우리나라 췌장암 환자의 약 6.7%에서 유전적 유전자 병원성 변이 소견이 나타났다는 연구 결과가 나왔다. 특히 3개 유전자(ATM, BRCA1, BRCA2)에서 흔하게 변이가 나타난 것으로 확인됐다. 국립암센터 연구진이 국내 최대 규모로 췌장암 환자의 유전적 원인을 분석한 결과다.

췌장암은 명확한 증상이 없고, 조기 진단이 어려워 5년 생존율이 13.9%에 불과한 가장 예후가 좋지 않은 암이다. 췌장암의 위험 인자는 흡연, 체질량지수 증가, 당뇨, 음주, 만성 췌장염 등이다. 유전적 요인은 5~10%로 알려져 있다. 이는 대부분 국외 연구에 의해 알려져 왔으며 국내에서는 소규모 췌장암 유전인자에 대한 연구만 수행됐다.

국립암센터 표적치료연구과 공선영 교수, 종양면역연구과 우상명 교수, 소화기내과 유금혜 교수, 중재의학연구과 전중원 교수, 의학통계분석팀 이동은 교수, 진단검사의학과 심효은 교수, 분자영상연구과 김윤희 교수, 외과 한성식 교수, 종양외과학연구과 박상재 교수, GC지놈(GC Genome) 조은해 소장, 최종문 전문의 연구팀은 국내 최대 규모인 췌장암 환자 300명의 유전적 원인을 분석했다.

그 결과, 췌장암 환자 300명 중 20명(약 6.7%)에서 유전적 유전자 병원성 변이 소견이 나타났다. 또한, 3개 유전자에서 흔하게 ATM 31.8%, BRCA1 13.6%, BRCA2 13.6%로 변이가 나타남을 발견했다. 췌장암 가족력과 유전자 병원성 변이가 통계학적으로 유의하게 관찰되는 결과도 확인했다.

우상명 교수는 “실제 췌장암 환자 항암치료 중 유전자 검사 결과 BRCA 돌연변이 확인 후, 부작용이 심한 일반항암제에서 표적항암제로 변경해 치료 효과를 극대화한 사례가 있다”며 “이처럼 유전자 돌연변이를 타겟으로 하는 치료법을 적용하면 췌장암 환자의 삶의 질을 향상시킬 수 있을 것”이라고 말했다.

공선영 교수는 “이번 연구는 한국인 췌장암의 유전적 소인을 밝혀 고위험 가족의 건강 관리에 활용할 수 있는 유의미한 결과를 얻었다”고 밝혔다. 

이번 연구는 국립암센터 공익적암연구사업인 ‘치료반응 바이오마커 기반 췌장암 치료전략 임상적용’ 연구사업과 ‘유전성암 고위험군에서 관찰된 유전자 미분류 변이의 기능 규명을 통한 임상학적 의미 해석’ 연구사업의 지원으로 수행됐다. 연구 결과는 ‘Cancer Research and Treatment’에 게재됐다.

 

국내 연구진이 콜레라균의 독소 발현과 관련된 단백질 간 결합 구조를 세계 최초로 분석해 병원성을 제어할 수 있는 원리를 규명했다. 향후 콜레라균의 독성 제어와 치료제 개발 등에 기여할 것으로 기대된다.

한국원자력연구원 첨단방사선연구소 가속기동위원소연구실 김민규 박사 연구팀이 콜레라균의 독소 발현 관련 단백질을 억제하는 원리를 찾았다. 서울대학교 석영재 교수팀과 공동으로 연구한 결과다.

콜레라나 패혈증을 일으키는 고위험 병원균인 비브리오균에 감염되면 과당을 수송하는 단백질이 매우 증가한다. 이를 통해 과당 수송 단백질과 독소 생성의 관련성은 알려졌지만, 해당 단백질량을 어떻게 조절할 수 있는지는 알려지지 않았다.

연구팀은 과당 수송 단백질 발현을 억제하는 원리를 찾기 위해 당 대사 조절에 관여하는 단백질인 HPr(에이치피알, Histidine-containing Phosphocarrier Protein, 인산 전달계 단백질)과 FruR(프루알, Fructose Regulator, 과당 수송 단백질 활성 인자)에 주목했다. 콜레라균 주위 환경에 포도당 또는 과당이 있을 때 HPr과 FruR의 현상 변화를 관찰했다.

콜레라균은 포도당을 과당보다 선호하는 것으로 알려져 있다. 포도당이 있으면 HPr과 FruR이 결합해 과당 수송 단백질이 발현되지 않았다. 포도당과 과당이 함께 있을 때도 마찬가지였다. 반면, 과당만 있으면 HPr과 FruR이 분리돼 과당 수송 단백질이 발현됐다. 연구팀은 이 현상을 세계 최초로 확인하고 그 분자적 기전까지 규명하는 데 성공했다.

