미세한 혈액량(0.05㎖)으로 유방암 재발 여부를 예측할 수 있는 기술이 개발됐다. 그러나 임상 시험은 향후 풀어야할 숙제가 됐다.
한국기초과학지원연구원(원장 양성광, KBSI)은 디지털오믹스연구부 정영호·현주용 박사 연구팀이 혈액 기반 비침습적 진단법으로 삼중음성유방암의 재발을 조기에 예측할 수 있는 새로운 기술을 개발했다고 7일 밝혔다.
삼중음성유방암은 표적 항암제가 작용하는 3가지 수용체가 모두 없는 유형이다. 다른 종류의 유방암보다 전이·재발 위험이 높아 예후 예측이 특히 중요하다.

이 연구에는 연세대학교(총장 윤동섭) 의과대학 김승일 교수·김민우 박사, 기계공학과 정효일 교수, 성신여자대학교(총장 이성근) 바이오신약의과학부 현경아 교수 등이 공동 참여했다.
연구팀은 유방암 환자 혈액에서 추출한 종양 유래 엑소좀(tdEVs) 단백체를 심층 분석, 특정 단백질(ECM1, MBL2, BTD, RAB5C) 4종이 삼중음성유방암 재발 및 예후 예측을 위한 강력한 바이오마커 후보임을 입증했다.
연구팀은 이를 위해 독자적인 미세유체 칩 기반 엑소좀 분리 기술을 개발하고, 머신러닝 기반 알고리즘을 활용해 진단 성능을 극대화했다.
정영호 책임연구원은 "삼중음성유방암 환자군에서 민감도(양성을 양성으로 구별하는 정도) 90%, 특이도(음성을 음성으로 구별하는 정도) 95%에 달하는 높은 진단 성능을 확보했다"고 말했다.
연구팀은 또 ‘tdEV 단백질 점수’를 활용한 삼중음성유방암 진단에서 AUC 0.986이라는 매우 높은 진단 성능 지표를 확보했다. AUC는 진단테스트 값을 의미한다. 1에 가까울수록 진단 정확도가 뛰어남을 뜻한다.
다만, 이 실험결과는 삼중음성유방암 환자의 동의를 얻은 혈액으로 진행했다. 무작위 혈액 테스트 결과는 아니다.
또 이 기술을 상용화하기 위해선 향후 대규모 임상도 필요하다.

정영호 책임은 "일반 병원에서 흔히 사용하는 엘리사(ELISA) 방식(특정단백질 측정법의 일종)을 통한 교차 검증에서도 유사 수준의 높은 성능을 나타냈다"며 "향후 실제 임상 현장 적용 가능성을 높게 본다"고 설명했다.
정영호 책임은 "이번 연구는 단백질 기반 액체생검이 실제 임상 진단에 활용될 수 있음을 시사한 중요한 사례”라며, "삼중음성유방암 환자에 대한 정밀의학 기반의 맞춤형 사전 대응이 가능해질 것"이라고 강조했다.
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연구는 한국기초과학지원연구원 멀티오믹스 빅데이터 융합 플랫폼 구축사업과 과학기술정보통신부·한국연구재단 중견연구자 지원사업, 세종과학펠로우십 사업, 차세대 유망 SEED 기술실용화 패스트트랙 사업 및 세브란스병원 임상우수연구기금 사업 지원을 받았다.
연구결과는 엑소좀 연구 국제 학술지(Journal of Extracellular Vesicles)에 6월 23일자 온라인판에 게재됐다.