KAIST 연구진이 컴퓨터를 통해 24개 암종에 해당하는 1043명의 암 환자에 대한 대사 모델 구축에 성공하면서 암 치료에 새로운 바람을 불어왔다.

KAIST는 생명화학공학과 김현욱 교수, 이상엽 특훈교수 연구팀이 서울대학교병원 고영일 교수, 윤홍석 교수 및 정창욱 교수 연구팀과의 공동연구를 통해 암 체세포 유전자 돌연변이와 연관된 새로운 대사물질·대사경로를 예측하는 컴퓨터 방법론을 개발했다고 18일 밝혔다.

최근 암 유발 대사물질(oncometabolite)의 발견과 이를 표적으로 하는 신약들이 미국식품의약국(FDA)의 승인을 받으며 주목받고 있는데, 신약 중에는 급성 골수성 백혈병의 치료제로 사용되고 있는 '팁소보(아이보시데닙 성분)' 와 약물 '아이드하이파(에나시데닙 성분)'가 포함된다.

하지만 암 대사를 연구하고 새로운 암 유발 대사물질을 발굴하기 위해서는 대사체학 등의 방법론이 필요한데, 이를 대규모 환자 샘플에 적용하기 위해서는 상당한 시간과 비용이 소요돼 왔다.

따라서 암과 관련된 많은 유전자 돌연변이들이 밝혀졌음에도 그에 상응하는 암 유발 대사물질은 극소수만 알려진 한계가 있었다.

이와 같은 한계를 극복하기 위해 김 교수 공동연구팀은 세포 대사 정보를 예측할 수 있는 게놈 수준의 대사 모델에 국제 암 연구 컨소시엄에서 공개하고 있는 암 환자들의 전사체 데이터를 통합해 24개 암종에 해당하는 1043명의 암 환자에 대한 대사 모델을 성공적으로 구축했다.

공동연구팀이 1043명의 암 환자 특이 대사 모델과 동일 환자들의 암 체세포 돌연변이 데이터를 활용해 구성한 컴퓨터 방법론은 4단계로 구성된다.

단계별로 살펴보면 △첫 단계는 암 환자 특이 대사 모델 시뮬레이션을 통한 환자별 모든 대사물질 활성 예측 △두 번째 단계는 특정 유전자 돌연변이를 활용해 앞서 예측된 대사물질의 활성에 유의한 차이를 일으키는 짝 선별 △세 번째 단계는 특정 유전자 돌연변이와 연결된 대사물질들을 대상으로 유의하게 연결된 대사경로 추가 선별 △마지막 단계는 '유전자-대사물질-대사경로' 조합 완성을 통한 컴퓨터 방법론 결과 도출이다.

논문의 공동 제1 저자인 이가령 박사와 이상미 박사는 "이번 연구에서 개발된 방법론은 암 환자 코호트의 돌연변이·전사체 데이터를 토대로 다른 암종에 대해서도 쉽게 적용될 수 있다"며 "유전자 돌연변이가 대사경로를 통해 어떻게 세포대사에 변화를 일으키는지 체계적으로 예측할 수 있는 최초의 컴퓨터 방법론이라는 데 큰 의의가 있다" 고 말했다.

이번 논문은 바이오메드 센트럴에서 발행하며, 생명공학·유전학 분야의 대표적 국제학술지인 게놈 바이올로지에 게재됐다. /대전=이한영기자