KAIST, 혈액 속 ‘대사의 지도’ 분석해 대장암 재발·전이 더 정확히 예측…맞춤 정밀의료 길 연다

혈액 한 번의 검사만으로 대장암 환자의 재발과 전이 위험을 기존보다 더 정확하게 예측할 수 있는 길이 열렸다.

KAIST는 의과학대학원 이지민 교수와 화학과 김현우 교수 공동 연구팀이 강남세브란스병원, 서울아산병원과 함께 혈청 순환 아미노산(Circulating Amino Acids, 혈액 속을 순환하며 몸의 대사 상태를 반영하는 아미노산) 네트워크를 분석하는 새로운 프레임워크를 개발했다고 22일 밝혔다.

연구팀은 이를 활용해, 대장암이 진행될수록 혈액 속 대사물질들의 연결 구조, 이른바 ‘대사의 지도’가 체계적으로 재편된다는 사실을 세계 최초로 규명했다. 지금까지 혈액 속 아미노산은 몸 전체의 대사 상태를 보여주는 생체지표로 주목받았지만, 대부분의 연구가 개별 아미노산의 농도가 얼마나 변하는지에 집중해 아미노산들이 서로 어떻게 연결되고 함께 변화하는지는 제대로 밝혀지지 않았다. 이번 성과는 그 ‘연결’을 분석 대상으로 끌어올려, 기존 혈액검사보다 재발·전이 예측력을 높인 새로운 정밀의료 기술로 이어질 것으로 기대된다.

개별 농도가 아니라 ‘연결 구조’를 본다

암세포는 성장과 증식을 위해 많은 영양소를 필요로 한다. 그중 아미노산은 단백질을 만드는 재료일 뿐 아니라 에너지를 생산하고 DNA를 합성하는 등 암세포의 생존과 증식에 필수적인 물질이다. 특히 대장암은 이러한 아미노산 대사가 크게 변화하는 대표적인 암으로 알려져 있다.

이 변화는 종양 조직에만 머무르지 않고 혈액 속에도 나타난다. 그래서 혈액 속 아미노산은 몸 전체의 대사 상태를 보여주는 대사 바이오마커(Biomarker, 생체지표)로 주목받아 왔다. 하지만 지금까지의 분석은 개별 아미노산의 농도가 얼마나 오르내리는지를 보는 데 초점이 맞춰져 있었다. 아미노산들이 서로 어떻게 연결되고 함께 변화하는지는 제대로 다뤄지지 않았던 것이다.

연구팀은 이 지점을 파고들었다. 먼저 소량의 혈청만으로 18종의 순환 아미노산을 동시에 정밀 분석할 수 있는 19F NMR(불소 핵자기공명 분광법, 불소를 이용해 혈청 속 여러 아미노산을 한 번에 정량하는 기술)을 적용했다. 소량의 시료로 여러 아미노산의 농도를 높은 정확도로 측정할 수 있는 방법이다.

이어 각 아미노산의 농도뿐 아니라 서로의 연결 관계를 네트워크 형태로 분석했다. 그 결과 대장암이 진행될수록 혈액 속 아미노산 네트워크가 단계적으로 재편된다는 사실을 세계 최초로 확인했다. 이는 암이 성장하면서 몸 전체의 대사 체계를 새롭게 바꾸는 전신 대사 재프로그래밍(Systemic Metabolic Reprogramming, 암의 성장에 맞춰 몸 전체의 대사 체계가 다시 구성되는 현상)을 반영하는 핵심 특징으로 분석됐다.

변화의 방향도 구체적으로 드러났다. 대장암이 진행될수록 근육과 에너지 대사에 중요한 발린과 류신 등 분지사슬아미노산(BCAA)의 비율은 감소한 반면, 암세포가 DNA를 만들고 빠르게 증식하는 데 필요한 글리신과 세린의 비율은 증가하는 경향을 보였다. 특히 글리신은 흥미로운 대목이었다. 암세포가 활발하게 사용하는 아미노산이어서 혈액에서는 줄어들 것으로 예상됐지만, 실제로는 오히려 상대적 비중이 증가했고, 글리신을 중심으로 새로운 상호작용 네트워크가 형성되는 것도 확인됐다. 연구팀은 이를 몸 전체의 대사 체계가 새롭게 재편되고 있음을 보여주는 중요한 근거로 설명했다.

기존 혈액검사를 넘어선 예측력, 그리고 학생 주도의 융합

연구팀은 아미노산 네트워크 분석에서 얻은 연결 정보를 머신러닝(Machine Learning, 컴퓨터가 데이터를 학습해 스스로 예측하는 인공지능 기술) 모델에 적용해, 대장암 환자의 재발과 전이 위험을 분석했다. 개별 아미노산의 ‘양’을 넘어 ‘관계’를 예측의 재료로 삼은 것이다.

결과는 기존 방식을 앞섰다. 연구팀이 개발한 분석 방법은 현재 병원에서 대장암 환자의 경과를 살필 때 널리 쓰는 혈액검사 지표인 암배아성항원(CEA, Carcinoembryonic Antigen)보다 재발과 전이 위험을 더 정확하게 예측했다. 또한 혈액 속 개별 아미노산의 양만 분석하는 기존 방법보다도 높은 예측 정확도를 보였다.

이는 혈액 속 아미노산의 ‘양’만 보는 기존 분석을 넘어, 아미노산들이 서로 어떻게 연결되고 변화하는지를 함께 봐야 암의 진행 상태를 더 정확하게 읽어낼 수 있음을 보여준다. 연구팀은 이번 연구가 혈액 속 아미노산 간 상호작용 네트워크, 이른바 ‘대사의 지도’를 새로운 혈액 기반 대사 바이오마커로 활용할 수 있음을 세계 최초로 제시했다는 점에서 의미가 크다고 설명했다.

이지민 교수는 “이번 연구는 혈액 속 개별 아미노산의 농도가 아니라 아미노산 간 연결 구조를 함께 분석해 대장암이 몸 전체의 대사 체계를 어떻게 바꾸는지를 처음 규명했다”며 “앞으로 혈액검사만으로 대장암 환자의 재발 위험을 보다 정확하게 예측하고 환자 맞춤형 치료 전략을 수립하는 새로운 정밀의료 기술로 이어지기를 기대한다”고 말했다.