KAIST 조광현 바이오및뇌공학과 교수 연구팀
네이처 커뮤니케이션즈 온라인판에 게재
기존 약물 새로운 대상 찾는 핵심원천 기술이기도
국내 연구진이 암세포의 유형에 따라 최적의 약물 표적을 찾는 기술을 개발했다.
6일 한국과학기술원(KAIST)에 따르면 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀은 시스템생물학을 이용해 암세포의 유전자변이가 반영된 분자네트워크의 동역학을 분석해 약물의 반응을 예측하는 기술 개발에 성공했다. 연구 성과를 담은 논문은 ‘네이처 커뮤니케이션즈’ 5일자 온라인판에 게재됐다.
인간의 암세포에선 유전자 돌연변이, 유전체 단위의 반복적 변이 등 여러 형태의 유전자 변이가 일어난다. 이는 같은 종류의 암에서도 암세포에 따라 많은 차이를 보여 약물 반응도 다양하다.
이 때문에 암 연구자들은 특정 약물의 지표로 사용될 수 있는 유전자 변이를 찾고 있다. 하지만 단일 유전자변이의 발견이나 유전자네트워크의 구조적 특징 분석에 초점을 맞추다 보니 암세포 내 다양한 유전자 및 단백질의 상호작용에 의해 유발되는 생물학적 특성과 약물반응의 차이를 설명하지 못하고 있다.
암세포의 유전자변이는 해당 유전자의 기능은 물론, 상호작용하는 다른 유전자, 단백질에 영향을 미쳐 결과적으로 분자네트워크의 동역학 특성에 변화를 유발하고, 항암제에 대한 암세포의 반응도 변화한다. 이로 인해 동역학 특성을 무시하고 소수 암 유전자를 표적으로 하는 현재의 치료법은 일부 환자에게만 유용하고, 약물저항성을 갖는 대다수 환자에겐 효과적이지 않다.
연구진은 이런 문제 해결을 위해 슈퍼컴퓨팅을 이용한 대규모 컴퓨터 시뮬레이션과 세포 실험을 융합해 동역학 변화를 분석, 약물반응을 예측해 유형별 최적의 약물 표적을 발굴하는 기술을 찾아냈다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 토대로 폐암, 유방암, 골종양, 피부암, 신장암, 난소암 등 다양한 암세포주를 대상으로 약물 반응 실험도 진행해 비교 검증했다.
연구진은 이 기술을 활용하면 다양한 약물 반응 원인을 특정 유전자나 단백질은 물론, 상호조절 작용까지 종합적으로 분석할 수 있고, 약물 저항성 원인 사전 예측 및 억제 방안 개발도 가능하다고 설명했다. 이는 기존 약물의 새로운 적용대상을 찾는 핵심 원천기술을 확보한 것으로 볼 수 있다.
조 교수는 “암세포별 유전변이는 약물반응 다양성의 원인이지만 지금까지 총제적 분석이 이뤄지지 못했다”며 “시스템생물학을 통해 약물 반응의 근본적 원리를 파악하고, 새로운 개념의 최적 약물 타켓을 발굴할 수 있게 됐다”고 말했다.
과학기술정보통신부와 한국연구재단 중견연구자지원사업, 바이오의료기술개발사업 지원으로 수행한 이 연구에는 최민수, 시 주(Shi Jue), 주 양팅(Zhu Yanting), 양 루젠(Yang Ruizhen)씨가 참여했다.
최두선 기자 balanceds@hankookilbo.com
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