
12일 한국연구재단에 따르면 김상우 교수(연세대학교) 연구팀이 차세대 염기서열법으로 암 특이적 항원을 정확히 찾아내는 기술을 개발했다.
정상 세포가 암세포로 변하면 원래 세포에 없던 단백질이 만들어지고 그 일부는 면역반응을 일으키는 ‘신항원(neoantigen)’이 된다. 면역항암치료는 수지상세포, 자연살해세포, T-세포와 같은 면역세포를 암세포의 신항원에 반응하게 하여 암을 죽이는 방법이다.
면역항암치료는 기존 항암제와 달리 암의 종류에 구애받지 않고 부작용이 거의 없는 장점이 있다. 하지만 항원을 정확하게 찾아내기 힘들어 전체 환자의 약 20% 정도에서만 효과를 보인다. 항원 분류의 정확도를 높여야, 환자의 암세포 특이적인 항원을 찾아 효과적인 백신을 만들 수 있다.
연구팀은 개인의 유전자 서열정보를 값싸고 빠르게 알아내는 차세대 염기서열법으로 신항원의 생성여부를 판단하는 프로그램을 개발하고 이를 ‘네오펩시(Neopepsee)’라고 명명했다. 네오펩시는 더 많은 단백질 특성을 활용하므로 정확성이 높다. 피부암의 일종인 흑색종을 대상으로 네오펩시를 활용했을 때 최대 3배의 정밀도를 보였다.
네오펩시는 기계학습법(machine learning)을 기반으로 약 1만 5000건의 데이터를 학습하여 면역반응을 판단하도록 설계됐다. 또한 연구팀은 암세포 내 변형 단백질 서열이 세균, 바이러스 등에 존재하는 항원과 비슷할수록 면역반응을 잘 일으킨다는 사실도 추가적으로 밝혀냈다.
김상우 교수는 “네오펩시는 환자가 가지고 있는 유전자 돌연변이만으로 면역항암치료 효과를 예측할 수 있고, 또한 효과를 대폭 향상시킬 수 있다”고 설명했다.
이 연구는 과학기술정보통신부․한국연구재단 기초연구사업(신진연구자) 지원으로 수행됐으며, 의약학 분야 국제학술지 종양학 연보 (Annals of Oncology) 1월 19일에 게재됐다.