[학생인터뷰] 이종훈 박사과정 학생, 암세포 유전체 정보 및 분자 네트워크 동역학 분석을 통한 약물 타겟 제시

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<암세포 유전체 정보 및 분자 네트워크 동역학 분석을 통한 약물 타겟 제시>

1. 안녕하세요, 먼저 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요. 저는 카이스트 바이오및뇌공학과 조광현 교수님 연구실 (시스템생물학 및 바이오영감공학 연구실)의 박사과정 학생 이종훈입니다.

2. 이번에 Biomolecules지에 새로운 연구 결과를 발표하셨는데요. 발표하신 연구에 대해 간단하게 소개해주실 수 있으실까요?

최근 많은 연구가 이루어지고 있는 항암 분자표적치료는 암세포의 특정 유전자 변형에 의해 과활성화 된 신호전달 단백질을 선택적으로 저해하여 암세포의 사멸을 유도하려는 방법입니다. 하지만, 암세포내 분자네트워크의 복잡성과 환자의 유전자 변형의 이질성 때문에 이러한 저해제의 효과는 직관적이지 않으며 환자간 차이도 매우 큽니다. 이번 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 암세포의 유전체 데이터에 기반해 가상 폐암세포 분자조절 네트워크에 대한 수학모형을 만들고 이를 활용한 대규모 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 암세포주 별 상이한 항암제 반응을 예측할 뿐 아니라 새로운 항암 약물 타겟 후보를 제시하는 분석 방법을 정립하였습니다. 이를 FGFR1 유전자 증폭을 가진 폐암세포주의 FGFR 저해제 반응 예측에 적용하여 약물반응을 결정하는 핵심 분자 메커니즘을 찾고 내성 세포주의 경우 최적의 조합 약물 타겟 후보를 제시하였습니다.

3.컴퓨터 시뮬레이션으로 항암제의 반응을 예측하고 최적의 약물 조합을 찾는다는게 굉장히 흥미로운데요, 이번 연구가 기존의 예측 모델에 비해 갖는 장점은 무엇인가요?

세포는 끊임없이 변하는 환경으로부터의 신호를 입력으로 받아 적절한 출력을 생성함으로써 환경 변화에 반응하는 동적 시스템입니다. 이러한 세포의 반응은 시간에 따라 변화하는 외부 입력과 시스템을 구성하는 요소들 간 복잡하고 비선형적인 상호작용 네트워크에 의해 결정됩니다. 암세포의 유전자변이는 해당 유전자의 기능에 영향을 줄 뿐 아니라 이러한 세포내 신호전달 네트워크에 존재하는 여러 피드백과 크로스톡(crosstalk) 등을 통해 분자네트워크 전반에 걸쳐 고유한 비선형 동역학 특성의 변화를 유발합니다. 이로 인해 다수의 이질적인 유전자 변이를 가지는 암세포들은 각기 고유한 신호전달 동역학 특성을 지니게 되며, 결국 동일 약물에 대해서도 상이한 반응을 보이게 됩니다. 통계분석에 기반한 기존 바이오마커 기반의 항암치료 전략은 이런 복잡한 메커니즘을 반영하기 어렵습니다. 본 연구를 통해, 분자표적 저해제 반응을 체계적으로 분석하기 위해서는 세포를 하나의 시스템으로 바라보고 구성요소들의 상호관계와 상호작용을 분석하는 시스템 생물학(Systems biology) 관점의 접근이 필요함을 강조하고 싶습니다. 본 연구에서 제시하는 동역학 분석 파이프라인은 폐암 뿐 아니라 대장암, 유방암 등 주요 암과 노화 및 뇌 질환 등 여러 질병모델에 적용하여 분자 메커니즘 기반의 새로운 약물 타겟 후보를 탐색하는 도구로 사용될 수 있을 것이라 생각합니다.

4.자세한 설명 감사합니다. 혹시 개인적으로 더 연구하고 싶은 주제나 분야가 있으신지요?

최근 암 관련 수많은 단일세포 다중 오믹스 데이터가 생산되고 있습니다. 하지만, 이러한 데이터를 분자 네트워크 동역학에 기반해 체계적으로 분석할 수 있는 방법은 아직 부족한 실정입니다. 생물학적 사전지식들과 다양한 단일세포 오믹스 데이터를 통합하여 시뮬레이션이 가능한 동역학 모델을 생성하고 이를 기반으로 세포의 상태를 제어하는 타겟 발굴을 위한 연구를 진행해보면 좋을 것 같습니다.

지금까지 카이스트 바이오및뇌공학과 조광현 교수님 연구실 박사과정 학생 이종훈이었습니다. 인터뷰에 응해주셔서 감사드립니다!