한국인 발병 세계 1위 ‘대장암’…혈액검사 한번, 재발·전이 위험 잡는다 작성일 07-22 52 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">- KAIST-강남세브란스병원-서울아산병원 공동연구 <br>- 대장암 환자 재발 전위위험 예측 분석기술 개발</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="9rLsAV9UtA"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d263a6244639b9630384bcf02320b5c7a47f0c9e5184d9a0dae2e4b5403023c0" dmcf-pid="2moOcf2utj" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이번 연구를 수행한 KAIST 연구팀. 이지민(앞줄 가운데) 교수와 김현우(왼쪽 네번째) 교수. [KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/ned/20260722090341857qclk.jpg" data-org-width="370" dmcf-mid="b5nmj2KpYk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/ned/20260722090341857qclk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이번 연구를 수행한 KAIST 연구팀. 이지민(앞줄 가운데) 교수와 김현우(왼쪽 네번째) 교수. [KAIST 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="ae2f7c3df5c4fe8fe1cd3f2948a2ec2057e130df69c3bba254a438c765f2fefe" dmcf-pid="VZC1ygLxZN" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 한 번의 혈액검사만으로 대장암 환자 재발과 전이 위험을 더 정확하게 예측할 수 있게 될 전망이다.</p> <p contents-hash="91f164e115b49d41089278221a91c0504f7d6e94530dc72c7c31706a0a462f06" dmcf-pid="f5htWaoMYa" dmcf-ptype="general">KAIST는 의과학대학원 이지민 교수와 화학과 김현우 교수 연구팀이 강남세브란스병원, 서울아산병원과 함께 혈청 순환 아미노산(혈액 속을 순환하며 몸의 대사 상태를 반영하는 아미노산) 네트워크를 분석하는 새로운 프레임워크를 개발했다고 22일 밝혔다.</p> <p contents-hash="7295ed8d46602174346904f6efc8939a7765c76d40a2ba22906c1d5905cd505b" dmcf-pid="41lFYNgR5g" dmcf-ptype="general">연구팀은 이를 활용해 대장암이 진행될수록 몸 전체의 대사 체계가 재편된다는 사실을 규명하고, 환자의 재발과 전이 위험을 예측할 수 있는 새로운 분석 전략을 제시했다.</p> <p contents-hash="3cf58a55c7586795c99d760ddacc43c9b30960a2ad5161791e12b74cf8e17e59" dmcf-pid="8tS3GjaeZo" dmcf-ptype="general">한국인의 대장암 발병률은 세계 1위다. 세계보건기구(WHO) 산하 국제 암연구소가 세계 184개국을 대상으로 조사한 ‘세계 대장암 발병 현황’에 의하면 한국인 대장암 발병률은 10만 명당 45명으로 대상 국가 중 가장 높게 나타났다.</p> <p contents-hash="831586536af84602358c00f2db7e3948235fa7aa28bc3e0e1eeb9aaefc54eb29" dmcf-pid="6Fv0HANdYL" dmcf-ptype="general">아미노산은 에너지를 생산하고 DNA를 합성하는 등 암세포의 생존과 증식에 필수적인 물질이다. 특히 대장암은 이러한 아미노산 대사가 크게 변화하는 대표적인 암으로 알려져 있다.</p> <p contents-hash="6a4f4870218a3f7cc13c97df29f4e31c88eb808079c6d3cd5769861edf34f1c5" dmcf-pid="P3TpXcjJHn" dmcf-ptype="general">이러한 변화는 종양 조직에만 머무르지 않고 혈액 속에도 나타난다. 따라서 혈액 속 아미노산은 몸 전체의 대사 상태를 보여주는 중요한 대사 바이오마커(생체지표)로 주목받고 있다.</p> <p contents-hash="6640c580935642a730298e045322a8d2b6b9d03b6a3ded805f8fcaf56ea1e63a" dmcf-pid="Q0yUZkAiti" dmcf-ptype="general">하지만 지금까지는 개별 아미노산의 농도가 얼마나 변하는지를 분석하는 데 초점이 맞춰져 있어, 아미노산들이 서로 어떻게 연결되고 함께 변화하는지는 제대로 밝혀지지 않았다.