[대전=뉴시스] 조명휘 기자 = KAIST는 바이오·뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 악성 유방암세포를 치료 가능한 상태로 되돌리는 암세포 리프로그래밍 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
연구팀은 가장 악성으로 알려진 삼중음성 유방암 환자들과 호르몬 치료가 가능한 루미날-A 유방암 환자들의 유전자 네트워크를 컴퓨터시뮬레이션으로 분석해 삼중음성 유방암 세포를 루미날-A 유방암 세포로 변환하는데 필요한 핵심 인자를 규명했다.
또한 이를 조절해 삼중음성 유방암세포를 루미날-A 유방암세포로 리프로그래밍한 뒤 호르몬 치료를 시행하는 새로운 치료 원리를 개발했다.
이번 연구결과는 미국암학회(AACR)에서 출간하는 국제저널인 '캔서 리서치 (Cancer Research)'의 논문으로 출판됐다.
한편 현재 삼중음성 유방암 환자들에게 적용되는 항암 화학요법은 빠르게 분열해 전이를 일으키는 암세포를 공격해 죽임으로써 암세포의 증식을 억제하는 방식이다.
하지만 이같은 치료는 신체 내 정상 분열하고 있는 세포들까지도 함께 사멸시켜 구토·설사·탈모·골수 기능장애·무기력 등 심각한 부작용을 일으킨다.
또한 삼중음성 유방암세포들은 이와 같은 독성 항암제에 처음부터 내성을 갖거나 새로운 내성을 획득하면서 결국 약물에 높은 저항성을 가지는 암세포로 진화하게 된다.
때문에 삼중음성 유방암에 대한 현재의 항암치료는 내성을 갖는 암세포를 없애기 위해 더 많은 정상세포의 사멸을 감수해야만 하는 큰 한계를 지니고 있다.
조 교수 연구팀은 이를 극복하기 위해 시스템생물학 연구기법으로 악성 유방암세포인 삼중음성 유방암세포를 호르몬 치료가 가능한 루미날-A 유방암세포로 변환시킨 뒤 치료하는 새로운 개념을 제시했다.
이를 위해 유전자 네트워크의 수학모델을 개발하고 대규모 컴퓨터시뮬레이션 분석과 복잡계 네트워크 제어기술을 적용한 결과 두 개의 핵심 분자 타깃인 'BCL11A'와 'HDAC1/2'를 발굴했다.
조 교수는 "악성 암세포를 직접 없애려고 하기보다 치료가 수월한 세포상태로 되돌린 뒤 치료하는 새로운 방식의 항암 치료전략을 제시한 것"이라고 설명했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 한국전자통신연구소 공동연구사업, KAIST 그랜드 챌린지 30의 지원으로 수행됐다.
◎공감언론 뉴시스 [email protected]
연구팀은 가장 악성으로 알려진 삼중음성 유방암 환자들과 호르몬 치료가 가능한 루미날-A 유방암 환자들의 유전자 네트워크를 컴퓨터시뮬레이션으로 분석해 삼중음성 유방암 세포를 루미날-A 유방암 세포로 변환하는데 필요한 핵심 인자를 규명했다.
또한 이를 조절해 삼중음성 유방암세포를 루미날-A 유방암세포로 리프로그래밍한 뒤 호르몬 치료를 시행하는 새로운 치료 원리를 개발했다.
이번 연구결과는 미국암학회(AACR)에서 출간하는 국제저널인 '캔서 리서치 (Cancer Research)'의 논문으로 출판됐다.
한편 현재 삼중음성 유방암 환자들에게 적용되는 항암 화학요법은 빠르게 분열해 전이를 일으키는 암세포를 공격해 죽임으로써 암세포의 증식을 억제하는 방식이다.
하지만 이같은 치료는 신체 내 정상 분열하고 있는 세포들까지도 함께 사멸시켜 구토·설사·탈모·골수 기능장애·무기력 등 심각한 부작용을 일으킨다.
또한 삼중음성 유방암세포들은 이와 같은 독성 항암제에 처음부터 내성을 갖거나 새로운 내성을 획득하면서 결국 약물에 높은 저항성을 가지는 암세포로 진화하게 된다.
때문에 삼중음성 유방암에 대한 현재의 항암치료는 내성을 갖는 암세포를 없애기 위해 더 많은 정상세포의 사멸을 감수해야만 하는 큰 한계를 지니고 있다.
조 교수 연구팀은 이를 극복하기 위해 시스템생물학 연구기법으로 악성 유방암세포인 삼중음성 유방암세포를 호르몬 치료가 가능한 루미날-A 유방암세포로 변환시킨 뒤 치료하는 새로운 개념을 제시했다.
이를 위해 유전자 네트워크의 수학모델을 개발하고 대규모 컴퓨터시뮬레이션 분석과 복잡계 네트워크 제어기술을 적용한 결과 두 개의 핵심 분자 타깃인 'BCL11A'와 'HDAC1/2'를 발굴했다.
조 교수는 "악성 암세포를 직접 없애려고 하기보다 치료가 수월한 세포상태로 되돌린 뒤 치료하는 새로운 방식의 항암 치료전략을 제시한 것"이라고 설명했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 한국전자통신연구소 공동연구사업, KAIST 그랜드 챌린지 30의 지원으로 수행됐다.
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