KAIST, 세계 최대 규모 암 데이터베이스 구축

암 미세환경의 이질성 분석, 면역관문 억제치료 반응 예측 높여

암 치료는 암세포뿐 아니라 암세포 주변 여러 세포가 구성하는 미세환경 생태계가 환자마다 다르고, 또 암 조직의 위치마다 다양한 양상을 갖는다.

이 같은 환경 다양성은 각각의 경우마다 서로 다르게 나타나는 ‘치료 저항성’의 원인이 된다.

이런 가운데 KAIST가 암의 미세환경 차이와 기본 구성요소를 파악하고 면역관문 억제치료 반응 예측을 높이는 방법을 제시해 관심을 받고 있다.

세계 최대 규모 암 데이터베이스 구축

KAIST는 의과학대학원 박종은 교수, 바이오및뇌공학과 최정균 교수 공동연구팀이 세계 최대 규모 암 조직 단일세포 및 공간전사체 데이터베이스를 구성, 이를 바탕으로 삼성서울병원 이세훈 교수팀과 면역치료 예후 예측에 중요한 세포 생태계 타입을 보고했다고 22일 밝혔다.

단일세포 암 전사체 데이터의 상세 분석을 위한 데이터 프로세싱 과정 모식도. KAIST

암은 스스로 진화하기 때문에 암 조직 내 세포 생태계를 구성하는 각 세포의 이질성과 이들의 상호작용을 파악하는 것이 관건이다.

단일세포 및 공간전사체는 미세환경을 구성하는 세포와의 3차원 배열 및 상호작용을 정량적으로 측정·표현하기 때문에 미세환경의 이질성 개념을 생태계 수준으로 확장해 디지털 정보의 형태로 저장 및 분석할 수 있게 한다.

연구팀은 암세포 생태계 타입을 전 암종(pan-cancer) 수준에서 규명하기 위해 암환자 조직샘플 1,000개와 정상 조직샘플에 500개에 대한 단일세포 전사체 데이터를 수집해 모든 암에 대한 세포지도를 총망라한  ‘전 암종 단일세포 지도(pan-cancer single-cell atlas)’를 구축했다. 

이어 메타데이터 재처리와 암종을 분류, 암 조직을 구성하는 100여 개 세포상태를 규정하고, 이들의 발생빈도를 바탕으로 암종별 조직 상태를 분류했다. 

또 미국의 암환자 공공데이터베이스(TCGA) 등 대규모 코호트 데이터를 활용해 각 세포 상태가 암환자 치료 및 예후에 미치는 영향을 분석했다.

특히 여러 세포 상태 간 상호작용 분석을 통해 암세포 생태계 네트워크를 구축하고, 이 중 3차 림프구조 구성요소를 포함하는 인터페론 연관 생태계가 면역관문 억제 치료 반응 예측에 효과적임을 확인했다.

다양한 암종에서 관찰한 3차 림프 구조와 구성 세포의 공간적 배열 양상. KAIST

박 교수는 “이번 연구를 통해 세계 최대 규모 암 조직 데이터베이스를 구축하고, 이를 바탕으로 면역치료의 예후 예측에 중요한 영향을 줄 것으로 기대된다”고 말했다.

한편 이번 연구는 강준호 박사와 이준형 박사가 제1저자로 참여했고, 연구결과는 국제학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈’ 5월 14일자에 게재됐다.

대덕특구=이재형 기자 jh@kukinews.com