연세대학교 의과대학 김상우 교수 연구팀이 환자의 암세포 시료를 분석할 때 외부요인을 줄여 분석의 정확도를 높이는 방법을 개발했다.

암을 치료하는 과정에선 유전자검사나 약물반응검사 등을 위해 종양조직을 여러 차례 분석하는 일이 불가피한데, 이를 위해 한번 채취한 종양세포를 자연적으로 보존하고 증식시켜 여러 검사의 시료로 쓸 수 있게 하는 환자유래모델(PDMs, patient-derived models)이 활용된다.

다만, 이러한 방식을 사용할 때는 종양세포를 주로 생쥐의 체내에서 증식시키거나 생쥐의 세포와 함께 배양해 쥐의 세포가 함께 분석돼 자칫 잘못된 결과를 도출할 수 있다는 문제점이 있다.

기존에는 이런 문제에 대해 알려진 발생빈도나 예방방법이 없었지만, 최근 김상우 교수 연구팀이 환자유래모델에서의 오류를 방지하는 방법을 개발하면서 기대를 받았다.

먼저, 쥐와 사람에게서 나타나는 모든 유전자 서열 차이를 찾고 이를 '하마'(HAMA, human-genome aligned mouse allele)라고 명명했다.

분석과정에서 이런 '하마'가 나타난다면 질병 관련 유전 변이로 오인할 수 있는데, 생쥐의 유전체 정보로 인한 오류가능성을 한번 더 확인하도록 안전장치를 제안한 것이다.

특히, 잘 알려진 암 관련 돌연변이 데이터베이스의 정보 중 생쥐를 이용한 실험모델에서 비롯된 경우 유독 '하마'의 관찰빈도가 높게 나타난 것도 확인했다.

여기에 연구진은 유전체 검사 데이터를 통해 나오는 '하마'의 비율을 토대로 환자유래모델에 섞여 있는 쥐 세포의 비율까지 계산할 수 있는 방법도 제시했다.

또, 150가지가 넘는 가상의 오염 데이터를 기반으로 비교 분석을 수행해 최적의 오염 배제 방법도 밝혀냈다. 이 방법을 토대로 최적 유전자분석법을 적용한 결과 실제로 정확성이 기존 분석 대비 약 58%가량 높아졌다.

김상우 교수는 "본 연구는 체외에서 보존, 증식된 환자 암세포 시료의 유전체 분석과정에서 발생할 수 있는 오류를 바로잡아 향후 더욱 정확한 정보에 기초해 환자를 치료할 수 있는 실마리가 될 것"이라고 밝혔다.

이번 연구는 과학기술정보통신부 개인기초연구사업의 지원으로 수행됐으며, 성과는 유전체학 분야 국제학술지 '지놈 바이올로지'에 11월 11일 자로 게재됐다.

원동환 기자  safe@119news.net

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