심장질환 발병원인 규명 … 새로운 치료제 개발 가능성 ↑
심장질환 발병원인 규명 … 새로운 치료제 개발 가능성 ↑
이재철 교수 연구팀, 줄기세포·유전자 가위 기술로 심근병증 원인 규명
  • 박정식 기자
  • admin@hkn24.com
  • 승인 2019.07.18 02:00
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성균관대학교 이재철 교수. (사진=성균관대학교)
성균관대학교 이재철 교수. (사진=성균관대학교)

[헬스코리아뉴스 / 박정식 기자] 국내 연구진이 줄기세포 및 유전자 가위 기술을 활용해 심장질환 발병원인을 규명했다.

18일 과학기술정보통신부에 따르면 성균관대학교 이재철 교수 연구팀이 환자로부터 생성된 역분화 줄기세포를 이용해 심장질환(확장성 심근병증)의 발병원인을 규명하고 치료제 개발의 새로운 표적을 제시했다.

심근(심장근육)의 이상으로 인한 확장성 심근병증(Dilated Cardiomyo pathy, DCM)은 심실의 확장과 수축기능장애가 동반된 증후군이다. 국내의 경우 10만명 당 1~2명의 높은 유병률을 보이나 그 질환의 정확한 원인은 알려지지 않았다.

연구팀은 질환의 원인을 밝히기 위해 확장성 심근병증 가족으로부터 역분화줄기세포(유도만능줄기세포, iPSC)를 얻고 이를 심근세포로 분화시켰다.

분화된 심근세포를 유전자 가위 기술로 특정 단백질 유전자의 변이를 정상으로 교정했을 때 핵막이 정상적으로 돌아오는 것으로 나타났다. 반대로 변이를 유발했을 때는 핵막의 이상이 나타났다.

이 같은 성과를 도출한 연구팀은 유전자 변이에 의한 핵막의 비정상적인 형태가 세포의 후성유전학적 변화를 일으키고 최종적으로 혈소판유래성장인자(PDGF)란 특정 신호전달체계를 비정상적으로 활성화시킴을 확인했다.

이재철 교수는 “환자의 유전정보 등을 통해 질환을 예측할 수 있는 정밀의학(precision medicine) 시대를 맞아 이 같은 예측체계를 실험적으로 검증할 수 있는 기술이 필요한 상황”이라며 “환자 특이적인 역분화 줄기세포를 이용해 특정 질환을 실험실 수준(in vitro)에서 정밀하게 모형화 할 수 있음을 보여주는 사례로 정밀의학 시대에 역분화 줄기세포 및 유전자 가위 기술을 통해 새로운 심장질환 치료제 개발 가능성을 보여준 것”이라고 말했다.

이번 연구는 미국 스탠포드 대학교와 공동연구로 진행됐으며, 과학기술정보통신부 집단연구지원의과학선도연구센터, MRC) 및 개인기초연구(신진연구) 사업의 지원으로 수행됐다. 연구 성과는 국제학술지 ‘네이처’(Nature)에 7월18일(한국시간)자로 게재됐다.

세포 사진. (자료=성균관대학교)
세포 사진. (자료=성균관대학교)

아래는 이재철 교수와 미니 인터뷰

Q. 연구를 시작한 계기나 배경은?

A. 기존의 LMNA변이와 관련된 DCM의 경우 그 표현형과 질환 진행경과가 비교적 잘 보고돼 있었으나 그 발병기전은 명확하게 규명되지 않았다. 특히 핵막 단백질인 LMNA의 변이가 어떻게 심근세포의 기능에 영향을 미치는지 많은 의문점이 있었다. 이러한 의문점들을 밝히기 위해 최신의 환자 특이적인 역분화 줄기세포와 유전자 가위 기술을 이용했다.

 

Q. 연구하면서 어려웠던 점이나 장애요소는 무엇인지?

A. 환자로부터 역분화 줄기세포를 제작하고 이를 기능적으로 완성된 심근세포로 분화시키기까지 2달 이상의 많은 시간이 소요됐다. 무엇보다도 심근세포의 분화 효율이 각 분화 배치마다 다른 점은 큰 문제였다. 이러한 문제를 극복하기 위해 다양한 분화정제기술을 접목했으며, 최종적으로 99%이상의 순도가 높은 심근세포를 확보할 수 있었다.

 

Q. 이번 성과, 무엇이 다른가?

A. 본 연구의 경우 질환 모델링, 기전연구, 타겟 발굴등의 통합연구를 환자특이적인 역분화줄기세포 기반 질환 모델링 시스템을 이용해 진행했다. 이러한 환자 특이적인 질환 모델링은 환자와 동일한 유전정보를 보유하는 세포 혹은 조직을 생성하고 이를 이용함으로써 기존의 동물 모델에 비해 환자에 근접한 연구 시스템을 제공할 수 있었다.

 

Q. 후속으로 진행하고 싶은 연구는?

A. 환자특이적인 역분화 줄기세포 및 유전자 가위 기술을 이용해 다양한 질환을 모델링 하고자 한다. 또 이러한 모델 시스템을 이용해 최종적으로는 질환을 제어할 수 있는 스크리닝 플렛폼을 구축하고자 한다.

 


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