KAIST, 서울대병원과 암 유발 물질 예측 컴퓨터 방법론 개발

[이데일리 강민구 기자] 국내 연구진이 컴퓨터로 24개 암종에 해당하는 1043명의 암 환자에 대한 대사 모델을 구축했다.

고영일 서울대병원 교수(왼쪽), 윤홍석 서울대병원 교수(가운데), 김현욱 KAIST 교수(오른쪽).(사진=KAIST)

한국과학기술원(KAIST)은 김현욱 생명화학공학과 교수, 이상엽 특훈교수 연구팀이 서울대병원의 고영일 교수, 윤홍석 교수, 정창욱 교수 연구팀과 함께 이같은 컴퓨터 방법론을 개발했다고 18일 밝혔다.

최근 세포 내 비정상적인 축적을 통해 암을 유발하는 대사물질 발견과 이를 이를 표적으로 하는 신약들이 미국식품의약국(FDA) 승인을 받아 주목받고 있다. 급성 골수성 백혈병 치료제로 사용되는 ‘팁소보(성분명: 아이보시데닙)’와 약물 ‘아이드하이파(성분명: 에나시데닙)’가 포함된다.

하지만 암 대사 연구와 새로운 암 유발 대사물질 발굴에는 대사체학 등의 방법론이 필요하다. 대규모 환자 샘플에 적용하려면 상당한 시간과 비용이 소요된다. 때문에 암과 관련된 많은 유전자 돌연변이들이 밝혀졌어도 암 유발 대사물질은 극소수만 알려져 있다.

연구팀은 이에 세포 대사 정보를 예측할 수 있는 게놈 수준의 대사 모델(세포 전체 대사 네트워크를 다루는 컴퓨터 모델)에 국제 암 연구 컨소시엄에서 공개하는 암 환자들의 전사체 데이터를 통합해 24개 암종에 해당하는 1043명의 암 환자에 대한 대사 모델을 구축했다.

김현욱 KAIST 교수는 “이번 연구 결과는 암 대사, 암 유발 대사물질 연구에서 중요한 참고 자료로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.

연구 결과는 생명공학·유전학 분야 국제학술지 ‘게놈 바이올로지(Genome Biology)’에 게재됐다.