종양세포 분석과정에서 실험쥐로 인한 세포 오염가능성 분석방법 개발

과학과 의료진단기술의 발달로 암의 조기진단 사례가 늘어나면서 환자의 시간적, 금전적 비용을 줄이고 빠르게 건강을 되찾는 경우가 증가하고 있다. 그러나 간혹 암이 아닌 것을 암으로 진단한다든지, 암을 다른 질환으로 진단하는 경우가 발생하기도 한다.

국내 연구진이 암진단 정확도를 획기적으로 높일 수 있는 기술을 개발해 주목받고 있다.

연세대 의대 의생명시스템정보학교실 연구진은 환자의 암세포 시료를 분석할 때 외부 오염요인을 줄여 분석 정확도를 높일 수 있는 방법을 개발하고 생물학 분야 국제학술지 ‘지놈 생물학’(Genome Biology) 11일자에 발표했다.

의료진은 암에 걸린 것으로 추정되거나 치료를 받고 있는 환자에게서 유전자검사, 약물반응검사 등을 위해 종양조직을 여러 차례 분석한다. 여러 번 분석하기 때문에 충분한 양의 암 세포가 필요하지만 검사를 위해 채취할 수 있는 종양세포의 양은 제한적이다. 이 때문에 종양세포를 한 번 채취한 다음 종양유도생쥐(PDX, patient-derived xenograft model)나 미니장기, 유사장기로 불리는 오가노이드를 만들어 증식시켜 분석에 활용하는 것이 일반적이다.

문제는 이렇게 만든 종양세포는 살아있는 쥐의 몸 속이나 생쥐에게서 추출한 세포질에서 배양된 것이기 때문에 최소 10%, 최대 70%까지 쥐의 세포가 묻어 함께 성장하게 된다. 이처럼 종양세포의 오염상태를 고려하지 않고 분석했다가는 잘못된 진단 결과가 나올 수도 있다. 이런 가능성은 의학계에서 꾸준히 제기돼 왔었지만 발생빈도가 밝혀지거나 예방법이 나오지는 않은 상태이다.연구팀은 이런 종양세포 분석 모델에서 나타날 수 있는 돌연변이 분석 오류를 찾아내고 사전에 오류를 막아 암세포 진단율을 높일 수 있는 방법을 개발했다. 연구팀은 생쥐와 사람에게서 나타나는 모든 유전자 서열의 차이점을 찾은 뒤 이를 ‘하마’(HAMA)라고 이름붙였다. 암세포 분석 과정에서 이런 하마가 나타나면 질병 관련 유전적 변이로 판단할 수 있는데 이번 연구를 통해 생쥐의 유전체 정보로 인한 오류 가능성을 다시 확인할 수 있도록 만든 것이다.

연구팀은 이번 분석을 통해 그동안 잘 알려진 암 관련 돌연변이 데이터베이스 정보 중 생쥐를 이용한 실험모델에서 ‘하마’ 관찰빈도가 높게 나타난 것을 확인했다. 그동안 암 관련 돌연변이로 알려진 것들이 실제 사람의 몸에서 발생한 돌연변이가 아니라 생쥐의 세포에서 비롯된 것이라는 설명이다. 또 유전체 검사 데이터를 통해 나오는 하마의 비율을 토대로 환자의 암세포 배양시 나타날 수 있는 쥐 세포의 비율까지 계산할 수 있는 수식을 제시했다. 여기에 150가지가 넘는 가상의 오염데이터를 기반으로 비교분석함으로써 최적의 오염 배제 방법을 밝혀냈다. 연구팀에 따르면 이번 분석을 적용할 경우 기존 분석 대비 정확성이 58% 정도 높아진다.

김상우 연세대 의대 교수는 “이번 연구는 체외에서 보존, 증식된 환자 암세포 시료의 유전체 분석과정에서 발생할 수 있는 오류를 바로잡을 수 있도록 함으로써 더 정확한 정보에 기초해 환자를 치료할 수 있게 해 줄 것”이라고 말했다.

유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr