삼성서울 남도현 교수팀, 종양 스페로이드 활용 임상반응 예측 알고리즘 개발
국내 연구진이 종양 스페로이드를 활용한 임상반응 예측 알고리즘을 개발했다. 암 표적치료에 있어 혁신적 방향성을 제시하는 연구라는 평가다.
9일 보건복지부에 따르면, 삼성서울병원 선도형난치암연구사업단 남도현 교수팀이 종양 스페로이드의 유전체-약물 반응성에 기반한 임상반응 예측 알고리즘을 개발, 암 환자 맞춤 표적치료법을 제시했다.
이번 연구성과는 세계적 저명 학술지인 '네이처 제네틱스(Nature Genetics)' 온라인판 9월 27일자에 '뉴스 앤 뷰(News & Views)'로 소개됐다.
일반적으로 항암치료의 결과는 종양의 유전체 및 분자적 배경에 따라 환자마다 다르게 나타나, 치료 성공률을 높이기 위해서는 환자 유래 암세포나 줄기세포를 배양하여 약물반응을 사전에 스크리닝하고, 환자 특성에 맞는 치료제를 적용하는 것이 중요하다.
그러나 기존의 암세포 약물 스크리닝 방법인 세포주 모델과 오가노이드모델은 각각 환자 종양의 분자적 특성을 온전히 보존하지 못하며, 실시간 약물 반응 예측이 어려워 임상에 도입하기 어렵다는 단점이 있었다.
남도현 교수팀은 총 14종의 암종에서 462건의 종양 스페로이드를 수집해 각 스페로이드마다 60종의 표적항암제 반응성을 살펴 그 상관관계를 규명하고, 신규 분자표적 및 병용치료 전략을 제시했다.
일례로 남 교수팀은 EGFR(Epidermal Growth Factor Receptor, 상피세포 성장 인자 수용체) 변이 종양 그룹 분석을 통해, NRG1(Neuregulin1, 뉴레글린-1)의 과발현 종양이 EGFR 억제제 치료에 저항한다는 사실을 확인했다. NRG1 표적항체 병용치료를 통해 기존 EGFR 억제제 치료 효과를 유의하게 개선할 수 있다는 의미다.
아울러 혈액암에 주로 사용되는 치료제 이브루티닙(Ibrutinib)이 EGFR 유전자 억제제와 유사한 약물 반응성을 보인다는 점도 확인했다. EGFR 유전자 변이가 이브루티닙 치료의 신규 표지마커가 될 수 있다는 얘기다.
남도현 교수는 "다양한 분야의 많은 연구진의 참여로 창출된 대규모 종양 스페로이드의 유전체-약물반응 분석을 통해 치료적중률을 높임으로써 암환자의 생존기간 및 삶의 질을 향상시킬 수 있는 중요한 단초가 될 수 있을 것으로 기대된다"고 밝혔다.
한편 이번 연구는 보건복지부 선도형특성화연구사업의 지원을 받아 수행됐다.