환자의 암세포 시료를 분석할 때 그 정확도를 약 58% 높이는 방법이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

과학기술정보통신부는 김상우 연세대 의과대학 교수 연구팀이 환자의 암세포 시료를 분석하는 과정에서 나타나는 외부요인을 줄여 분석의 정확도를 높이는 방법을 개발했다고 11일 밝혔다. 연구 내용은 이날 유전체학 분야 국제학술지인 ‘지놈 바이올로지’(Genome Biology)에 게재됐다.

환자의 종양을 연구하려면 충분한 암세포가 필요하다. 그러나 유전자 검사나 약물반응 검사로 얻을 수 있는 암세포의 양은 한정적이다. 이러한 이유로 연구진들은 암세포를 쥐의 몸 속이나 쥐에서 추출한 세포와 함께 배양하는 ‘환자유래모델’을 널리 쓰고 있다. 그 동안은 쥐를 통해 암세포를 키우는 과정에서 10% 정도에서 최대 70%까지 쥐의 정상 세포가 인간의 암세포와 함께 자란다는 점이 문제로 지적됐다. 이는 자칫 잘못된 결과를 나오게 할 수 있어 쥐의 정상 세포에서 유래한 변이를 구별하고 제거하는 분석법의 표준이 필요했다.

연구진은 환자유래모델에서 있을 수 있는 돌연변이 분석 오류를 찾아내고 미연에 오류를 막는 방법을 개발했다. 우선 연구진은 쥐와 사람에게서 나타나는 120만개의 모든 유전자 서열 차이를 찾아냈다. 이후 인간 유전자 서열과의 차이로 발생하는 쥐 유전체의 변이에 ‘하마’(HAMA, human-genome aligned mouse allele)라는 이름을 새롭게 붙였다.

연구진은 유전체 검사 데이터를 통해 나오는 하마의 비율을 토대로 환자유래모델에 섞여 있는 쥐 세포의 비율까지 계산할 수 있었다. 또 150가지가 넘는 가상의 오염 데이터를 기반으로 하마와의 비교분석을 통해 최적의 오염 배제 방법을 밝혀냈다.

연구진에 따르면 이를 토대로 최적 유전자 분석법을 적용한 결과, 기존 분석 대비 정확성을 58% 가량 높일 수 있다.

김상우 교수는 “체외에서 보존되거나 증식된 환자의 암세포 시료를 분석하는 과정에서 발생할 수 있는 오류를 바로잡아 더욱 정확한 정보에 기초해 환자를 치료할 수 있는 실마리가 될 것”이라고 밝혔다.

이정아 기자/dsun@heraldcorp.com