카이스트, 암세포 유형별 최적약물표적 발굴기술 개발

암세포는 유전자 돌연변이, 유전자 단위의 변화 등 다양한 원인으로 발생하기 때문에 똑같은 암이라도 환자에 따라 치료제에 대한 반응이 다른 차이를 보이는 경우가 많다.이런 문제점을 해결하기 위해 카이스트 바이오 및 뇌공학과 조광현 교수팀은 시스템생물학을 활용해 암세포 유형에 따라 최적의 약물 표적을 찾는 기술을 개발하고 기초과학 및 공학 분야 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’ 5일자에 발표했다.

적(암세포)를 제거할 수 있는 폭탄(치료제)를 골라 정확한 위치(암의 원인)에 투하하는 기술을 개발한 것이다.

지금까지 암 관련 연구자들은 환자에게서 자주 나타나는 유전자 변이를 파악하고 암을 일으키는 핵심 유전자 변이를 찾는데 노력을 집중했다.

그렇지만 이런 접근법은 암세포 내 다양한 유전자와 단백질 상호작용에 의해 발생하는 생물학적 특징과 약물반응의 차이에 대해 설명하지 못해왔다.

실제로 암세포의 유전자 변이는 해당 유전자 기능은 물론 유전자와 연결돼 있는 다른 유전자와 단백질에 영향을 미친다. 또 항암제가 투여됐을 경우 암세포의 반응이 끊임없이 변화되기 때문에 분자네트워크의 동역학적 특성을 밝혀내지 못한 일반적인 항암치료는 내성을 갖게 만들 수 있다.연구팀은 슈퍼컴퓨터를 활용한 대형 컴퓨터 시뮬레이션과 세포실험을 통해 암세포 분자 네트워크의 동역학 변화를 분석했다. 이를 통해 약물 투여에 따른 반응을 예측해 암세포 유형별로 최적의 약물 투여위치와 투여할 약물을 찾는 기술을 개발했다.

연구팀은 이를 통해 폐암, 유방암, 골종양, 피부암, 신장암, 난소암 등 다양한 암세포의 약물 투여에 따른 변화를 정량화하고 군집화하는데 성공했다.

조광현 교수는 “이번 연구는 시스템생물학을 통해 암세포 유형별 분자네트워크의 약물반응을 시뮬레이션으로 분석해 약물 반응의 근본적 원리를 파악하고 새로운 개념의 최적 약물 타겟을 발굴할 수 있게 해준다”며 “암 관련 신약 개발은 물론 맞춤형 치료에도 도움을 줄 것”이라고 말했다.

유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr