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KAIST-서울대, AI 기반 대장암 3차원 게놈 지도 최초 해독
KAIST-서울대, AI 기반 대장암 3차원 게놈 지도 최초 해독
  • 김수진 기자
  • 승인 2023.07.24 15:23
  • 댓글 0
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암 특이적 3차원 게놈 변화에 의한 종양유전자 활성화 기작 제시
종양 조직에 대한 3차원 게놈 지도로는 처음
암 환자마다 다른 종양 이질성을 이해하는 데 매우 중요한 요소
환자 맞춤형 치료 연구의 시발점이 될 것
게티이미지뱅크
ⓒ게티이미지뱅크

[바이오타임즈] 국내 연구진이 최대 규모로 한국인 대장암 환자 3차원 게놈 지도를 작성했다.

KAIST 생명과학과 정인경 교수 연구팀은 서울대학교 암연구소 김태유 교수 연구팀과의 공동연구를 통해 인공지능 기반 알고리즘을 활용, 한국인 대장암 환자의 3차원 게놈 지도를 최초로 제시했다고 24일 밝혔다. 또한 이를 토대로 암세포 특이적인 유전자 조절 기전을 통해 특정 종양유전자들이 과발현되는 현상을 규명했다.

1차원적 게놈 서열 분석에 기반한 현재의 암 유전체 연구는 종양 유전자들의 과발현 기작을 설명하는 데 한계가 있지만, 3차원 공간상에 게놈이 어떻게 배열되는지를 분석하는 3차원 게놈 (3D genome) 구조 연구는 이러한 한계를 극복 가능케 하고 있다.

이번 연구는 정상 세포에서는 존재하지 않는 암세포 특이적 염색질 고리(chromatin loop) 구조가 유전자 발현 촉진 인자인 인핸서와 종양 유전자 사이의 상호작용을 형성해 과발현을 유도하는 인핸서 납치(enhancer-hijacking) 현상에 초점을 두었다.
 

연구모식도(사진=KAIST)
연구모식도(사진=KAIST)

KAIST 생명과학과 김규광 박사과정이 주도한 이번 연구는 게놈 간의 공간상 상호작용을 측정할 수 있는 대용량 염색체 구조 포착 Hi-C(High-throughput Chromosome Conformation Capture) 실험 기법을 활용해 대장암 3차원 게놈 지도를 작성하고, 대장암 특이적 3차원 게놈 변화를 환자 개개인별로 분석할 수 있는 인공지능 기반 알고리즘을 개발했다. Hi-C 실험 기법은 게놈 3차 구조를 분석하는 차세대 염기서열 분석법 기반의 실험 방법으로, 멀리 떨어져 있는 게놈 지역 간의 공간 상의 상호작용을 측정해 염색질 고리(chromatin loop) 등의 현상을 관찰할 수 있다.

공동연구팀은 연구 결과, 광범위한 규모의 3차원 게놈 구조 변화와 이로 인한 다양한 종양유전자의 활성화를 확인했다.

연구팀은 이번 연구를 통해 암 특이적 3차원 게놈 구조의 변화로 인한 종양유전자 활성 기작을 명확히 제시했으며, 이로 인한 환자 예후와 약물 반응 등 임상적인 특성과의 연관성까지 제시해 맞춤 치료 원천기술 확보에 기여했다.

지금까지 암 세포주에 대한 3차원 게놈 구조 연구는 일부 보고 되었으나, 대규모 환자 암 조직에 대한 연구는 조직 내 세포 이질성, 종양 순도, 암세포 이질성 등의 문제로 인한 정밀 암 특이적 3차원 게놈 구조 분석의 한계로 수행되지 못했다.

반면에 이번 연구에서 연구팀은 AI 기반 알고리즘으로 환자 개인 종양 조직으로부터 얻어진 복잡한 신호를 해석할 수 있었으며, 그 결과 최대 규모인 환자 40명의 종양 조직과 인접한 정상 대장 조직을 사용해 3차원 게놈 지도를 작성할 수 있었다.

또한 DNA 서열정보를 보여주는 전장유전체 지도의 경우 다양한 인종에 대해 생산되고 있고 한국인의 전장유전체 지도 또한 개발되었으나 한국인 3차원 게놈 지도, 특히 종양 조직에 대한 3차원 게놈 지도는 이번 연구에서 최초로 제시됐다.

이번 연구 결과는 국제 학술지, `셀 리포츠(Cell Reports, IF=9.995)'에 7월 13일 자로 출판됐다. (논문명: Spatial and clonality-resolved 3D cancer genome alterations reveal enhancer-hijacking as a potential prognostic marker for colorectal cancer)

서울대학교병원 혈액종양내과 김태유 교수는 “이러한 결과는 개별 암 환자마다 서로 다르게 나타나는 종양 이질성을 이해하는 데 매우 중요한 요소가 될 수 있으며, 이를 이용한 환자 맞춤형 치료 연구의 시발점이 될 것이다”라고 말했다.

KAIST 생명과학과 정인경 교수는 “기존의 점돌연변이나 유전체 변이만으로는 설명이 어려운 암 유전체를 3차원 게놈 구조 관점에서 재해독하고 신규 암 타깃을 발굴할 수 있는 수 있는 새로운 접근법을 제시했다”라고 밝혔다.

[바이오타임즈=김수진 기자] sjkimcap@biotimes.co.kr


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