</p> <p contents-hash="4976299c6dd14bc2377edff5b8999255bb6730b825a3f3fe24ac03fc7b459322" dmcf-pid="xpWu5Ecn1J" dmcf-ptype="general">연구팀은 소량의 혈청만으로 18종의 순환 아미노산을 동시에 정밀 분석할 수 있는 19F NMR( 불소 핵자기공명 분광법) 기술을 적용했다. 이어 각 아미노산의 농도뿐 아니라 서로의 연결 관계를 네트워크 형태로 분석한 결과, 대장암이 진행될수록 혈액 속 아미노산 네트워크가 단계적으로 재편된다는 사실을 확인했다.</p> <p contents-hash="d556bcdcd65aa7fd0f1042e7b5a82be3550797a0af7100e3cb9eb97a6d64b688" dmcf-pid="yOaCE8fzGd" dmcf-ptype="general">특히 대장암이 진행될수록 근육과 에너지 대사에 중요한 역할을 하는 발린과 류신 등 분지사슬아미노산의 비율은 감소한 반면, 암세포가 DNA를 만들고 빠르게 증식하는 데 필요한 글리신과 세린의 비율은 증가하는 경향을 보였다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f8de5c066119112da60002c56fc4dfcf88cfd96df22444b6d47731b0d8e1e2df" dmcf-pid="WINhD64qYe" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연구 모식도(AI 생성 이미지).[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/ned/20260722090342112wytk.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="KVeEoBztXc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/ned/20260722090342112wytk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연구 모식도(AI 생성 이미지).[KAIST 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="184d2a2745c1d3224d40b90480b7c55c08fa668372c70dde81cd718650bbf3a4" dmcf-pid="YCjlwP8BGR" dmcf-ptype="general">연구팀은 아미노산 네트워크 분석에서 얻은 연결 정보를 머신러닝 모델에 적용해 대장암 환자의 재발과 전이 위험을 분석했다.</p> <p contents-hash="182d49c546464a04bacb615103887a96721e87545de223a416d285fc5047634b" dmcf-pid="GhASrQ6btM" dmcf-ptype="general">그 결과, 이 분석 방법은 현재 병원에서 대장암 환자의 경과를 살필 때 널리 사용하는 혈액검사 지표인 암배아성항원보다 재발과 전이 위험을 더 정확하게 예측했다. 또한 혈액 속 개별 아미노산의 양만 분석하는 기존 방법보다도 높은 예측 정확도를 보였다.</p> <p contents-hash="48143dc7598e365ed9583f6572d0816890407e23d6ad94fd3f1702bd7ab87ce9" dmcf-pid="HlcvmxPKGx" dmcf-ptype="general">이지민 교수는 “앞으로 혈액검사만으로 대장암 환자의 재발 위험을 보다 정확하게 예측하고 환자 맞춤형 치료 전략을 수립하는 새로운 정밀의료 기술로 이어지기를 기대한다”고 말했다.</p> <p contents-hash="928ea7d43107659db0f6af9eb6586634e9159eaeb95c36df072110b24a2b7e9e" dmcf-pid="XSkTsMQ95Q" dmcf-ptype="general">이어 “장기적으로는 정기 혈액검사와 연계해 환자의 추가적 채혈 부담을 최소화하면서 재발, 전이 위험을 평가하고 임상 의사결정을 지원할 수 있는 혈액 기반 보조검사로 발전시키는 것을 목표로 하고 있다”고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="e1151924ee0ac6ccf144dc691c97a59d1892dfbc0af00b6db82fcd9a127588b3" dmcf-pid="ZvEyORx25P" dmcf-ptype="general">이번 연구결과는 국제학술지 ‘어드밴스드 사이언스’에 게재됐다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 “6G·위성통신 뜬다”…UNIST, 대기전력 ‘제로’ 고주파 반도체 스위치 개발 07-22 다음 씨에스리, 과기정통부 우수기업부설연구소 재지정…AI·빅데이터 기술력 입증 07-22 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
