‘세계 최대 규모’ 암 지도 구축…KAIST "면역 치료, 예후 예측에 기여"
KAIST가 세계 최대 규모의 암 데이터베이스를 구축했다. 이 데이터베이스는 세포 상태가 암 환자의 치료 및 예후에 미치는 영향을 분석하는 데 기여할 것으로 기대된다.
KAIST는 박종은 의과학대학원 교수, 최정균 바이오및뇌공학과 교수가 참여한 공동 연구팀(제1 저자 강준호 박사·이준형 박사)이 세계 최대 규모의 암 조직 단일세포 및 공간전사체 데이터베이스를 구성, 이를 바탕으로 이세훈 삼성서울병원 교수 연구팀과 면역 치료의 예후 예측에 중요한 세포 생태계 타입을 보고했다고 22일 밝혔다.
단일세포 및 공간전사체는 모든 유전자의 발현 양상을 개별 세포 단위 또는 3차원 조직 구조상에서 분석한 데이터다.
디지털 암 정보 축적은 데이터 생산을 넘어, 데이터의 수집 및 관리 방법을 정립하고 빅데이터를 운용하는 것이 큰 경쟁력이 될 수 있다. 전략적으로는 정밀 임상정보와 연계할 수 있는 국내 생산 데이터와 다양성에 대한 이해를 도모할 수 있는 대규모 국제 데이터 모두를 수집해 통합하는 게 중요 과제로 꼽힌다.
특히 암은 인체에서 스스로 진화하는 특성을 가져 암 조직 내 세포 생태계를 구성하는 세포별 이질성과 세포 간의 상호작용을 파악하는 것이 가장 중요하다.
단일세포 및 공간 전사체는 미세 환경을 구성하는 세포와 세포의 3차원적 배열 및 상호작용을 정량적으로 측정 및 표현한다. 이는 미세 환경의 이질성 개념을 생태계 수준으로 확장해 디지털 정보의 형태로 저장 및 분석할 수 있게 한다는 점에서 의미가 있다.
KAIST 연구팀은 암세포 생태계 타입을 전 암종(pan-cancer) 수준에서 규명하기 위해 암 환자에게서 얻은 1000개의 조직 샘플, 500여명에게서 얻은 정상 조직 샘플에 대한 단일세포 전사체 데이터를 30종 이상의 암종과 연관 지어 모든 암에 대한 세포 지도를 총망라한 ‘암종 단일세포 지도(pan-cancer single-cell atlas)’를 구축했다.
우선 내과 전문의가 포함된 연구진이 직접 데이터를 수집하고, 메타데이터 재처리 및 암종 분류를 진행함으로써 암 조직을 구성하는 100여개의 세포 상태를 규정했다.
이어 이들의 발생빈도를 바탕으로 암 종별 조직의 상태를 분류, 미국의 암 환자 공공 데이터베이스(TCGA) 등 대규모 코호트 데이터를 활용해 각 세포의 상태가 암 환자 대상의 치료와 예후에 미치는 영향을 분석했다.
특히 삼차 림프 구조(tertiary lymphoid structure) 구성요소를 포함한 인터페론 연관 생태계가 삼성서울병원 연구팀의 폐암 코호트 등지에서 면역관문 억제 치료를 받은 여러 암종의 면역관문 억제 치료 반응 예측에 효과적임을 확인했다.
삼차 림프 구조는 림프절과 유사하지만 건강한 조직에서는 형성되지 않고, 만성염증·감염·암 등이 있는 곳에서 면역 세포가 조직화 돼 형성되는 구조물을 말한다.
박종은 교수는 “공동 연구팀은 연구를 통해 세계 최대 규모의 암 조직 데이터베이스를 구축하는 데 성공했다”며 “이는 면역 치료의 예후 예측에 중요한 영향을 줄 것으로 기대한다”고 말했다.
그러면서 “무엇보다 이번 연구 결과는 소수의 환자에게 아주 좋은 치료반응을 보이나 일부의 경우 면역 관련 부작용을 나타내는 면역 관문 억제제의 치료 대상군 선정에 효과적일 것”이라고 덧붙였다.
한편 공동 연구팀은 한국연구재단의 차세대바이오유망범용기술연구지원사업과 우수신진연구사업, 한국보건산업진흥원 연구중심병원 육성사업, 융합형의사과학자양성사업 및 포스코사이언스펠로우십의 지원을 받아 연구를 수행했다.
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연구 결과는 국제 학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈’지 5월 14일자로도 출판됐다.
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