개별 환자의 단백질 상호작용을 분석하는 정밀진단 컨셉아트
서울대학교 생명과학부 윤태영 교수 연구팀은 환자 조직 내에서 추출한 단백질의 상호작용을 측정하여, 표적항암제에 대한 반응성을 정밀하게 예측할 수 있는 기술을 개발함. 이번 연구는 삼성미래기술육성재단이 한국 과학기술 발전을 위한 공익사업으로 지원을 받아 수행되었으며, 연세대학교 세브란스병원 조병철 교수 연구팀, 서울대학교병원 임석아 교수 연구팀이 참여하여 공동연구를 진행하였음.
암을 보다 높은 효율과 적은 부작용으로 치료하기 위하여 개별 암 조직에서 비정상적으로 활성화된 단백질을 찾고 이를 특이적으로 저해하는 항암표적치료가 각광을 받고 있음.
현재 항암표적치료의 대상이 되는 암 환자를 선별하기 위해서는, 치료의 표적이 되는 단백질을 생산하는 DNA에 돌연변이 유무를 조사함.
그러나, DNA에 돌연변이가 있는 경우도 예측 성공률이 50%를 밑돌고 있음. 게다가 DNA 돌연변이가 발견되지 않는 암 환자도 항암표적치료에서 큰 효과를 보는 경우가 경험적으로 존재함.
따라서 이러한 현재의 항암표적치료의 한계를 극복하기 위해 단백질 상호작용 기반의 새로운 정밀진단 기술을 개발함.
새롭게 개발된 기술에서는 DNA 돌연변이 유무를 조사하지 않고, 표적 단백질의 단백질 간 상호작용, 즉 단백질 활성을 직접적으로 측정함. 이를 바탕으로 항암표적치료로부터 우수한 효과를 볼 암 환자를 예측할 수 있음. 또한 이러한 예측을 암 조직에 DNA 돌연변이가 없는 경우에도 할 수 있음. 이러한 단백질 상호작용 기반의 예측기술을 개발하기 위하여 본 연구진이 개발한 단분자 공면역침강 기술을 응용함. 이를 바탕으로 개별 환자 혹은 전임상 모델에서 표적항암제 반응성 예측 가능성 입증함.
- ○7종의 유방암 세포주, 6종의 폐선암 세포주에서 각각 HER2, EGFR의 단백질 상호작용 분석결과가 해당 단백질을 대상으로 하는 항암표적치료 효과와 밀접한 상관관계가 있음을 입증.
- ○아바타 마우스 8종에 대해서도 EGFR 표적항암제에 대한 반응성이 EGFR 단백질 분석을 통해 예측될 수 있음을 입증함. 특히 EGFR 돌연변이 여부에 관계없이 본 진단기술 적용이 가능함을 증명.
- ○2건의 실제 암 환자 조직에 대해서도 다각적인 단백질 정보 분석을 수행하여, 두 환자에서 EGFR 표적항암제에 대한 반응성 차이가 단백질 정보분석을 통해 구분될 수 있음을 입증함.
Nature Biomedical Engineering (nature.com/natbiomedeng)에 출판되며, 이 분야 전문가인 Igor Stagljar 교수 (토론토 대학)의 별도 논평 논문을 통해 연구 내용을 조명할 예정임. 이는 본 연구의 중요성에 대한 저널 측의 견해를 나타냄. 또한, Nature 사에서 운영하는 community 사이트 nBME community (https://nbmecommunity.nature.com/)를 통해 연구기간 중 있었던 에피소드도 함께 다루어질 예정임.