국내 연구팀이 약물(항암제)에 내성을 가진 암세포를 다시 약물에 반응토록 할 방법론을 고안했다.
암세포의 항암제 내성은 암 치료에 걸림돌이 된다.
기존에는 이 같은 문제를 해결하기 위해 새 표적을 찾아 암세포를 제거하는 방식이 주로 이용됐다.
하지만 이는 더 강한 내성을 유도하는 위험 부담을 가졌다.
반면 연구팀이 고안한 방법론은 약물에 무뎌진 암세포를 다시 민감하게 만들 핵심 유전자를 자동으로 예측할 수 있게 한다는 점에서 주목받는다.
KAIST는 생명화학공학과 김현욱 교수와 김유식 교수 연구팀이 항암제에 내성이 생긴 유방암 세포를 대사 조절로 약물 반응성을 높일(유전자 표적 예측) 수 있는 '대사 네트워크 모델' 기반의 방법론을 개발했다고 7일 밝혔다.
연구팀은 암세포의 대사 변형이 약물 내성 형성에 관여하는 주요한 특징에 주목, 독소루비신(doxorubicin)과 파클리탁셀(paclitaxel)에 각각 내성을 가진 MCF7 유방암 세포주의 단백체 데이터를 통합해 세포별 대사 네트워크 모델을 구축했다.
또 모든 대사 유전자의 '유전자 낙아웃 시뮬레이션'을 수행해 결과를 분석했다.
유전자 낙아웃 시뮬레이션은 특정 유전자를 가상으로 제거한 상태에서 생물학적 네트워크의 변화를 계산·예측할 수 있게 한다.
시뮬레이션을 통해 연구팀은 특정 유전자의 단백질을 억제했을 때 항암제 효과가 미미하던 내성 암세포가 다시 항암제에 반응할 수 있도록 유도할 수 있다는 사실을 확인했다.
앞서 연구팀은 독소루비신 내성 세포에서는 GOT1 유전자, 파클리탁셀 내성 세포에서는 GPI 유전자를 선별하고 두 가지 약물에 공통으로 SLC1A5 유전자를 표적으로 선별했다.
이어 선별한 유전자의 단백질을 억제했을 때 실제 내성 암세포가 항암제에 다시 반응하는 것을 실험적으로 검증할 수 있었다고 연구팀은 설명했다.
특히 연구팀은 동일한 항암제에 내성을 가진 다른 유방암 세포에서 같은 유전자를 억제했을 때도 항암제에 민감하게 반응하는 효과가 일관되게 나타나는 것을 확인했다.
연구를 총괄한 김현욱 교수는 "이번 연구는 컴퓨터 시뮬레이션과 최소한의 실험 데이터만으로도 내성 암세포를 다시 약물에 반응하게 할 핵심 유전자 예측이 가능했다는 점에서 의의를 갖는다"며 "이 방법론은 다양한 암종과 대사 관련 난치성 질환의 새로운 치료 표적 발굴에 폭넓게 적용될 수 있을 것"이라고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr
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