인간의 암은 유전자 돌연변이에 의해 발생한다. 이 돌연변이의 빈도는 암종에 따라 차이가 나는데 백혈병·소아암은 10여 개 정도이다. 하지만 성인 고형암은 평균 50여 개, 폐암 등의 외부인자로 인한 경우는 수백 개에 이른다.

전 세계 암연구자들은 암 치료를 위해 환자들에게서 빈번하게 발견되는 유전자 돌연변이들을 파악하고 이 중 주요 암 유발 유전자를 찾아내 표적 항암제를 개발하고자 노력했다.

하지만 유전자 돌연변이는 해당 유전자의 기능에만 영향을 주는 게 아닌, 그 유전자와 상호작용하는 다른 유전자에게도 영향을 끼친다. 따라서 이러한 유전자 네트워크의 원리를 모른 채 소수의 암 유발 유전자를 대상으로 하는 현재의 치료법은 일부에게만 효과가 있고, 쉽게 약물의 내성을 일으키는 한계가 있다.

이에 조 교수 연구팀은 대장암 환자의 대규모 유전체 데이터를 이용해 유전자 상호작용 네트워크에서 나타나는 다중 돌연변이의 협력적 효과에 대한 수학모형을 구축했다. 이는 국제 암유전체 컨소시엄에서 발표한 전암 유전체데이터베이스(TCGA:The Cancer Genome Atlas)를 토대로 구축한 것으로, 유전자 네트워크에서 나타나는 돌연변이의 영향력을 정량화하고 이를 이용해 대장암 환자 군을 임상 특징에 따라 군집화하는데 성공했다.

이를 통해 대장암의 근본적인 발병 원리를 밝혀낼 뿐 아니라 향후 새로운 개념의 효과적인 항암제의 분자표적을 찾는데 활용될 것으로 기대된다. 또한 4차 산업혁명의 핵심 기술로 주목받는 IT(Information technology)와 BT(Bio Technology)의 융합연구인 시스템생물학 연구로 규명해냈다는 의의를 갖는다.

연구팀은 또 대규모 컴퓨터 시뮬레이션 분석을 통해 암 발생 과정에서 나타나는 임계전이(critical transition) 현상을 밝혀내 숨겨진 유전자 네트워크의 원리를 최초로 규명했다.

임계전이란 상전이와 같이 물질의 상태가 갑작스럽게 변화하는 현상을 말한다. 암 발생 과정에서는 유전자 돌연변이의 발생 순서를 추적하기 어렵기 때문에 전이 현상이 존재하는지 확인할 수 없었다.

이번에 개발한 수학모형을 활용하면 암환자에게 발생하는 다수 유전자 돌연변이의 영향을 가장 효과적으로 낮출 수 있는 새로운 항암 표적 약물이 개발될 것으로 기대된다.

조 교수는 "이번 연구를 통해 유전자 네트워크의 원리를 최초로 밝혀 새로운 차원의 항암제 표적을 발굴할 수 있는 가능성을 제시했다"고 말했다.

이 연구는 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)` 2일자 온라인 판에 게재됐다. 조수연 기자

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