한국기초과학지원연구원(KBSI)이 유방암 환자의 혈액으로 재발 위험을 조기 예측할 수 있는 진단법을 개발했다.
이 기술은 치료가 까다롭고 예후 예측이 중요한 삼중음성유방암(TNBC) 환자에게 적용 가능해 향후 정밀의료와 환자 예후관리에 크게 기여할 전망이다.
KBSI 디지털오믹스연구부 정영호·현주용 박사팀은 연세대 의대 김승일 교수·김민우 박사 기계공학과 정효일 교수, 성신여대 바이오신약의과학부 현경아 교수 등으로 구성된 공동연구팀과 혈액 기반 비침습적 진단법으로 삼중음성유방암의 재발을 조기 예측할 수 있는 기술을 개발했다.
공동연구팀은 유방암 환자 혈액에서 추출한 종양 유래 엑소좀(tdEVs)의 단백체를 심층 분석해 ECM1, MBL2, BTD, RAB5C 등 특정 단백질 4종이 삼중음성유방암 재발 및 예후 예측을 위한 강력한 바이오마커 후보임을 입증했다.
삼중음성유방암은 표적 항암제가 작용하는 3가지 수용체가 모두 없는 유형으로, 다른 종류의 유방암보다 전이·재발의 위험이 높아 예후 예측이 특히 중요하다.
연구팀은 기존 진단방식의 한계를 극복하고자 독자적 미세유체 칩 기반 엑소좀 분리 기술을 개발하고 머신러닝 기반 알고리즘을 활용해 진단 성능을 극대화했다. 그 결과 삼중음성유방암 환자군에서 민감도 90%, 특이도 95%의 높은 진단 성능을 확보했다.
또 연구팀은 ECM1·MBL2·BTD·RAB5C 단백질로 구성된 ‘tdEV 단백질 점수’를 활용한 삼중음성유방암 진단에서 AUC 0.986의 매우 높은 진단성능 지표를 달성했다.
해당 단백질 조합은 재발 위험예측 및 생존율 분석에서도 유의미한 상관성을 보이며 환자 예후평가에 활용 가능성을 입증했다.
아울러 조직면역염색 분석결과도 해당 단백질들이 혈액기반 분석과 동일한 발현 양상이 확인되며 이번 연구의 tdEV 기반 액체 생검 진단법이 비침습적이면서도 신뢰할 수 있는 암 진단 및 모니터링 도구로서의 잠재력을 확인했다.
뿐만 아니라 일반병원에서 흔히 사용하는 ELISA 방식으로 교차검증한 결과 유사한 수준의 높은 성능을 보여 향후 임상현장에서의 적용 가능성을 높였다.
연구를 주도한 KBSI 정영호 박사는 "이번 연구는 단백질 기반 액체생검이 실제 임상 진단에 활용될 수 있음을 시사한 중요한 사례”라며 "특히 치료 후 재발 위험이 높은 삼중음성유방암 환자들에게 비침습적인 방법으로 조기에 재발을 예측하고, 이를 통해 정밀의학 기반의 맞춤형 사전 대응이 가능해질 것"이라고 강조했다.
한편, 이번 연구는 KBSI 멀티오믹스 빅데이터 융합플랫폼 구축사업과 과학기술정보통신부·한국연구재단 중견연구자 지원사업, 세종과학펠로우십 사업, 차세대 유망 SEED 기술실용화 패스트트랙 사업 및 세브란스병원 임상우수연구기금 사업의 지원을 받아 수행됐고, 연구결과는 지난달 23일 국제학술지 'Journal of Extracellular Vesicles' 온라인에 게재됐다.
(논문명 : Extracellular Vesicle Proteome Analysis Improves Diagnosis of Recurrence in Triple-Negative Breast Cancer, IF=15, KBSI 현주용(공동제1저자), 연세대 김민우(공동제1저자), 현경아(공동제1저자), 연세대 정효일(공동교신저자), 연세대 김승일(공동교신저자), KBSI 정영호(공동교신저자))
