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세계 최대 암 데이터베이스 구축, 정확한 예후 예측에 가까워지나

2024.05.22 · 정성경 기자

암은 우리 몸 안에서 스스로 진화하는 특성을 가지고 있어 암 조직 내의 세포 생태계를 구성하는 각 세포의 이질성과 이들의 상호작용을 파악하는 것이 가장 중요하다.

최근 발달하고 있는 단일세포 및 공간 전사체는 미세환경을 구성하는 세포들과 그들의 3차원적 배열과 상호작용을 측정하고 표현할 수 있다. 이는 곧 미세환경의 이질성 개념을 생태계 수준으로 확장해 디지털 정보의 형태로 저장하고 분석할 수 있게 한다.

단일세포 및 공간전사체란 모든 유전자의 발현 양상을 개별 세포 단위에서 혹은 3차원 조직 구조상에서 분석한 데이터를 말한다.

KAIST 의과학대학원 박종은 교수, 바이오및뇌공학과 최정균 교수 공동 연구팀이 세계 최대 규모의 암 조직 단일세포 및 공간전사체 데이터베이스를 구성하고, 이를 바탕으로 삼성서울병원 이세훈 교수 연구팀과 함께 면역 치료의 예후 예측에 중요한 세포 생태계 타입을 보고했다고 22일 밝혔다.

연구팀은 암세포 생태계 타입들을 전 암종(pan-cancer) 수준에서 규명하기 위해 약 1,000개의 암 환자 조직 샘플, 500여 명의 정상 조직 샘플에 대한 단일세포 전사체 데이터를 30종 이상의 암종에 대해 수집했다. 그리고 모든 암에 대한 세포 지도가 총망라된 전 암종 단일세포 지도(pan-cancer single-cell atlas)를 구축했다.

본 연구진에서 구축한 세계 최대 규모의 단일세포 암 전사체 데이터베이스 구성도 (왼쪽) 및 구축에 사용된 파이프라인 (오른쪽). 출처 KAIST
본 연구진에서 구축한 세계 최대 규모의 단일세포 암 전사체 데이터베이스 구성도 (왼쪽) 및 구축에 사용된 파이프라인 (오른쪽). 출처 KAIST

내과 전문의가 포함된 연구진이 직접 데이터를 수집하고, 메타데이터 재처리 및 암종 분류를 진행함으로써 암 조직을 구성하는 100여 개의 세포 상태를 규정했다. 그리고 이들의 발생빈도를 바탕으로 각 암종별 조직의 상태를 분류했다. 또한 미국의 암 환자 공공 데이터베이스(TCGA) 등의 대규모 코호트 데이터를 활용해 각 세포 상태가 암 환자의 치료 및 예후에 미치는 영향을 분석했다.

단일세포 암 전사체 데이터의 상세 분석을 위한 데이터 프로세싱 과정 모식도. 출처 KAIST
단일세포 암 전사체 데이터의 상세 분석을 위한 데이터 프로세싱 과정 모식도. 출처 KAIST

특히 여러 세포 상태 간의 상호작용 분석을 통해서 암세포 생태계 네트워크를 구축했다. 이 중에서 삼성서울병원 이세훈 교수 연구팀의 폐암 코호트를 포함해 면역관문 억제 치료(immune checkpoint inhibitor)를 받은 여러 암종들에서 면역관문 억제 치료 반응 예측에 효과적임을 확인했다.

면역관문 억제치료란 T세포 혹은 암세포에서 발현되는 PD-1/PD-L1, CTLA-4와 같은 면역관문(immune checkpoint)을 차단하여 암세포와 싸우는 면역 반응을 활성화시키는 치료방법이다.

연구를 주도한 박종은 교수는 “이번 연구를 통해 세계 최대 규모의 암 조직 데이터베이스를 구축하고, 이를 바탕으로 면역 치료의 예후 예측에 중요한 영향을 줄 것이다. 또한 소수의 환자에게 아주 좋은 치료반응을 보이나 일부의 경우 면역 관련 부작용을 나타내는 면역 관문 억제제의 치료 대상군 선정에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다”고 말했다.

암과 정상 조직의 세포 생태계 네트워크 비교. 출처 KAIST
암과 정상 조직의 세포 생태계 네트워크 비교. 출처 KAIST

이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 지에 5월 14일 자로 출판됐다.

암스쿨에 게재된 기사는 미국국립암연구소(NCI), 미국암협회(ACS), 국립암센터(NCC), 일본국립암연구소(NCCJ), 엠디앤더슨암센터(MD Anderson Cancer Center) 등 검증된 기관의 검증된 자료를 토대로 작성되었습니다.

이 글은 2024년 5월 작성 시점의 정보입니다. 치료 기준·급여 정보는 바뀌었을 수 있으니, 진료와 치료 결정은 반드시 담당 의료진과 상의하세요.

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