재발 위험도 예측 알고리즘 개발…표적항암제 장기 투여 부작용·경제적 부담 개선
김동욱 을지의대 교수, KIST·충남대·UNIST 공동연구팀 'Neoplasia' 연구결과 발표
국내 연구진이 안전하게 표적항암제 투여 중단을 예측할 수 있는 모델을 개발, 장기 투여로 인한 부작용 위험과 높은 치료 비용 부담에서 벗어날 수 있는 방안을 제시했다.
김동욱 을지의대 교수(의정부을지대병원 혈액내과)·김은정(한국과학기술연구원·KIST)·황어진(을지대 백혈병오믹스연구소)·김재영(충남대 분석과학기술대학원)·이정희(울산과학기술원·UNIST 산업공학과) 공동연구팀은 수학적 모델링 기법을 활용해 글리벡 투여 및 중단 후 환자의 백혈병 유전자 변화를 분석하고, 이를 기반으로 재발 위험도를 예측할 수 있는 수학 알고리즘 기술을 개발했다고 9월 15일 밝혔다.
만성골수성백혈병은 적혈구·백혈구·혈소판 등 혈액세포를 만드는 조혈줄기세포가 BCR-ABL1 유전자 발생에 의해 비정상적인 혈액세포를 폭발적으로 늘리는 과정에서 발생하는 악성 혈액암. 20여 년 전만 해도 골수이식 외에는 치료가 어려워 평균 생존 기간이 6∼7년에 불과했다.
2001년 만성골수성백혈병 표적치료제로는 처음 미국식품의약국(FDA) 승인을 받은 '이매티닙(imatinib/상품명 글리벡)'이 효과를 발휘하면서 장기 생존이 가능해졌다.
약 20년 간 소분자 화합물 계열 티로신 키나제 억제제인 닐로티닙(nilotinib/타시그나)·라도티닙(radotinib/슈펙트)·게피티니브(gefitinib/이레사)·엘로티닙(erlotinib/타쎄바)·아파티닙(afatinib/지오트립)·올무티닙(olmutinib/올리타)·오시머티닙(osimertinib/타그리소)·세리티닙(ceritinib/자이카디아)·라파티닙(lapatinib/타이커브)·룩소리티닙(ruxolitinib/자카비)·토파시티닙(tofacitinib/젤잔즈) 등 단일표적 항암제와 베무라페닙(vemurafenib/젤보라프)·수니티닙(sunitinib/수텐)·소라페닙(sorafenib/넥사바)·엑시티닙(axitinib/인라이타)·반데타닙(vandetanib/카프렐사)·다사티닙(dasatinib/스프라이셀)·크리조티닙(crizotinib/젤코리)·파조파닙(pazopanib/보트리엔트)·레고라페닙(regorafenib/스티바가) 등 다중표적 항암제를 비롯해 에베로리무스(everolimus/아피니토)·템시롤리무스(temsirolimus/토리셀) 등이 표적항암제로 개발됐다.
단클론항체 계열 표적항암제로는 세툭시맙(cetuximab/얼비툭스)·트라스투주맙(trastuzumab/허셉틴)·이브리투모맙(ibritumomab/제바린)·리툭시맙(rituximab/맙테라)·브렌툭시맙(brentuximab/애드세트리스)·알렘투주맙(alemtuzumab/렘트라다) 등이 선보였다.
표적항암제는 현재 5세대까지 등장, 암 치료와 환자의 삶의 질 개선에 기여했다.
하지만 표적항암제 장기 투여로 인한 부작용 발생과 개인 및 국가의 경제적 부담 문제가 등장, 의료진과 연구자는 물론 국가적인 해결 과제가 됐다.
각국 연구진들이 10년 넘게 항암제 투약 중단에 관한 연구를 수행하고 있으나 재발 여부에 관해 예측이 어렵다는 점에서 이렇다할 대안을 제시하지 못하고 있다.
김동욱 을지의대 교수를 비롯한 공동 연구팀은 수학의 미분 방정식을 이용, 백혈병 유전자가 있는 암세포 수의 시간에 따른 변화를 분석하고, 치료제 중단 후 암세포 성장 속도를 예측했다. 이러한 분석을 기반으로 암세포 성장 속도를 조절하는 주요 수학 모델 매개 변수를 도출했다.
공동 연구팀은 "주요 변수를 이용해 개발한 수학 모델 기반 예후 인자를 글리벡 치료 2차 중단 후 재발 위험도 예측에 적용한 결과 76.2%의 높은 정확도를 보였다"면서 "완전유전자 반응을 보여 표적항암제 복용 중단이 가능한 만성골수성백혈병 환자는 이 알고리즘을 통해 임상시험 없이 안전한 방법으로 치료 중단 시 재발 위험도를 예측할 수 있다"고 설명했다.
김동욱 교수는 "이번 연구를 통해 개발한 새로운 수학 모델은 표적항암제 치료 중단 후 재발 여부를 예측할 수 있고, 안전하게 표적항암제(글리벡) 복용 중단이 가능한 환자를 선별할 수 있게 됐다"면서 "수학적 모델 기반 예측 인자는 궁극적으로 저위험 환자의 표적항암제 중단 시 정확한 선택에 도움이 될 수 있다"고 밝혔다.
연구결과는 출판사 엘시비어(Elsevier)에서 발행하는 세계적 종양학 전문 학술지 <Neoplasia-International Journal for Oncology Research> 최근호에 게재됐다.
