KAIST 연구진이 컴퓨터를 통해 24개 암종에 해당하는 1043명의 암 환자에 대한 대사 모델 구축에 성공했다.
KAIST 김현욱 교수·이상엽 특훈교수 연구팀이 서울대병원 연구팀과의 공동연구를 통해 암 체세포 유전자 돌연변이와 연관된 새로운 대사물질 및 대사경로를 예측하는 컴퓨터 방법론을 개발했다고 밝혔다.
암 대사 연구와 새로운 암 유발 대사물질 발굴에는 대사체학 등의 방법론이 필요하며, 이를 대규모 환자 샘플에 적용하기 위해서는 상당한 시간과 비용이 소요된다.
때문에 암과 관련된 많은 유전자 돌연변이들이 밝혀졌음에도 그에 상응하는 암 유발 대사물질은 극소수만 알려져 있다.
공동연구팀은 세포 대사 정보를 예측할 수 있는 게놈 수준의 대사 모델에 국제 암 연구 컨소시엄에서 공개하는 암 환자들의 전사체 데이터를 통합해 24개 암종에 해당하는 1043명의 암 환자에 대한 대사 모델을 구축했다.
공동연구팀은 1043명의 암 환자 특이 대사 모델과 동일 환자들의 암 체세포 돌연변이 데이터를 활용해 4단계로 구성된 컴퓨터 방법론을 개발했다.
김현욱 교수는 “이번 연구결과는 향후 암 대사 및 암 유발 대사물질 연구에서 중요한 참고 자료로 활용될 수 있을 것” 이라고 말했다.

/대전 한권수기자 kshan@cctimes.kr

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