, 유방암, 골종양, 피부암, 신장암, 난소암 등 다양한 암세포 주를 대상으로 약물 반응 실험도 수행해 비교 검증했다.

이 기술을 활용하면 다양한 약물 반응 원인을 특정 유전자나 단백질뿐만 아니라 상호조절작용까지 종합적으로 고려해 분석할 수 있다고 연구팀은 전했다.

아울러 약물 저항성 원인을 사전에 예측하는 한편 이를 억제하는 방안도 살필 수 있게 했다.

기존 약물의 새로운 적용대상을 찾는 핵심 원천기술을 확보한 셈이라고 KAIST는 덧붙였다.

조광현 교수는 "암세포별 유전변이는 약물 반응 다양성 원인이지만, 지금까지 이에 대한 총체적 분석이 이뤄지진 못했다"며 "시스템생물학을 통해 암세포 유형별 분자네트워크 약물 반응을 시뮬레이션으로 분석해 약물 반응 원리를 파악하고 새로운 개념의 최적 약물 타깃을 찾은 것"이라고 말했다.

최민수, 시 주 (Shi Jue), 주 양팅 (Zhu Yanting), 양 루젠 (Yang Ruizhen) 씨가 참여한 이 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업 지원으로 수행했다.

성과를 담은 논문은 '네이처 커뮤니케이션즈'(Nature Communications) 5일 자 온라인 판에 실렸다.

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