12일 한국연구재단은 김상우 교수(연세대학교) 연구팀이 차세대 염기서열법으로 암 특이적 항원을 정확히 찾아내는 기술을 개발했다고 밝혔다.

정상 세포가 암세포로 변하면 원래 세포에 없던 단백질이 만들어지고 그 일부는 면역반응을 일으키는 `신항원(neoantigen)`이 된다. 면역항암치료는 수지상세포, 자연살해세포, T-세포와 같은 면역세포를 암세포의 신항원에 반응하게 해 암을 죽이는 방법이다. 이같은 치료는 기존 항암제와 달리 암의 종류에 구애받지 않고 부작용이 거의 없는 장점이 있다. 하지만 항원을 정확하게 찾아내기 힘들어 전체 환자의 약 20% 정도에서만 효과를 보인다. 항원 분류의 정확도를 높여야, 환자의 암세포 특이적인 항원을 찾아 효과적인 백신을 만들 수 있다.

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

기계학습법(machine learning)을 기반으로 약 1만 5000 건의 데이터를 학습한 네오펩시는 단백질의 서열, 크기, 전하량 등 아홉 개의 분자 특성을 이용해 면역반응을 일으키는 지 여부를 판단한다. 변형 단백질과 세포 내 단백질(주조직적합성복합체)의 결합성만을 활용하는 기존 방법에 비해, 정확성이 높다. 피부암의 일종인 흑색종을 대상으로 네오펩시를 활용했을 때 최대 3배의 정밀도를 보였다.

김상우 교수는 "암세포는 정상세포보다 DNA 변이가 훨씬 많이 생기는데, 네오펩시는 누적된 DNA 변이로 인해서 만들어진 변형 단백질의 종류를 분석해낸다"며 "환자가 가지고 있는 유전자 돌연변이만으로 면역항암치료 효과를 예측할 수 있고, 또한 효과를 대폭 향상시킬 수 있다"라고 설명했다.

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

이 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 기초연구사업(신진연구자) 지원으로 수행됐다. 지난달 의약학 분야 국제학술지 종양학 연보 (Annals of Oncology)에 게재됐다. 이용민 기자

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