암 맞춤 치료와 신약 개발이라는 막중한 임무를 띠고 정부의 지원을 받아 진행된 K-MASTER 사업단이 올해를 끝으로 운영이 종료된다.

이 가운데 2017년 사업단 발족 초기 목표로 제시했던 1만 건의 암환자 유전체 분석을 완료해냈다.

고려대 K-MASTER 사업단은 15일 2017년 정밀의료 기반 암진단 치료법 개발을 개시한 이래로 1만 건의 암 환자 유전체프로파일링을 달성하는 등 주요 성과 목표를 달성했다고 밝혔다.

K-MASTER 사업단은 암 맞춤 치료와 신약 개발 지원을 위한 국가 전략 프로젝트로 500억원에 가까운 예산 지원으로 2017년 6월 출범한 바 있다.

올해를 끝으로 공식적인 국가 지원 사업이 종료될 정인 가운데 전국 56개 병원이 참여해 임상시험 20건 및 표적치료 3628명, 아시아 유일 1만명 암유전체 분석 등의 성과를 도출해냈다. 또한 임상시험 네트워크와 데이터포털, 분석‧데이터 플랫폼을 구축했다.

구체적으로 K-MASTER 사업단은 2021년 10월 31일 기준 총 56개 참여병원으로부터 1만 546명의 암환자를 등록받아 1만 158건의 암 유전체 프로파일링을 달성했다.

최종 등록된 1만 158건의 암종별 현황은 ▲직결장암 23% ▲유방암 14% ▲폐암 11% ▲위암 9% ▲육종 및 골암 5% ▲담관, 담낭암 6% ▲두경부암 5% ▲난소‧난관‧복막암 4% ▲방광 및 요로암 4% ▲췌장암 4% ▲전립선암 2% ▲흑색종 1% ▲신장암 2% ▲식도암 2% ▲자궁경부암 1% ▲간암 1%였으며, 이중암 등 기타암은 7%이다.

이 같은 암 유전체 프로파일링을 바탕으로 K-MASTER 사업단은 비소세포폐암, 유방암, 위암, 침샘관암 등의 환자들을 대상으로 총 20개의 임상시험을 진행했다.

KM-01 연구(직결장암 환자에 대한 avelumab 면역항암제 연구, 서울아산병원 김태원 교수)와 KM-02-01 연구(고형암 환자에 대한 sirolimus 연구, 삼성서울병원 이지연 교수)는 이미 등록을 완료하고 결과를 국제학술지에 발표한 바 있다.

또 KM-05 연구(비소세포폐암에서의 혈액 유전자검사 기반 gefitinib 연구, 서울성모병원 강진형 교수), KM-06 연구(고형암에서 nivolumab 면역항암제 연구, 고대안암병원 박경화 교수), KM-10B 연구(HER-2 양성 전이성 유방암 환자에 대한 Herzuma/선택항암제 병용요법 연구, 고대구로병원 박인혜 교수), KM-11 연구(침샘암에서의 Nanoxel, Herzumab 병용요법, 삼성서울병원 안명주 교수), KM-12 연구(식도암에서의 PDR001 연구, 연세암병원 조병철 교수), KM-14 연구(HER2 양성 요로상피세포암에서의 Herzumab, Paclitaxel 연구, 서울대병원 김범석 교수)는 성공적으로 등록을 완료하고 데이터를 취합 중이다.

마지막으로 진행 중인 KM-24 연구(비소세포폐암에서의 lazertinib 연구)의 경우 올해 개시 후 대상자 등록을 시작한 지 4개월밖에 지나지 않았으나, 목표대상자인 40명의 절반인 20명을 이미 등록 완료해 매우 빠른 속도로 꾸준히 진행 중이다.

#i3#하지만 20개가 넘는 임상시험이 종료 혹은 진행 중이지만 올해를 끝으로 공식적인 K-MASTER 사업단 운영은 종료되게 됐다.

따라서 나머지 임상시험의 경우 관련 치료제를 보유한 제약사들의 투자를 받아 진행될 예정이다.

이에 대해 K-MASTER 사업단 측은 운영 종료에 대해 아쉬워하면서도 지난 5년간의 성과를 바탕으로 향후 임상시험 연계 등 추가 활용가능성이 많다고 평가했다.

K-MASTER 사업단 관계자는 "암 정밀의료 융복합 플랫폼을 이용해 5년의 기간 동안 암 환자 1만명 데이터베이스를 구축한 국가는 전 세계적으로 흔치 않으며, 아시아에서는 유일하다"며 "이는 일반적으로 연구자 주도 임상시험에서는 매우 어려운 일이며, 국가차원의 적극적인 연구지원이 있기에 가능했다"고 밝혔다.

이어 "전국의 대학병원과 암 전문치료기관이 참여해 구축한 바이오 빅데이터는 장기적으로 미래 바이오산업 성장의 밑거름이 될 것"이라며 "환자 마다 본인의 유전정보와 혈액을 제공한 공익적 헌신을 바탕으로 어렵게 구축한 전국적인 데이터공유 네트워크는 새로운 치료와 진단법 개발에 기여할 것으로 기대된다"고 설명했다.