항암제를 이용한 암치료 효과를 더 명확히 할 수 있는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 임상시험이 필요없이 향후 5년 이내 의료현장에서 적용이 가능할 전망이다.

한국과학기술원(KAIST)는 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 나타나는데, 변이는 같은 암종에서도 암세포에 따라 많은 차이를 보여 약물에 대한 반응도 제각각이다.

학계는 그동안 암 환자에게 빈번하게 발견되는 유전자 변이를 파악하고 특정 약물에 반응하는 유전자 변이를 찾는 연구를 해왔다.

암세포 유전자 변이는 해당 유전자 기능뿐 아니라 유전자와 상호작용하는 다른 유전자나 단백질에 영향을 미치고, 결과적으로 분자 네트워크(분자 간 상호 작용 체계) 동역학 특성에 변화를 일으킨다.

조광현 교수팀은 이런 특성을 무시하고 소수의 암 관련 유전자를 표적으로 삼아 치료하면, 약물 저항성을 갖는 많은 환자에게 효과를 거둘 수 없다고 설명했다.

조 교수 연구팀은 "슈퍼컴퓨팅을 이용한 대규모 시뮬레이션과 세포실험을 융합해 암세포 분자네트워크 동역학 변화를 분석했고, 이를 통해 약물 반응을 예측해 유형별 암세포 최적 약물 표적을 발굴하는 기술을 고안했다"고 밝혔다.

연구팀은 폐암, 유방암, 골종양, 피부암, 신장암, 난소암 등 다양한 암세포 주를 대상으로 약물 반응 실험도 진행해 비교 검증했고, 이 기술을 활용하면 다양한 약물 반응 원인을 특정 유전자나 단백질뿐만 아니라 상호조절작용까지 종합적으로 고려해 분석이 가능하다.

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 설명했다.