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등록날짜 [ 2019-11-11, 10:21 ]
말레이시아인 과학자 세레나 닉-자이날 박사 등 ‘노벨 암 연구상’ 수상
“개인맞춤형 암 치료시대 연다…전장유전체 분석으로 원인과 치료법 식별”



영국 기반 말레이시아인 과학자 세레나 닉-자이날(Dr Serena Nik-Zainal) 박사가 암 게놈의 전체적인 해석을 가속화하는 혁신적인 연구 결과를 통하여 ‘노벨 암 연구상’이라고 알려진 ‘죠셉 슈타이너 암 연구상’(Dr Josef Steiner Cancer Research Prize 2019)을 받았다. 

케임브리지대 의학연구위원회 암 분과 소속의 세레나 박사는 캠브리지 대학의 공동연구원인 폴 칼레야 박사, 이그나시오 메디나 박사와 함께 지난 18일 스위스 베른 대학교에서 이 상을 수여 받았다. 

현재 일반적으로 쓰이는 세포독성 항암제 등은 일부 부작용이 뒤따라 이에 대한 대안으로 우리 몸의 면역기능을 활용하는 3세대 면역항암제가 개발돼 사용되고 있다.

그러나 면역항암제는 암 환자 가운데 30% 내외에만 효과가 있어, 과학자들은 이 치료제의 효율을 높이기 위해 심혈을 기울이고 있다.

이런 상황에서 암세포의 전장유전체 분석(Whole Genome Sequencing, WGS)을 통해 암의 예후를 예측하는 한편, 어떤 치료법이 환자에게 가장 효과적인지를 식별하는 단서를 제공할 수 있다는 합동연구팀의 연구 결과는 암 치료를 개선하고, 개인맞춤형 암 치료시대를 열 수 있는 잠재력이 크다. 

이들의 연구는 앞서 의학전문지  ‘네이처 메디신’(Nature Medicine) 9월 30일자에 발표된 바 있다. 

<네이처 메디신> 지에 실린 논문 요약과 그래픽 자료


암세포 유전자 설계도를 상세히 분석

알려져 있다시피 인간 유전체의 DNA는 뉴클레오티드로 알려진 분자 가닥으로 구성돼 있고, A, C, G, T라는 글자로 나타낸다. 그런데 때때로 DNA의 ‘철자법(spelling)’에 변화가 생겨, 한 예로 A가 G로 바뀌기도 한다.

돌연변이로 알려진 이런 변화는 수많은 요인들에 의해 발생한다. 일부는 저절로 생기기도 하고, 어떤 것은 담배 연기나 자외선에 노출돼 일어난다. 이런 돌연변이는 모두 유전체에 특징적인 표시(signatures)를 남기게 된다.

세포가 분열하고 늘어남에 따라 DNA도 복제되는데, 이때 철자의 오류도 재현된다. 그리고 시간이 지남에 따라 수많은 오류들이 쌓이고, 이는 통제되지 않는 세포 성장, 즉 종양 발달로 이어진다.

전장유전체 분석(WGS)은 암세포의 전체 유전자 설계도를 읽고 이를 환자의 건강한 세포와 비교해 DNA가 어떻게 변이되었는지를 확인하는 기술이다.

암 전체 게놈에 나타난 모든 돌연변이를 연구하고 그 안에 있는 모든 특징적 표시를 검색함으로써 종양에 작용하는 다양한 요인들을 식별해 낼 수 있는 것.

BRCA1, BRCA2 유전자 변이에 따른 유방암 치료를 위해 쓰이는 PARP-억제제인 올라파리브(검은 회색)가 PARP1의 NAD+ 바인딩 부위를 점유하고 있는 모습 일러스트


암 발생 원인과 효과적인 치료법 식별 가능

케임브리지대 연구팀은 WGS가 환자를 치료하는 임상 환경에서 유용한지의 여부를 알기 위해 스웨덴 연구자들과 함께 SCAN-B로 불리는 인구 전체 대상 프로젝트를 수행했다.

이 프로젝트는 2010년부터 스웨덴 남부에서 유방암으로 진단받은 모든 환자를 모집함으로써 임상 결과 데이터의 양이 많아 매우 중요했다.

협동연구팀은 WGS를 사용해 삼중음성 유방암으로 진단받은 환자들의 종양을 분석했다. 삼중음성 유방암은 세 가지의 핵심 분자 수용체들이 결여됐기 때문에 그런 이름이 붙었다.

이 암은 전체 유방암의 약 9% 정도를 차지하며, 예후가 다른 암에 비해 더 나쁘다. 대체로 아프리카와 아시아계 조상을 가진 여성들에게서 더 흔하게 나타난다.

