변석수, 송상헌 분당서울대병원 비뇨의학과 교수팀이 유전성이 높은 전립선암을 조기에 예측하기 위한 ‘다중유전위험점수(PRS, Polygenic Risk Score)’를 개발해 이목을 끌고 있다. 현재 널리 쓰이고 있는 전립선특이항원(PSA) 검사를 보완할 수 있어, 전립선암 조기 발견을 통한 생존율 개선에 기여할 것으로 전망된다. 

전립선암은 국내에서 발병 빈도가 높아지고 있는 암 중 하나로, 1990년대에는 남성암 9위에 그쳤으나 2020년의 경우 3위를 차지했다. 사람마다 타고난 유전 변이 상태가 전립선암 발병에 영향을 미치는데, 단일 유전자에서 돌연변이가 발생하는 빈도는 아주 낮다.

이에 연구팀은 단일염기 다형성의 더 작은 단위로 쪼갠 유전자 변이의 종합적인 영향력을 취합하고, 점수화해 분석하는 다중유전위험점수를 개발했다. 

연구팀은 전립선암으로 진단된 환자 2,702명의 유전자 분석 결과를 대조군 7,485명과 비교해 유의미한 변이를 확인했으며 1,133명에서 검증을 시행했다. 이는 한국인에서 시행된 전립선암 유전 연구 중 가장 많은 환자 군을 포함한 것으로 임상적 의의가 크다. 

연구 결과, 새로 개발된 PRS 점수에 따라 평가한 전립선암 고위험군의 경우, 전립선암 발병위험이 글리슨 점수 7(3+4) 이상인 그룹에서는 4.6배 높았고, 글리슨 점수 7(4+3) 이상인 그룹에서는 2배 이상 높은 것으로 나타났다. 따라서 해당 점수를 통해 빠른 치료가 필요한 고위험군을 선별할 수 있었다. 

각각 PSA 단독, PRS 단독, PSA와 PRS 함께 적용한 모델의 AUROC. 그래프 밑부분의 면적이 클수록 신뢰도가 높다.

특히 60세 이하의 유의미한 전립선암 발생에 대해, 흔히 사용되는 임상 표지자인 전립선특이항원(PSA)와 PRS를 함께 사용한 결과 예측성능이 향상된 것으로 나타났다. PSA를 단독 사용했을 때 AUC는 0.736에 그친 반면, PSA와 PRS를 함께 썼을 때는 AUC 0.759로 정확도가 높아졌다. 

변석수 교수는 “기존에는 유럽 혈통의 백인 환자 기반 다중유전위험도 검사결과를 활용했지만, 이번 연구를 통해 아시아인의 유전적 이질성에 따른 왜곡을 감안해 아시아인, 특히 한국인에 특화된 인종단위 다중유전위험점수를 개발하게 돼 뜻깊다”고 말했다. 

송상헌 교수는 “단일유전자변이가 없는 환자에서도 종합적 영향력을 분석한 결과 본인이 원래 갖고 있던 전립선암에 대한 위험을 예측할 수 있었다”며 “특히 60대 이전에 암이 발병한 고위험 환자에 대해서는 PSA와 새로 개발한 지수를 병용했을 때 예측력이 높아짐이 확인돼 임상적 활용성이 뛰어날 것으로 기대된다”고 말했다. 

김준태, 박경숙, 김정선, 김선영 국립암센터 국제암대학원 암AI디지털헬스학과 교수

김준태 국립암센터 국제암대학원 암AI디지털헬스학과 교수팀은 암환자의 예후에 영향을 미치는 유전자를 자동으로 추천해주는 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘 개발은 아마존닷컴의 추천 소프트웨어로부터 이용자의 정보에 따라 필요한 정보를 제공하는 알고리즘인 협업필터링(collaborative filtering)에 환자의 생존위험을 접목시키면 어떠한 결과가 나오는지에 대한 호기심에서 시작됐다.

연구팀은 다차원 유전체 데이터에서 개별 예후 유전자 식별의 어려움을 극복하기 위해 인공지능의 표상 학습(Representation learning)과 전통적인 임상통계방법을 통합하는 프레임워크를 제안했다. 이어 환자의 생존 위험도에 따라 예후 유전자를 추천해주는 메커니즘도 개발했다.

김준태 교수는 “이번 연구는 암 예후 유전체 식별을 위해 일반적인 암 데이터 분석방법인 통계학과 새로운 방법인 인공지능을 통합해 접근법을 개발해 의미가 크다”고 밝혔다.

박경숙 박사는 “이번 연구의 알고리즘을 기반으로 향후 보다 빠르고 정확한 암 예후 유전자 식별이 가능하도록 후속 연구를 진행하고 암 진단 및 치료의 이해와 혁신에 기여하도록 노력하겠다”라고 전했다.

김정선, 김영욱 교수는 “인공지능의 도입으로 암유전체학을 기반으로 하는 개인 맞춤자료와 환자의 예후 및 예측 반응에 대한 정밀성이 높아지고 있고, 이에 따라 기존 디지털데이터와의 결합가속력이 지속적으로 늘어날 것으로 예상한다”라고 말했다.

김선영 학과장은 “유전체학, 통계, 인공지능 및 수학 등 다양한 학문분야의 전문가들이 융합해 구축한 연구 환경이 이번 연구의 성과를 이끌어 낸 핵심 요소이다”며 “이러한 융합연구는 한국연구재단의 ‘집단연구지원사업인 기초연구실(연구책임자 김정선)’ 사업의 지원으로 수행돼 의미 있는 성과를 거뒀다”라고 말했다.