KAIST, 컴퓨터 시뮬레이션으로 '항암제 내성' 없앨 방법 찾아...당뇨병 치료 활용도 기대

항암제 내성 암세포가 다시 약물에 반응하게 만드는 핵심 유전자를 예측할 수 있게 됐다. 한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)이 컴퓨터 기반 방법론으로 암 치료의 큰 걸림돌을 치운 성과다. 당뇨병 등 난치성 대사 질환에도 활용될 수 있다.

KAIST는 김현욱·김유식 생명화학공학과 교수팀이 인체 대사를 시뮬레이션할 수 있는 컴퓨터 모델 '대사 네트워크 모델'을 활용, 항암제 내성을 가진 유방암 세포를 약물에 민감화시킬 수 있는 새로운 약물 표적 예측 방법론을 개발했다고 7일 밝혔다.

약물 민감화 유전자 표적을 예측하는 대사 네트워크 모델 기반 방법론 모식도

연구진은 항암 물질인 '독소루비신' '파클리탁셀'에 내성을 지닌 MCF7 유방암 세포주에서 얻은 단백체 데이터를 통합해 세포별 대사 네트워크 모델을 구축했다. 이어 모든 대사 유전자에 대해 '유전자 낙아웃 시뮬레이션(특정 유전자를 가상으로 제거해 생물학적 네트워크 변화를 예측하는 방법)'을 수행해 결과를 분석했다.

그 결과 독소루비신 내성 세포에서는 GOT1 유전자를, 파클리탁셀 내성 세포에서는 GPI 유전자의 단백질을 억제하면, 내성 암세포가 다시 항암제에 반응하도록 만들 수 있음을 알아냈다. SLC1A5 유전자는 두 약물에 공통으로 작용했다.

이들을 실제 억제한 결과, 내성 암세포가 항암제에 다시 반응함도 실험으로 검증했다. 같은 항암제에 내성을 갖는 다른 종류 유방암 세포에서도 일관된 효과를 확인했다.

그림 2. 독소루비신과 파클리탁셀 내성 MCF7의 민감화 유전자 표적 예측 과정 예시

김유식 교수는 “세포 대사는 감염병, 퇴행성 질환 등 다양한 난치성 질환에서 중요한 역할을 한다”며 “이번에 개발된 대사 조절 스위치 예측 기술은 약물 내성 유방암 치료를 넘어, 치료제가 없는 다양한 대사 질환에도 적용될 수 있는 기반 기술이 될 것”이라고 말했다.

연구를 총괄한 김현욱 교수는 “이번 연구의 가장 큰 의의는 컴퓨터 시뮬레이션만과 최소한 실험 데이터만으로 내성 암세포를 다시 약물에 반응하게 만들 수 있는 핵심 유전자를 정밀 예측할 수 있다는 점”이라며 “다양한 암종과 대사 관련 난치성 질환의 새로운 치료 표적 발굴에도 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 강조했다.

임진아·정해덕 KAIST 생명화학공학과 박사과정생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 미국국립과학원회보(PNAS) 6월 25일자에 온라인 게재됐다.

김영준 기자 kyj85@etnews.com

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