연구를 이끈 세레나 닉-자이날 박사는 “전장유전체 분석은 암 유전체의 전모를 보여준다”며, “전에는 우리가 단순히 관찰하지 않았기 때문에 볼 수 없었던 많은 것들을 살펴볼 수 있다”고 말했다.

그는 “각 환자들에 대한 완전한 암 유전체 지도를 가지고 있다면 왜 종양이 발생했고 어떤 치료법이 효과적인지를 알 수 있다”고 설명하고, “전에는 제한된 지도만 가지고 항해하는 것과 같았지만 이제는 전장유전체 분석을 통해 훨씬 상세한 지도를 확보함으로써 목적지까지 가장 최선의 경로를 알 수 있게 됐다”고 밝혔다.

새로운 약물 개발을 위한 정보 제공

연구팀은 이어 유전체 데이터에 HRDetect라 불리는 기계학습 알고리즘을 적용했다. 이 알고리즘은 연구팀이 전에 BRCA1/ BRCA2 유전자의 돌연변이로 생긴 종양을 식별하기 위해 개발한 것이다.

BRCA1/ BRCA2 두 유전자 중 어느 하나의 돌연변이를 가지고 있어도 유방암 발병 위험이 크게 증가하며, 이 종양에 대처하기 위해 특별히 PARP-억제제라는 비교적 새로운 종류의 항암제가 개발됐다.

이전의 HRDetect 점수에 따르면 일반 여성들 가운데 비교적 많은 비율이 BRCA1/ BRCA2-변이 암과 매우 유사한 암이 생길 수 있는 것으로 추정됐다.

연구팀은 점수를 매긴 다음 각 환자들을 높은 점수, 중간 점수, 낮은 점수로 분류했다.

높은 점수를 받은 환자들은 현재의 삼중음성 유방암 치료법으로 최상의 결과를 보였고, PARP 억제제에도 가장 잘 반응했다.
그런데 놀랍게도 중간 점수자들에게서 가장 좋지 않은 결과가 나왔다. 현재 사용되는 삼중음성 유방암 치료제가 제한된 효과만 보였고, 이는 새로운 접근법이 필요하다는 점을 시사했다.

WGS를 통해 나타난 유전적 변화와 특성 표시가 종양 진행 메커니즘에 대한 단서를 제공해 새로운 약물 개발에 도움을 줄 수 있었다.

난치암까지도 관리 형태 바꿀 것

한편 낮은 점수를 받은 환자들은 결과가 좋지는 않았으나 중간 점수자들처럼 나쁘지는 않았다. 일부 이런 종양들의 WGS 프로파일에 나타난 생물학적 문제들은 기존 약물이나, 현재 임상시험 중인 체크포인트 억제제 혹은 AKT 억제제로 치료가 가능할 것으로 생각됐다.

논문 제1저자인 스웨덴 룬드대 임상과학부 요한 스타프(Johan Staaf) 박사는 “전장유전체 분석을 사용해 우리는 여전히 힘든 싸움을 벌이고 있는 삼중음성 유방암 환자들이 현재의 약물에 잘 반응하는지 그렇지 않은지를 실제로 판별할 수 있다“고 말했다.

그는 “중요한 것은 이 접근법이 결과가 좋지 않은 종양에서의 일부 잘못된 메커니즘에 대한 단서를 제공하고, 그에 따라 이 종양들에 달리 접근해 치료하거나 새로운 약물을 개발할 수 있는 정보를 준다는 점”이라고 덧붙였다.

유전체 분석 기술의 속도는 WGS를 24시간 안에 처리하고, 다른 데이터 분석은 24~48시간 정도가 걸릴 만큼 짧아졌다. 따라서 이론상으로는 당연히 모든 환자들에게 전장유전체 분석을 제공할 수 있고, 각 환자의 종양에 대한 개별 판독과 가능한 치료 옵션을 제시할 수 있다.

닉-자이날 박사는 “전장유전체 분석으로 개인맞춤형 암 치료시대를 열 수 있는 잠재력은 엄청나게 크다”고 밝혔다. 그는 “과거에는 막대한 양의 데이터를 처리하는 비용과 관리 문제가 유전체 분석의 폭넓은 응용과 확산을 막는 장벽이었다”고 지적하고, “난치암까지도 관리 형태를 바꿀 수 있는 가능성과 함께, 앞으로 모든 환자들에게 이 서비스를 제공할 수 있는 시대로 접어들고 있다”고 강조했다. (#)
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