암세포 분석 정확도 58% 높이는 유전자 검사법 개발

환자의 암세포 분석 정확도를 최대 58%가량 높일 수 있는 최신 유전자 검사법이 개발됐다. 인간 암 연구에서 널리 쓰이는 실험법인 환자유래모델에서 실험 쥐 정상 세포가 줄 수 있는 오류를 파악하고 이를 제거해 암 치료 정확성을 높이게 된 것이다. 

11일 김상우 연세대학교 의과대학 연구팀은 "체외에서 보존·증식된 환자의 암세포 시료의 유전체를 분석하는 과정에서 발생할 수 있는 오류를 바로잡아 더 정확한 정보에 바탕해 환자를 치료할 수 있게 됐다"며 이 같이 밝혔다. 김 교수 연구팀 논문은 이날 유전체학 분야 국제학술지인 '지놈 바이올로지'에 게재됐다. 

환자의 종양을 연구하려면 충분한 양의 종양 세포가 필수적이다. 하지만 검사 재료로 쓰이는 암세포 양은 한정적이기에 환자유래모델을 주로 활용한다. 환자유래모델은 암세포를 실험실 수준에서 증식시켜 분석에 활용하는 실험 기법이다. 하지만 이 모델은 살아 있는 쥐 신체나 쥐에서 추출한 가상 세포질에서 배양된 인간 종양 세포이므로 최소 10%에서 최대 70%까지 쥐 정상 세포가 함께 자란다는 문제가 있다. 쥐 정상 세포가 주는 영향이 불가피하다는 얘기다. 따라서 환자유래모델을 통해 환자의 특이 유전변이를 분석하려면 쥐의 정상 세포에서 유래한 변이가 분석에 미치는 영향을 정확히 파악해 이를 제거해야만 한다. 

이를 위해 연구진은 쥐의 정상 세포가 인간 유전 변이에 미치는 영향부터 분석했다. 세 가지 계통의 정상 실험 쥐 다섯 마리에게서 얻은 간 조직 유전자 서열을 읽어내 인간 유전체 분석법을 적용했다. 그 결과 인간 유전체의 49%에 달하는 영역에 쥐의 유전자 서열 조각들이 정렬된다는 사실이 밝혀졌다. 그중 특히나 409개 암 관련 유전자도 포함돼 인간 암 연구에 큰 혼란을 초래하고 있었음이 드러났다. 

연구진은 이어 쥐의 유전체가 인간 유전체 분석에 포함될 경우 유전 변이로 검출되는 120만 개 전 서열을 모두 찾아냈다. 그리고 이를 '하마'(HAMA)로 명명해 공신력 있는 암 관련 체성 유전 변이 데이터 베이스인 'COSMIC'에 등록된 유전 변이를 변이의 발견 출처별로 분류해 살폈다. 이로써 쥐를 이용한 실험모델을 출처로 하는 분류들에서 유독 하마의 관찰 빈도가 높다는 사실이 확인됐다.

김 교수는 "생산한 쥐의 유전체 서열 데이터를 인간 유전체 서열 데이터와 다양한 비율로 혼합해 하마 위치의 변이 서열 발생빈도를 면밀히 계산했다"며 "미지의 시료에 포함된 쥐 유전체의 오염도를 예측할 수 있는 공식을 이를 통해 도출해냈다"고 밝혔다. 이어 "지금껏 개발되고 알려진 인간과 쥐 유전체를 분리하는 프로그램과 방법들의 성능을 서로 비교하고 분석했다"면서 "분석 목적에 따라 가장 높은 성능을 지닌 프로그램을 제시했다"고 덧붙였다. 

하지만 문제가 완벽히 해결된 건 아니었다. 이 같은 프로그램으로 쥐의 유전 서열을 분리·제거하더라도 쥐 유전체에서 소량의 변이가 여전히 검출된 탓이다. 김 교수는 "연구팀이 밝혀낸 하마 리스트와 일치하는 유전 변이를 추가로 제거해야지만 정확도 향상을 이루어낼 수 있었다"며 "이 결과를 토대로 환자유래모델에서 검출되는 쥐 우전 서열들을 제거하기 위한 최적 분석법을 최종적으로 제시했다"고 설명했다. 이 분석법을 적용해보니 기존보다 최대 58%이상 정확도가 향상된 것으로 나타났다. 

이번 연구 결과는 국내외 암 연구 결과의 신빙성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다. 연구팀은 쥐의 유전체 오염 비율을 환자 개개인에 맞춰 정확히 계산할 수 있는 분석 도구까지 추가로 개발한다는 계획이다. 순수 인간의 유전체 데이터를 얻는 도구 또한 개발해 개인별 맞춤 치료를 위한 후속 연구도 진행한다. 



출처 : https://n.news.naver.com/article/009/0004461339