난소암환자의 생존기간 예측이 한층 더 정확해질 전망이다.
KAIST는 바이오 및 뇌공학과 이도헌 교수 연구팀이 난소암환자의 선천적 유전특징과 후천적 유전자 발현특성이 복합적으로 영향을 미친다는 결과를 이용해 난소암환자의 생존기간을 보다 정확하게 예측하는 기술을 개발했다고 28일 밝혔다.
이번 연구 결과는 개인맞춤형 의약품개발에 핵심기술이 될 전망이다.
기존의 난소암환자 생존기간 예측을 위해 특이 유전자형과 유전자 발현 특성을 각각 찾는 데 초점을 맞추고 있었다. 그러나 암과 같이 개인의 유전적 특성과 후천적 요인에 따른 유전자 발현 패턴이 복합적으로 작용하는 복합질환의 치료효과와 생존기간을 예측하기에는 역부족이었다.
연구팀은 생물정보학(Bioinformatics) 기술 중 하나인 상호연관 네트워크 모델링을 이용해 개인별 유전자의 특징과 발현특성을 분석했다. 이를 생존기간의 인자로 사용해 난소암환자 생존기간 예측의 정확도를 13% 이상 높일 수 있었다.
또한, 항암치료 후 결과의 개인차를 유발하는 유전적 특성과 유전자 발현패턴의 상호작용모델을 제시함으로써 개인차에 의한 항암 치료 생존기간의 예측이 가능해졌다.
이도헌 교수는 “최근 전 세계적으로 차세대 유전자 연구와 개인 맞춤형 치료제 개발이 본격화되고 있는 시기”라며 “이번 연구 결과는 난소암 환자의 생존기간 예측 및 개인별 특성에 따른 맞춤형 치료의 기반이 될 것이다”라고 말했다.
KAIST 바이오 및 뇌공학과 이도헌 교수, 백효정 박사과정 학생, 김준호 박사과정 학생, 하버드대 이은정 박사, 삼성SDS 박인호 박사가 공동으로 실시한 이번 연구는 세계적 학술지인 ‘지노믹스(Genomics)’지 6월호 표지 논문으로 선정됐다.
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