국내 연구팀이 암종별 돌연변이가 대사경로를 통해 어떻게 세포대사에 변화를 일으키는지 체계적으로 예측하는 컴퓨터 방법론을 개발했다.
김현욱 KAIST 생명화학공학과 교수, 이상엽 KAIST 특훈교수 연구진은 서울대병원의 고영일 교수, 윤홍석 교수, 정창욱 교수 연구진과 공동연구를 통해 암 체세포 유전자 돌연변이와 연관된 새로운 암 대사물질과 대사경로를 예측하는 컴퓨터 방법론을 개발했다고 18일 밝혔다.

암은 정상세포와 다른 대사 활동을 하며, 변이된 대사로 인해 암이 유발될 수 있다. 암 유발 대사물질이란 세포 내에 비정상적으로 축적돼 암을 유발하는 대사물질을 말한다. 이러한 대사물질은 특정 유전자 돌연변이의 영향으로 대사 과정 중에 비정상적으로 높은 농도로 축적되며, 이러한 축적은 암세포의 성장과 생존을 촉진한다.

암을 진단, 치료하기 위한 방법의 하나로 암 대사반응에 대한 연구가 다방면으로 진행되고 있는데, 암 대사 내 주요 효소를 표적으로 하는 항암제까지 개발됐다. 미국식품의약국(FDA)의 승인을 받은 급성골수성백혈병 치료제 팁소보(성분명 아이보시데닙)와 아이드하이파(성분명 에나시데닙)가 암 유발 대사물질을 표적으로 하는 신약이다.

하지만 암 대사 연구와 새로운 암 유발 대사물질 발굴을 위한 실험적 연구에는 상당한 시간과 비용이 소요된다. 이 때문에 암과 관련된 많은 유전자 돌연변이가 밝혀졌지만 그에 상응하는 암 유발 대사물질은 극소수만 알려져 있다.

연구팀은 세포 내 모든 대사반응에 대한 정보가 담겨 있어 다양한 조건에서 세포의 대사 정보를 예측할 수 있는 '게놈 수준의 대사 모델'에 국제 암 연구 컨소시엄에서 공개하고 있는 암 환자들의 전사체 데이터를 통합해, 24개 암종에 해당하는 1043명의 암 환자에 대한 대사 모델을 성공적으로 구축했다.

이어 이 모델과 동일 환자들의 암 체세포 돌연변이 데이터를 활용해 환자 별로 모든 대사물질들의 활성을 예측하고, 이에 연관된 특정 유전자 돌연변이와 이에 연결된 대사물질들을 차례로 선별하는 과정을 통해 ‘유전자-대사물질-대사경로’ 조합을 완성하는 컴퓨터 방법론를 개발했다.

연구진은 이렇게 검증된 컴퓨터 방법론을 통해, 18개 암종을 대상으로 4000여 개 이상의 유전자-대사물질-대사경로 조합을 예측했으며, 치료제가 부족한 뇌암에 대해서는 뇌암 관련 대표적인 유전자 돌연변이들과 유의미하게 연관된 것으로 예측된 대사물질 및 대사경로들을 출판된 논문 데이터와 비교 검증한 결과, 약 70%가 일치했다고 설명했다.