혈액검사로 예측한다…대장암 재발도, 전의도 더 정확히

[대전=뉴시스] 김양수 기자 = 국내 연구진이 혈액 한 번의 검사만으로 대장암 환자의 재발과 전이 위험을 기존보다 정확하게 예측할 수 있는 새로운 분석기술을 개발했다.

한국과학기술원(카이스트·KAIST)는 의과학대학원 이지민 교수와 화학과 김현우 교수 공동연구팀이 강남세브란스병원, 서울아산병원과 함께 혈액 속 순환 아미노산(Circulating Amino Acids) 네트워크를 분석하는 새로운 프레임워크를 개발하고 대장암 진행에 따라 몸 전체의 대사 체계가 재편된다는 사실을 세계 최초로 규명했다고 22일 밝혔다.

연구팀은 혈액 속 아미노산의 양만 분석하던 기존 방식에서 벗어나 아미노산들이 서로 어떻게 연결되고 변화하는지를 '대사의 지도' 형태로 분석, 이를 기반으로 대장암의 재발과 전이 위험을 더욱 정확하게 예측할 수 있는 기술을 제시했다.

암세포는 성장과 증식을 위해 많은 영양소를 필요로 하며 아미노산은 단백질 생성 뿐만 아니라 에너지 생산과 DNA 합성에도 필수적인 물질이다.

대장암은 아미노산 대사가 크게 변하는 대표적인 암으로 알려져 있지만 지금까지는 개별 아미노산 농도 변화만 분석해 상호 연결 구조는 규명되지 않았다.

이번에 연구팀은 소량의 혈청만으로 18종의 아미노산을 동시에 정밀 분석할 수 있는 불소 핵자기공명 분광법(19F NMR)을 적용한 뒤 각 아미노산의 연결 관계를 네트워크 형태로 분석했다.

분석 결과 대장암이 진행될수록 혈액 속 아미노산 네트워크가 단계적으로 재편되는 사실이 처음으로 확인됐다. 연구팀은 이를 암 성장에 맞춰 몸 전체의 대사 체계가 새롭게 바뀌는 '전신 대사 재프로그래밍(Systemic Metabolic Reprogramming)'의 핵심 특징으로 분석했다.

특히 근육과 에너지 대사에 중요한 발린과 류신 등 분지사슬아미노산(BCAA)의 비율은 감소한 반면 암세포 증식에 필요한 글리신과 세린의 비율은 증가하는 경향이 나타났다.

또 암세포가 많이 소비하는 것으로 알려진 글리신은 혈액에서 감소할 것이라는 기존 예상과 달리 상대적 비중이 증가했고 글리신을 중심으로 새로운 상호작용 네트워크가 형성되는 사실도 확인됐다.

연구팀은 이런 네트워크 연결 정보를 머신러닝(인공지능이 데이터를 학습해 예측하는 기술) 모델에 적용해 재발과 전이 위험을 분석했다.

연구 결과 개발한 분석법은 현재 병원에서 널리 사용하는 혈액검사 지표인 암배아성항원(CEA)보다 재발과 전이 위험을 더 정확하게 예측했고 개별 아미노산 농도만 분석하는 기존 방법보다도 높은 정확도를 보였다.

이번 연구는 혈액 속 아미노산의 양 뿐만 아니라 상호 연결구조까지 함께 분석해야 암의 진행상태를 더욱 정확하게 파악할 수 있음을 입증하고 혈액 속 아미노산 네트워크(대사의 지도)를 새로운 대사 바이오마커로 제시했다는데 의미가 크다.

KAIST '석·박사 모험연구사업'에서 학생들이 제안한 융합 아이디어를 바탕으로 시작된 이 연구 성과는 국제학술지 '어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 온라인판에 지난달 9일 게재됐다.

이지민 KAIST 교수는 "혈액 속 개별 아미노산 농도가 아닌 아미노산 간 연결구조를 분석해 대장암이 몸 전체의 대사 체계를 어떻게 바꾸는지를 처음으로 규명했다"며 "혈액검사만으로 환자의 재발 위험을 더욱 정확하게 예측하고 맞춤형 치료전략을 세우는 정밀의료기술로 이어질 수 있을 것"이라고 말했다.

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