참조 1 : http://www.sciencetimes.co.kr/?news=%ED%95%9C%EB%AF%B8%EC%97%B0%EA%B5%AC%EC%A7%84-%EC%83%88%EB%A1%9C%EC%9A%B4-%EC%9C%A0%EB%B0%A9%EC%95%94-%EC%A0%84%EC%9D%B4-%EC%98%88%EC%B8%A1%EA%B8%B0%EB%B2%95-%EA%B0%9C%EB%B0%9C

 

한미연구진, 새로운 유방암 전이 예측기법 개발
KAIST 이도헌 교수 `예측 정확도 20% 이상 향상`

 

한미 공동연구진이 생물정보학(Bioinformatics) 기술을 이용해 암세포 전이와 관련된 유전자 네트워크를 찾는 방법으로 유방암 전이를 예측하는 새로운 기술을 개발했다.

 

KAIST 바이오뇌공학과 이도헌 교수와 이은정 박사, 미국 샌디에이고 캘리포니아대(UCSD) 트레이 아이데커 교수팀은 1일 개별 유전자 대신 유전자 네트워크의 이상 현상을 포착하는 방법으로 예측 정확도를 20% 이상 높인 유방암 전이 예측기법을 개발했다고 밝혔다.

 

이 연구결과는 지난해 12월 13~17일 미국 샌프란시스코에서 열린 제48회 미국세포생물학회(ASCB) 연례회의에서 공개됐다.

 

현재 사용되는 분자기반의 질병진단 기술은 질병 발생 시 특이한 활동을 보이는 유전자나 단백질을 찾는 데 초점을 맞추고 있어 많은 유전자가 복합적으로 작용하고 환자마다 다른 양상을 보이는 복합 요인성 질환에서는 효과를 보기 어려웠다.

 

연구진은 이 연구에서 생물정보학 기술을 이용해 많은 유방암 환자들의 유전자 발현 정보와 DNA칩 실험 데이터를 분석해 전이성 유방암에서 특이한 활동을 보이는 유전자 네트워크를 찾아냈다.

 

이는 개별 유전자 대신 유전자 네트워크의 이상 현상을 포착하는 데 초점을 맞춘 것으로 개별 유전자를 기반으로 한 기존 예측기법보다 예측 정확도가 20% 이상 향상됐다고 연구진은 설명했다.

 

이도헌 교수는 "유방암 전이 예측의 후속 연구로 분자 상호작용 네트워크 외에 신호전달 및 전사조절 경로 데이터베이스를 암 전이 예측에 활용하는 기법을 개발했다"며 "이를 이용하면 백혈병과 전립선암, 폐암 등의 진단 성능도 향상시킬 수 있다"고 말했다.

 

KAIST 바이오뇌공학과 이도헌 교수 (연합뉴스)