▲ 암 세포 내에서 신항원이 생성되는 과정

연세대 김상우 교수 연구팀이 차세대 염기서열법으로 암 특이적 항원을 정확히 찾아내는 기술을 개발해 맞춤형 항암치료 시대에 한 걸음 다가갔다.

정상 세포가 암세포로 변하면 원래 세포에 없던 단백질이 만들어지고 그 일부는 면역반응을 일으키는 신항원(neoantigen)이 되며, 면역항암치료는 수지상세포, 자연살해세포, T-세포와 같은 면역세포를 암세포의 신항원에 반응하게 하여 암을 죽이는 방법이다.

면역항암치료는 기존 항암요법들에 비해 치명적인 부작용 없이 암을 치료하고, 치료 후 암 재발률이 떨어지지만 면역항암치료는 연간 1억 원 이상의 많은 비용이 들어감에도 환자의 약 20%에서만 효과가 나타나 치료 효과가 있을 환자를 알아내는 것이 매우 중요하다.

▲ 김상우 교수

암세포에 존재하는 돌연변이는 새롭게 변형된 단백질을 만들어 내는데, 그 중 일부는 면역반응을 일으키는 신항원(neoantigen) 으로 작용할 수 있다. 따라서 환자의 유전자 돌연변이를 조사함으로써, 환자의 암세포가 신항원을 가지고 있는지 여부를 알아내는 것이 가능하다.

연구팀은 개인의 유전자 서열정보를 값싸고 빠르게 알아내는 차세대 염기서열법으로 신항원의 생성여부를 판단하는 프로그램을 개발하고 이를 ‘네오펩시(Neopepsee)’라고 명명했다.

암세포는 정상세포보다 DNA 변이가 훨씬 많이 생기는데, 네오펩시는 누적된 DNA 변이로 인해서 만들어진 변형 단백질의 종류를 분석해낸다. 단백질의 서열, 크기, 전하량 등 아홉 개의 분자 특성을 이용하여 면역반응을 일으키는 지 여부를 판단한다.

변형 단백질과 세포 내 단백질(주조직적합성복합체)의 결합성만을 활용하는 기존 방법에 비해, 네오펩시는 더 많은 단백질 특성을 활용하므로 정확성이 높다. 피부암의 일종인 흑색종을 대상으로 네오펩시를 활용했을 때 최대 3배의 정밀도를 보였다.

네오펩시는 기계학습법(machine learning)을 기반으로 약 1만 5천 건의 데이터를 학습하여 면역반응을 판단하도록 설계되었다.

▲ 김소라 박사과정생

또한 연구팀은 암세포 내 변형 단백질 서열이 세균, 바이러스 등에 존재하는 항원과 비슷할수록 면역반응을 잘 일으킨다는 사실도 추가적으로 밝혀냈다.

김상우 교수는 “네오펩시는 환자가 가지고 있는 유전자 돌연변이만으로 면역항암치료 효과를 예측할 수 있고, 또한 효과를 대폭 향상시킬 수 있다”고 설명했다.

의약학 분야 국제학술지 종양학 연보 (Annals of Oncology) 1월 19일에 게재되었다. (논문명 : Neopepsee: accurate genome-level prediction of neoantigens by harnessing sequence and amino acid immunogenicity information)