환자마다 다른 ‘유전자 결속력’ 분석해 맞춤형 치료 효과 높인다
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국내 연구진이 차세대 의료 기술인 '맞춤형 의료'를 구현할 유전자 분석 네트워크를 개발했다.
이도헌 한국과학기술원(KAIST) 바이오및뇌공학과 교수가 이끄는 연구진은 23일 환자의 유전자 결속 정도를 통해 맞춤형 약물을 결정할 수 있는 네트워크 '코지넷'을 개발했다고 밝혔다.
유전자 커뮤니티에서 환자마다 다른 유전자 결속력을 표적으로 치료하면 효과를 높일 수 있다는 것이 연구진의 분석이다.
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유전자 결속력 네트워크 ‘코지넷’ 개발
국내 연구진이 차세대 의료 기술인 ‘맞춤형 의료’를 구현할 유전자 분석 네트워크를 개발했다. 암, 만성질환의 치료 효과를 4배 이상 높여 건강 관리에 도움을 줄 것으로 기대를 모은다.
이도헌 한국과학기술원(KAIST) 바이오및뇌공학과 교수가 이끄는 연구진은 23일 환자의 유전자 결속 정도를 통해 맞춤형 약물을 결정할 수 있는 네트워크 ‘코지넷’을 개발했다고 밝혔다.
고령화와 생활 습관 변화로 심혈관계 질환, 대사 질환 같은 만성질환의 발병률이 늘고 있다. 만성질환은 환자마다 원인이 다르고, 같은 약을 쓰더라도 효과가 다르게 나타난다. 의료계에서는 환자의 특성을 고려한 ‘맞춤형 의료’를 개발하려는 시도가 이뤄지고 있다.
KAIST 연구진은 유전자 커뮤니티의 결속력을 측정해 맞춤형 의약품을 개발할 수 있는 ‘코지넷(COSINET)’을 개발했다. 유전자의 발현은 다른 유전자에 의해 조절되는데, 얼마나 큰 영향을 받는지는 사람마다 다르다. 질병과 관련된 유전자가 어떻게 결속돼 있는 지를 통해 환자에게 최적의 치료제를 제공할 수 있을 전망이다.
연구진은 수백 개의 건강한 인체 조직에서 유전자 발현 정도를 분석했다. 이를 바탕으로 유전자 발현 패턴에 상관 관계를 갖는 상호작용을 기반으로 유전자 네트워크를 만들었다. 이렇게 만든 네트워크와 환자의 유전자 발현량 데이터를 비교했다. 환자에게 약해진 유전자 결속 범위를 파악해 개인화된 유전자 네트워크를 만들었다.
이렇게 개발한 네트워크를 이용해 환자에게 맞는 약을 처방했을 때 효과가 4배 이상인 것으로 나타났다. 유전자 커뮤니티에서 환자마다 다른 유전자 결속력을 표적으로 치료하면 효과를 높일 수 있다는 것이 연구진의 분석이다.
이 교수는 “여러 유전자가 관여하는 복합질병은 개별 유전자보다는 유전자들 사이의 상호작용을 고려하는 시스템적 관점에서 바라봐야 한다”며 “개인화된 유전자 네트워크에서 유전자 커뮤니티의 결속력이 복합질병의 환자 맞춤형 의료 실현을 위한 새로운 시각을 열어 줄 수 있을 것”이라고 말했다.
연구 결과는 국제 학술지 ‘생명정보학 브리핑’에 지난 15일 소개됐다.
참고자료
Briefings in Bioinformatics, DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbae175
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