연세대 김상우 교수팀, “실험쥐 유전체 오염 제거해 암세포 분석 정확도 높인다”…최적의 유전자 분석법 발견

인간의 유전서열과의 차이 때문에 검출되는 쥐 유전체 유래의 위양변이를 ‘하마’라고 정의했다.(사진제공=김상우교수연구팀)

[이뉴스코리아 최지현 기자] 한국의 암치료 기술이 또 한 단계 발전을 목전에 두고 있다.

김상우 교수(연세대학교 의과대학)연구팀이 외부요인을 줄여 환자의 암세포 시료를 분석의 정확도를 높이는 방법을 개발했다고 11일 밝혔다.

암환자 치료과정에서 유전자검사나 약물반응검사를 위해 종양조직을 여러차례 분석해야하는데 필요할 때마다 채취할 수 없어 한 번 채취한 종양세포를 보존해 사용한다. 때문에 이 종양세포를 자연적으로 보존하고 충분히 증식시켜 여러 검사들의 시료로 쓸 수 있도록 하는 환자유래모델(PDMs)이 활용된다.

이 환자유래모델을 만들기 위해서는 생쥐의 체내에서 증식시키거나 쥐의 세포와 함께 배양하는데 문제는 이때 쥐의 세포가 함께 분석되어 잘못된 결과가 나올 수 있다는 것이다. 그동안 쥐 유전체가 포함되어 오류가 있을 가능성이 꾸준히 제기되었지만 발생빈도나 예방방법에 대해 알려진 바가 없었다.

김상우 교수 연구팀이 처음 연구를 시작할 당시 환자유래모델을 위한 분석방법들이 조금씩 제시되기 시작할 때였다. 그러나 분석법이 정립되지 않은 상태였기에 연구팀은 기존에 제시된 방법들을 바탕으로 최적의 유전자 분석법을 만들고자 했다.

우선 연구팀은 쥐와 사람에게서 나타나는 모든 유전자 서열차이를 찾고 이를 ‘하마’(HAMA, Human-genome Aligned Mouse Allele)라고 명명했다.

연구팀은 “예상보다 훨씬 많은 양의 쥐 유전체가 포함되어 인간 유전체 분석에 큰 혼란을 주고 있었다”며 “쥐 유전체 서열의 분리 및 제거를 위한 최적 분석 표준 필요성을 느꼈다”고 전했다.

연구팀은 쥐의 유전체와 암환자의 유전체를 비교 분석 시 외부요인으로 인한 오차를 최소화할 동일한 환경에서 제작된 유전체 데이터가 필요했다. 그래서 직접 쥐의 조직을 채취하고 암환자 데이터 분석 시와 동일한 환경을 구축해 비교분석연구를 진행했다.

이번 연구를 통해 연구팀은 ‘하마‘와 정상대립유전자간의 비율을 이용하여 쥐 유전체의 오염도를 예측할 수 있는 공식을 도출해냈다. 또한 이번 연구를 통해 돌연변이 분석 오류를 찾아내고 더 나아가 미연에 오류를 방지하는 방법까지 개발됐다. 이를 토대로 최적 유전자분석법을 적용한 결과 기존 분석 대비 정확성을 약 58%가량 높일 수 있었다는 설명이다.

연구팀은 “차세대 염기서열분석법(NGS)을 이용한 인간의 유전서열 연구과정에 쥐의 유전체가 섞이면 어떠한 영향을 초래하는지를 처음으로 제시했다.”고 밝혔다.

그동안 쥐 유전서열을 분리·제거하기 위한 방법들이 발표되긴 했지만 각각의 방법들이 얼마나 성공적인지, 그 중 어떤 방법이 최적인지, 제거에 실패한 쥐의 유전서열을 추가로 제거할 방법은 없는지 확답할 수 없었다. 그러나 이번 연구를 통해 연구팀이 대답을 제시함으로써 차별성 있는 연구 성과를 거뒀다.

연구팀은 이번 연구를 통해 정립한 ‘하마’를 바탕으로 암환자의 유전체 데이터에서 쥐의 유전체 오염비율을 환자 개인에 맞춰 정확히 계산할 수 있는 분석도구를 개발 중이다.

김상우 교수는 “환자유래모델을 이용한 개인맞춤치료에 도움이 되는 연구를 후속연구로 진행 중”이라며 “실용화된다면 환자유전체분석팀과 연구실에서 널리 쓰일 것”이라고 부연했다.

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