유방암 재발 조기 예측…혈액으로 가능할까

[아이뉴스24 정종오 기자] 유방암은 재발할 위험성이 큰 암 중 하나이다. 혈액으로 재발을 조기에 예측할 수 있는 실마리가 잡혔다. 국내 연구팀이 관련 연구 논문을 발표했고 곧 임상 현장에 적용할 것으로 기대된다.

비침습적 방법으로 유방암 재발 조기 예측이 가능하면 이를 통해 정밀의학 기반의 맞춤형 사전 대응을 할 수 있다. 생존율을 높일 수 있다.

국내 연구팀이 유방암 환자의 혈액으로 재발 위험을 조기 예측할 수 있는 진단법을 개발했다. 이 기술은 특히 치료가 까다롭고 예후 예측이 중요한 삼중음성유방암(Triple-negative breast cancer, TNBC) 환자에게 적용할 수 있어 앞으로 정밀 의료와 환자 예후 관리에 크게 이바지할 것으로 기대된다.

한국기초과학지원연구원(원장 양성광, KBSI) 디지털오믹스연구부 정영호·현주용 박사 연구팀은 연세대(총장 윤동섭) 의과대학 김승일 교수·김민우 박사, 기계공학과 정효일 교수, 성신여대(총장 이성근) 바이오신약의과학부 현경아 교수 등으로 구성된 공동연구팀과 함께 혈액 기반으로 비침습적 진단법으로 삼중음성유방암의 재발을 조기에 예측할 수 있는 새로운 기술을 개발했다.

이번 연구는 유방암 환자의 혈액에서 추출한 종양 유래 엑소좀(tumor-derived extracellular vesicles, tdEVs)의 단백체를 심층 분석해 특정 단백질(ECM1, MBL2, BTD, RAB5C) 4종이 삼중음성유방암 재발과 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 진단 방식의 한계를 극복하고자 독자적 미세유체 칩 기반 엑소좀 분리 기술을 개발했다. 머신러닝 기반 알고리즘을 활용해 진단 성능을 극대화했다. 그 결과 삼중음성유방암 환자군에서 민감도 90%, 특이도 95%에 달하는 높은 진단 성능을 확보했다.

연구팀은 ECM1, MBL2, BTD, RAB5C 단백질로 구성된 ‘tdEV 단백질 점수(protein score)’를 활용한 삼중음성유방암 진단에서 AUC 0.986이라는 매우 높은 진단 성능 지표를 달성했다.

해당 단백질 조합은 재발 위험 예측과 생존율 분석에서도 유의미한 상관성을 보여 환자 예후 평가에 활용 가능성을 입증했다. 조직면역염색 분석 결과에서도 해당 단백질들이 혈액 기반 분석과 동일한 발현 양상이 확인됐다. 이번 연구의 tdEV 기반 액체 생검 진단법이 비침습적이면서도 신뢰할 수 있는 암 진단과 모니터링 도구로서의 잠재력을 확인했다.

일반 병원에서 흔히 사용하는 ELISA 방식을 통한 교차 검증에서도 비슷한 수준의 높은 성능을 보여 앞으로 실제 임상 현장에서의 적용 가능성을 높였다.

연구를 주도한 KBSI 정영호 박사는 "이번 연구는 단백질 기반 액체생검이 실제 임상 진단에 활용될 수 있음을 시사한 중요한 사례”라며 " 치료 후 재발 위험이 높은 삼중음성유방암 환자들에게 비침습적 방법으로 조기에 재발을 예측하고 이를 통해 정밀의학 기반의 맞춤형 사전 대응이 가능해질 것"이라고 강조했다.

연구 결과(논문명 : Extracellular Vesicle Proteome Analysis Improves Diagnosis of Recurrence in Triple-Negative Breast Cancer)는 엑소좀 연구 국제학술지 ‘Journal of Extracellular Vesicles’에 6월 23일자 온라인판에 실렸다.