"암 환자의 유전자 정보를 기반으로 맞춤형 치료체계 모델을 만드는 것이 목표입니다. 향후 모델을 기반으로 한 소프트웨어가 참고서로 끝나는 것이 아닌 환자 진료 도구의 역할을 할 것으로 기대하고 있습니다."

암 환자의 치료를 보다 효과적으로 하기 위해 유전자 정보를 기반으로 한 치료체계 개발에 대한 관심은 나날이 높아지고 있다. 암 환자 개개인의 유전자 특성에 맞게 적절한 치료제를 사용할 경우 치료 성공률을 높일 수 있기 때문.

메디칼타임즈는 최근 암환자 맞춤형 진단‧치료 체계개발을 선도하고 있는 연세의대 송당암연구센터 정현철 센터장(세브란스병원 암병원 종양내과 교수)을 만나 연구방향에 대한 이야기를 들어봤다.

앞서 송당암연구센터는 차세대 암 치료를 위한 연구개발 및 사업화를 위해 대웅제약과 MOU를 맺은 바 있다. 송당암센터는 이를 통해 보유한 암세포의 유전 정보에 기반한 신약치료정보를 제공하고, 이를 대웅제약이 정밀의료분석기술 및 개발 인프라를 통해 분석하게 된다.

암세포 유전 정보 분석은 우선 위암 신약 치료제를 기준으로 520개의 유전자를 선별해 비교하고, 이를 기반으로 환자 유전자를 파악해 적절한 표적치료나 면역치료를 선정하는 시스템을 만드는 것이다.

시스템이 빅데이터를 통해 유전자와 치료제 간의 효과성을 분석하고 실제 환자에게 적용했을 경우 효과를 다시 업데이트해 암 치료에 있어서 최적의 길을 찾을 수 있다는 게 정 센터장의 설명.

"분석하기 위한 암환자 유전자를 520개 선정했지만 유전자의 변화까지 감안해 2의 520승의 가짓 수를 가져 무한대의 데이터 분석이 이뤄질 것으로 보고있습니다. 컴퓨터의 빅데이터 분석이 생각지도 못한 길을 알려줄 수도 있고 이를 통해 신약 개발의 길도 제시가 가능할 것입니다"

특히, 정 센터장은 암 환자 개인 맞춤형 치료가 이뤄지는 상황에서 맞춤형 분석은 보다 적절한 치료의 길잡이가 될 것으로 기대했다.

"유전체 검사를 통해 개인 맞춤 치료를 하다보니 같은 위암이라도 환자별로 차이가 있고 모두 희귀암이 됐습니다. 그렇기 때문에 유전자별 적절한 치료제를 선택하는게 중요하고 암환자 맞춤형 진단‧치료 모델이 그 역할을 할 수 있을 것이라고 생각합니다."

정 센터장은 이 같은 소프트웨어 진료 시스템이 진료현장 적용되는 것은 2년 후로 시스템이 활용될 경우 암 환자 치료가 더 빠르고 효과적으로 작용할 것으로 전망했다.

"암환자의 유전자 검사를 하고 이를 진료 시스템에 넣어 비교분석을 하게 되면 어떤 적절한 치료제나 부작용에 대한 예상이 가능해 집니다. 이를 통해 환자가 보다 효과적인 방법을 선택할 수 있게되고 치료속도가 올라갈 수 있는 것입니다."

아울러 정 센터장은 유전자 정보 기반 치료체계 시스템이 향후 건강보험재정의 비용경제효과를 높이고 신약 진입장벽을 낮춰줄 것으로 내다봤다.

가령 B라는 치료제에 대해 환자의 치료 효과성을 확인하고 이를 통해 집중적으로 치료하면 효과가 올라가고, 반대로 효과성이 떨어지는 치료제를 사전에 배제하기 때문에 국가 예산이 적절히 활용될 수 있다는 것.

"10명 중 2명이 치료되는 시스템과 10명 중 8명이 치료되는 시스템이 있다면 당연히 뒤의 시스템이 중요합니다. 어떤 치료가 효율적일지 안내를 해주는 역할을 할 것으로 보고 있고, 근거가 쌓인다면 향후 신약의 급여 진입장벽 또한 낮추는 역할을 할 수 있을 것으로 예상합니다.

또한 정 센터장은 궁극적으로 맞춤형 진단‧치료체계 시스템이 위암뿐만 아니라 폐암, 대장암 등 다른 암에도 적용하겠다고 밝혔다.

"센터 내에 다양한 데이터가 있지만 대표적인 암인 위암을 선택해서 시스템 모델을 개발하고 있습니다. 위암을 기반으로 진료 툴이 만들어진다면 그 다음부터는 더 쉽게 적용이 가능할 것으로 예상합니다."

다만, 정 센터장은 방대한 자료의 분석이 실시되는 만큼 시스템 개발 과정에서 변수는 남아있다고 언급했다.

"IT팀, 임상팀, 의학생물학팀이 함께 진행하기 때문에 용어의 정리나 DB를 분석하기 위한 인력문제 등의 걸림돌은 아직 남아있습니다. 연구를 시작하는 것 만큼 결승점에 도달하는 것도 중요하기 때문에 변수를 줄이는 것이 목표입니다."