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| ▲ 울산의대 서울아산병원 융합의학과 김준기 교수, 간담도췌외과 전은성 교수, 융합의학과 조민주 박사수료생과 고은영 연구원 (사진= 서울아산병원 제공) |
[mdtoday=김미경 기자] 췌장암 치료의 새로운 지평이 열렸다. 국내 연구진이 종양 미세환경 내 섬유아세포의 다양한 아형을 형광 표지 없이도 정밀하게 구분해내는 기술을 개발했다. 이는 췌장암 환자의 치료 반응을 예측하고 개인별 맞춤 치료 전략을 수립하는 데 중요한 발판이 될 것으로 기대된다.
췌장암은 종양 자체뿐만 아니라 종양을 둘러싼 미세환경, 특히 섬유아세포의 특성이 치료 반응과 재발에 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 섬유아세포는 기능에 따라 여러 아형으로 나뉘는데, 이러한 아형을 정확히 구분하고 조절하는 것이 췌장암 치료의 핵심 과제로 떠올랐다.
울산의대 서울아산병원 융합의학과 김준기 교수, 간담도췌외과 전은성 교수, 융합의학과 조민주 박사수료생, 고은영 연구원으로 구성된 연구팀은 무표지 라만 분광 기술과 인공지능 기반 판별 알고리즘을 활용하여 췌장암 미세환경 속 섬유아세포 아형을 성공적으로 구분해냈다. 이 기술은 별도의 형광 표지나 염색 과정 없이 세포 고유의 화학적 성분을 분석하여 각 세포 아형을 정량적으로 파악할 수 있다.
연구팀은 췌장암 미세환경을 구성하는 정상 세포인 성상세포로부터 분화시킨 염증성 섬유아세포(iCAF)와 근섬유모세포(myCAF)를 대상으로 라만 분광 현미경을 이용해 스펙트럼을 추출했다. iCAF는 염증 반응을 유발하는 물질을 분비하여 암세포의 성장을 촉진하며, myCAF는 섬유 조직을 생성하여 암세포를 물리적으로 보호하는 역할을 한다.
이후 주성분 분석 및 부분 최소 제곱 판별 분석 등 머신러닝 기법을 통해 인공지능 알고리즘을 학습시켜 두 아형 세포 간의 화학적 지문을 분석했다. 그 결과, 콜라겐과 단백질, 지질 신호에서 두 아형 세포 간 뚜렷한 차이가 관찰되었으며, 인공지능 분류 알고리즘은 99%의 높은 정확도로 두 세포를 구별해냈다.
김준기 교수는 "기존의 세포 아형 구별 방식은 세포 침습적인 염색 과정을 거쳐야 했지만, 이번 연구는 무표지 라만 분광 기술과 인공지능 분석만으로 세포 내 화학적 지문을 읽어내 섬유아세포 아형을 높은 정확도로 구별할 수 있음을 입증했다"며, "향후 조직 생검이나 세포 배양 과정에 이 기술을 적용하여 종양 미세환경을 정밀하게 진단하고 맞춤형 치료 전략을 수립하는 플랫폼을 구축할 계획"이라고 밝혔다.
전은성 교수는 "췌장암 환자의 경우 섬유아세포의 공격적인 성향에 따라 암의 진행 속도, 치료 반응, 예후가 크게 달라진다"며, "이번에 개발된 라만 인공지능 기반 섬유아세포 아형 분석 기술은 수술 전후 환자의 섬유아세포 특성을 평가하고 항암 표적 면역치료 조합을 결정하는 데 중요한 지표가 될 것"이라고 덧붙였다.
이 연구 결과는 화학, 생명, 의학 분야의 저명 학술지인 '생체재료 연구(Biomaterials Research)' 최신호에 게재되었다.
메디컬투데이 김미경 기자([email protected])
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