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진행성 위암 '수술후 항암치료 효과 예측법' 개발

입력 2018-03-20 14:03 수정 2018-03-21 11:17

바이오스펙테이터 장종원 기자

정재호·노성훈 교수 연구팀. 환자 629명 대상 검증..란셋 온콜로지에 게재

국내 연구진이 진행성 위암(2~3기) 환자에서 수술 후 항암치료의 효과를 예측해 항암치료 여부를 결정할 수 있는 진단법을 개발했다.

연세암병원 위장관외과의 정재호·노성훈 교수팀과 국내 다기관 공동연구팀은 진행성 위암 환자의 유전자를 분석해 수술 후 항암제의 치료 효과를 예측하는 연구결과를 20일 공개했다. 이번 연구결과는 의학저널인 란셋 온콜로지(The Lancet Oncology)에 게재됐다.

현재 2~3기 위암 환자의 경우 2012년 발표된 클래식(CLASSIC) 임상 시험결과에 따라 표준치료법으로 수술 후 항암치료를 받는다. 항암치료를 통해 수술로 제거한 조직 외에 미세하게 잔존할 수 있는 암 세포를 사멸시켜 치료율을 높이고 재발을 방지할 수 있기 때문이다.

하지만 모든 진행성 위암에서 항암치료로 효과를 보는 것은 아니다. 개인에 따라 항암치료 효과에서 차이가 있지만 지금까지 위암 환자의 항암제 적합성을 예측할 수 있는 진단 방법이 없어 수술 받은 환자는 항암치료를 받는 것이 당연시 돼왔다.

정재호·노성훈 교수 연구팀은 위암에서 종양의 유전자 특성에 따라 수술 후 항암제에 대한 효과가 다르다는 것을 밝혔다.

정재호 교수는 "이번 연구는 사람의 혈액형을 구분해 수혈을 하는 것과 같은 원리로 유전자 분석을 통해 각 개인의 종양형을 분류하고 그 특성에 따라 항암치료여부를 결정할 수 있는 분자진단 알고리즘을 개발한 것으로, 암환자도 종양형에 따라 최적의 치료를 선택하는 맞춤 정밀의료 시대를 열게 된 것"이라고 설명했다.

연구팀은 다중 코호트 연구방법으로 2000년부터 2010년까지 위암 진단을 받은 환자 2858명의 유전자 분석을 통해 위암을 면역형(Immune subtype, IM)과 줄기세포형(Stem-like subtype, ST), 상피형(Epithelial subtype, EP)으로 분류했다. 유전자 발현 패턴 특성에 따른 종양형 분류 기준은 수술 예후와 항암제 효과 여부다.

면역형(IM)은 수술 후 예후가 좋은 반면 항암제가 반응하지 않는 특성이 있다. 항암제 효과면에서는 면역형(IM)은 항암제 치료를 해도 수술만 시행한 것과 비교해 예후가 더 좋아지지 않는다. 상피형(EP)은 수술만 받았을 때 비해 수술 후 항암치료를 받은 경우 예후가 좋아진다. 즉, 상피형(EP)은 항암제 효과를 기대할 수 있는 종양형이다.

줄기세포형(ST)은 다른 종양형에 비해 예후가 가장 나쁘다. 특이한 것은 줄기세포형(ST)중에서 상피형의 유전자를 동시에 발현하는 경우는 예후는 불량하지만 항암제 효과를 기대할 수 있다.

▲면역형의 5년 생존율(가로축, 60개월)을 분석한 결과 수술만 받은 환자군(검은색)이 수술 후 항암치료를 받은 환자군(붉은색) 보다 5% 높은 것으로 확인됐다. 연세의료원 제공

연구팀은 분류에 따른 결과를 실제 임상현장에서 환자에게 적용하기 위해 노보믹스와 공동으로 각각의 종양형과 항암제 효과를 예측할 수 있는 유전자 분석 기반 진단기술(nProfiler)을 개발해 클래식 임상시험 환자 629명을 대상으로 검증했다.

그 결과 검사가 이루어진 625명 중 79명(약 13%)이 면역(IM)형으로 분류됐으며, 줄기세포(ST)형과 장상피형(EP)형은 각각 265명(약 42%), 281명(약 45%)였다.

면역형의 경우 5년 생존율은 83.2%로 조사됐다. 면역형 환자를 다시 수술만 받은 환자군과 수술 후 항암치료를 받은 환자군으로 분류해 항암제 효과를 분석한 결과 수술 후 항암치료를 받은 환자군의 경우 5년 생존율은 약 80.8%였으며, 수술만 받은 환자의 경우 약 85.8%로 차이가 나지 않았다.

노성훈 교수는 “수술 후 예후가 좋고, 항암제에 반응하지 않는 환자들은 굳이 항암치료를 받을 필요가 없다”며 “추가 연구가 필요하지만 진행성 위암 환자의 약 15~20%는 현행 표준 항암치료를 받지 않아도 될 것”이라고 말했다.

이번 연구결과로 유전자 검사를 통해 항암치료가 필요한 환자들을 선별할 수 있게 돼 환자들의 삶의 질도 개선될 것으로 보인다. 또, 불필요한 항암치료를 받지 않아 암 치료비도 감소돼 건강보험 재정에도 긍정적인 효과를 기대할 수 있다.

정재호 교수는 “그동안 정밀의료가 적용되기 힘들었던 위암분야에서 대규모 임상 유전체 데이터로부터 머신러닝 알고리즘을 적용한 유전자 분석을 통해 항암제 유효성 예측으로 위암에서 분자 진단 기반의 정밀의료 가능성을 열었다” 고 평가했다.

한편, 이번 연구에는 연세암병원과 강남세브란스병원, 서울대병원, 국립암센터, 분당서울대병원, 전남대 화순병원, 영남대병원 등이 참여했다.

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