이관주기자
[아시아경제 이관주 기자] 국내 연구진이 전이된 '점액성 종양'의 원발부위를 찾아내는 방법론을 고안했다. 일반적으로 알려진 딱딱한 종양 덩어리가 아닌 끈적한 점액질로 이뤄진 점액성 종양의 경우 어디서 종양이 시작됐는지 알기 어려운 편인데, 이를 찾아낸다면 더욱 효과적인 치료가 가능할 것으로 기대된다.
분당서울대병원 산부인과 김기동 교수팀은 RNA(리보핵산) 딥러닝 방식으로 점액성 종양의 원발부위를 찾아내는 알고리즘을 개발하는 데 성공했다고 18일 밝혔다.
연구팀은 암세포가 기원한 장기에 따라 RNA의 발현 패턴이 다르다는 점에 착안, '전사체 분석'이 정확한 검사법으로 활용될 수 있는지 규명하는 연구를 수행했다. 전사체는 한 세포 내에 존재하는 모든 RNA 분자의 총합을 뜻한다.
김기동 분당서울대병원 산부인과 교수.
연구팀은 1960개의 암 검체의 전사체 데이터를 바탕으로 자궁경부암, 자궁내막암(자궁체부암), 난소암, 자궁암육종, 췌장암, 위암, 대장암 등 7개 원발암에 따라 각기 다르게 발현하는 RNA 패턴을 기계학습시켰다. 그 결과, 점액성 종양 원발부위를 찾아내는 정확도가 85.7% 수준으로, 기존 방식의 2배에 이르는 것을 확인했다.
이번 연구는 그간 원발부위를 확인하기 어려워 최적의 치료 전략을 수립하는 데 난항을 겪었던 점액성 종양 분야에서 RNA 분석이 돌파구가 될 수 있다는 점을 세계 최초로 확인했다는 점에서 의미가 크다. 김 교수는 "암세포가 기원한 위치를 정확히 확인할 수 있다면 보다 환자 예후를 개선할 수 있는 치료 전략을 수립할 수 있다"며 "후속 연구를 통해 임상 현장에서 활용 가능한 검사법으로 발전시킬 계획"이라고 말했다.
이번 연구 결과는 세이지(SAGE) 출판사에서 발행하는 국제학술지 'Cancer Informatics'에 최근 게재됐다.
이관주 기자 leekj5@asiae.co.kr<ⓒ경제를 보는 눈, 세계를 보는 창 아시아경제(www.asiae.co.kr) 무단전재 배포금지>