암세포 분석 정확도를 높일 수 있는 새로운 유전자 검사법이 개발됐다. 김상우 연세대 의과대학 교수 연구팀이 환자의 암세포 시료를 분석할 때 외부요인을 줄여 분석 정확도를 높이는 방법을 내놓았다.

환자 치료과정에서 유전자검사나 약물 반응검사 등을 위해 종양 조직을 여러 차례 분석하는 일이 불가피하다. 한 번 채취한 종양세포를 자연적으로 보존하고 충분히 증식시켜 여러 검사의 시료로 쓸 수 있도록 하는 환자유래모델(PDMS, patient-derived models)이 활용된다. 종양세포를 주로 생쥐(mouse) 체내에서 증식시키거나 생쥐 세포와 함께 배양하기 때문에 쥐 세포가 함께 분석돼 잘못된 결과가 나올 수 있다는 문제점이 있었다.

연구팀은 환자유래모델에서 있을 수 있는 돌연변이 분석 오류를 찾아내고 사전에 오류를 방지하는 방법을 개발했다. 쥐와 사람에게서 나타나는 모든 유전자 서열 차이를 찾고 이를 ‘하마’(HAMA, human-genome aligned mouse allele) 라고 이름 붙였다.

분석과정에서 이러한 ‘하마’가 나타난다면 질병 관련 유전 변이로 오인할 수 있는데 생쥐 유전체 정보로 인한 오류 가능성을 한 번 더 확인하도록 안전장치를 제안한 것이다. 특히 잘 알려진 암 관련 돌연변이 데이터베이스의 정보 중 생쥐를 이용한 실험모델에서 비롯한 경우 유독 ‘하마’ 관찰빈도가 높게 나타난 것도 확인했다.

연구팀은 유전체 검사 데이터를 통해 나오는 ‘하마’의 비율을 토대로 환자유래모델에 섞여 있는 쥐 세포의 비율까지 계산하는 방법을 제시했다. 150가지가 넘는 가상의 오염 데이터를 기반으로 비교 분석을 수행해 최적의 오염 배제 방법을 밝혀냈다.

실제 이를 토대로 최적 유전자분석법을 적용한 결과 기존 분석 대비 정확성을 약 58% 정도 높일 수 있었다.

김상우 교수는 “이번 연구는 체외에서 보존, 증식된 환자 암세포 시료(Specimen)의 유전체 분석과정에서 발생할 수 있는 오류를 바로잡은 것”이라며 “앞으로 더 정확한 정보에 기초해 환자를 치료할 수 있는 실마리가 될 것”이라고 말했다.

연구성과는 유전체학 분야 국제학술지 ‘지놈 바이올로지(Genome Biology)’ 11월 11일 자(논문명: Impact of mouse contamination in genomic profiling of patient-derived models and best practice for robust analysis)에 실렸다.