KAIST, 암 돌연변이 대사물질·경로 예측 컴퓨터 방법론 개발

[사진=카이스트]

카이스트는 암 체세포 유전자 돌연변이와 연관된 새로운 대사물질과 대사경로를 예측하는 컴퓨터 방법론을 개발했다고 18일 밝혔다.

이번 연구는 김현욱 생명과학공학과 교수, 이상엽 특훈교수 연구팀이 고영일·윤홍석·정창욱 서울대학교병원 교수 연구팀과 공동연구를 통해 이뤄졌다. 연구진은 컴퓨터를 통해 24개 암종에 해당하는 1043명의 암 환자에 대한 대사 모델을 구축했다.

암 대사 연구와 새로운 암 유발 대사물질 발굴에는 대사체학 등의 방법론이 필요한데, 이를 대규모 환자 샘플에 적용하기 위해서는 상당한 비용과 시간이 소요된다. 이에 암과 관련한 많은 유전자 돌연변이들이 밝혀졌음에도 그에 상응하는 암 유발 대사물질은 극소수만 알려져 있다. 

김현욱 교수 공동연구팀은 세포 대사 정보를 예측할 수 있는 게놈 수준의 대사 모델에 국제 암 연구 컨소시엄에서 공개하는 암 환자들의 전사체 데이터를 통합했다. 이에 1043명의 암 환자에 대한 대사 모델을 성공적으로 구축했다. 연구팀은 1043명의 암 환자 특이 대사 모델과 동일 환자들의 암 체세포 돌연변이 데이터를 활용해 총 4단계로 구성된 컴퓨터 방법론을 개발했다. 

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이번 논문의 공동 제1저자인 이가령 박사와 이상미 박사는 "이번 연구에서 개발된 방법론은 암 환자 코호트의 돌연변이와 전사체 데이터를 토대로 다른 암종에 대해서도 쉽게 적용될 수 있다"며 "유전자 돌연변이가 대사경로를 통해 어떻게 세포대사에 변화를 일으키는지 체계적으로 예측할 수 있는 최초의 컴퓨터 방법론이라는 데 의의가 있다"고 말했다.

김현욱 교수는 "이번 공동연구 결과는 향후 암 대사와 암 유발 대사물질 연구에서 중요한 참고 자료로 활용될 수 있을 것"이라고 강조했다.

이번 논문은 바이오메드 센트럴사가 발행하며, 생명공학과 유전학 분야의 대표적 국제학술지인 게놈 바이올로지에 게재됐다.