작성일 : 17-12-07 15:15
KAIST 조광현 교수 연구팀, "약물저항성의 원인 억제 가능한 핵심 원천기술 확보한 것"
 글쓴이 : happy
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세포 분자네트워크의 동역학 분석에 기반한 암세포 유형별 약물타겟 발굴 및 암환자별 맞춤치료 전략.<그림=KAIST 제공 >
세포 분자네트워크의 동역학 분석에 기반한 암세포 유형별 약물타겟 발굴 및 암환자별 맞춤치료 전략.<그림=KAIST 제공>

KAIST(총장 신성철)는 조광현 바이오및뇌공학과 교수 연구팀이
암세포의 유형에 따라 최적의 약물 표적을 찾는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.

이번에 개발된 기술은 암세포 유전자 변이가 반영된 분자네트워크의 다이나믹스(동역학)를 분석해 약물 반응을 예측하는 기술이다.

인간의 암세포는 유전자 돌연변이, 유전체 단위의 반복적 변이 등 여러 형태의 유전자 변이가 존재한다. 또 변이의 종류에 따라 약물 반응도 다양하다.

암 연구자들은 암 환자에게서 자주 발견되는 유전자 변이를 파악하고 이 중 특정 약물의 지표가 될 수 있는 유전자 변이를 찾는 연구를 진행해왔다. 하지만 암세포의 유전자변이는 해당 유전자 뿐 아니라 상호작용하는 다른 유전자와 단백질에도 영향을 미친다. 

이로 인해 항암제에 대한 암세포의 반응이 변화하게 된다. 소수의 암 관련 유전자를 표적으로 하는 기존 치료법은 약물저항성을 갖는 대다수 환자에게 효과적으로 적용되지 못한다.

조광현 교수 연구팀은 슈퍼컴퓨팅을 이용한 대규모 컴퓨터시뮬레이션과 세포 실험 융합으로 암세포 분자네트워크의 다이나믹스(동역학) 변화를 분석했다. 

이를 통해 약물반응을 예측하고 유형별 암세포의 최적 약물 표적을 발굴하는 기술을 개발했다. 연구팀은 대규모 암세포 유전체 데이터를 분자네트워크에 반영했고 유전자 변이 특성에 따라 서로 다른 분자네트워크를 생성했다.

또 각 분자네트워크에 대해 약물반응 분석을 수행해 암세포의 변화를 정량·집단화했다. 그리고 컴퓨터시뮬레이션 분석으로 효능과 조합에 따른 약물반응 정도를 예측했다. 결과를 토대로 폐암, 유방암, 골종양 등 다양한 암세포주 약물반응을 비교 검증했다.

연구팀은 "약물저항성의 원인을 사전에 예측하고 이를 억제할 수 있는 최적의 약물 표적을 발굴할 수 있는 핵심 원천기술을 확보하게 됐다"고 밝혔다. 

조광현 교수는 "암세포별 유전변이는 약물반응 다양성의 원인이지만 지금까지 그 분석이 제대로 이뤄지지 못했다"며 "암세포 유형별 약물반응을 시뮬레이션으로 분석해 약물 반응의 원리를 파악하고 최적 약물 타겟까지 발굴할 수 있게 됐다"고 전했다.

한편, 이번 연구 논문은
'네이처 커뮤니케이션즈(Nautre Communications)' 12월 5일자로 온라인 게재됐다.