연구팀은 이러한 HPr과 FruR의 결합 방식을 X-선 결정학을 이용해 최초로 밝혀냈다. X-선 결정학은 방사선의 일종인 X-선을 원자에 쪼일 때 나오는 회절현상을 분석해 원자 구조를 알아내는 방법이다. 단백질의 3차원 구조를 선명하게 파악할 수 있다. 이를 통해 기존 다른 균과는 구별되는 두 단백질 간의 결합 방식과 복합체의 구조적 특징들을 확인했다.

이번 연구를 통해 포도당, 과당 등 외부 영양분에 따른 세균 내 유전자 전사 조절 기전을 파악할 수 있었다. 향후 영양분 조절을 통해 비브리오균의 병원성을 제어할 수 있는 연구에 활용될 것으로 기대된다.

이번 연구는 영국 옥스퍼드 대학교에서 발간하는 국제 학술지 Nucleic Acids Research(IF 19.16, JCR 생화학·분자생물학 분야 상위 2.5%)에 지난달 29일 온라인 출판됐다.

한국원자력연구원 첨단방사선연구소 정병엽 소장은 “X-선을 이용해 콜레라균의 독성을 제어할 수 있는 현상을 규명했다”며 “앞으로도 생물체 구성 요소의 방사선 반응 특성을 이용한 감염병 대응 연구에 힘쓰겠다”고 밝혔다.

 

 

가장 심한 통증을 유발하는 질환 중 하나인 삼차신경통은 수술이 근본적인 치료법이다. 그 중 신경을 압박하는 혈관을 박리해 분리하는 ‘미세혈관감압 수술’이 주 치료법인데, 수술 후 MRI 영상 검사결과 눌려있던 뇌신경이 넓게 잘 펴지면서 삼차신경의 단면적이 증가한 환자의 치료성적이 우수하고 재발이 없다는 연구결과가 나왔다. 

얼굴 움직임은 안면신경이 담당하지만 감각과 통증을 전달하는 역할은 5번 삼차 신경이 한다. 삼차신경은 신경이 세 개(三)의 가닥(叉)으로 갈라져 각각 이마와 눈 주위, 광대뼈 주변, 턱 주변을 담당한다. 이 신경을 따라 심한 통증을 느끼는 것이 ‘삼차신경통’에 의한 안면통증이다. 삼차신경통은 통증 평가 척도인 ‘바스(VAS) 스코어’에서 가장 심한 통증 점수인 10점까지 기록될 정도다. 출산이 보통 8~9점정도 이므로, 죽고 싶을 정도로 심한 통증으로 환자들의 삶의 질을 크게 저하시킨다.

서울성모병원 신경외과 손병철 교수, 이창익 임상강사 연구팀은 미세혈관감압 수술을 받은 삼차신경통 환자 50명의 수술 전·후 MRI 검사결과를 분석했다. 좋은 수술결과를 얻은 82%인 41명의 환자는, MRI 영상에서 수술 후 삼차신경 단면적이 평균 51% 커진 것을 확인했다. (수술 전 4.37 ± 1.64 ㎟, 수술 후 6.26 ± 1.76㎟) 반면 수술 결과가 상대적으로 좋지 않았던 나머지 환자는 수술 후 삼차신경 단면적 변화가 거의 없었다. (수술 전 4.20 ± 1.19 ㎟, 수술 후 4.43 ± 1.24㎟)

수술이후 혈관에 눌려있던 삼차신경이 수술직후 회복되면서, 이렇게 단면적이 커지는 경우 장기적 재발 없이 수술 결과가 성공적으로 유지될 수 있음을 과학적으로 입증된 것이다. 

미세혈관감압술은 신경이 혈관의 압박에 의해 자극받지 않도록 신경과 혈관을 분리시키는 수술이다. 기존에는 삼차신경과 혈관 사이에 테플론이라는 의료용 스펀지를 넣어 둘을 분리시켜 주었다. 그러나 연구팀은 테플론을 삽입하지 않고, 신경을 압박하는 혈관을 삼차신경에서 분리시키는 전이수술을 시행하였다. 삼차신경 혈관전이수술로 약물과 주사치료로 조절이 되지 않는 삼차신경통 환자를 250례 이상 치료하고 있으며, 재발 없이 수술 결과를 향상시키고 있다.

손병철 교수는 “삼차신경통은 증상이 심각해지면 스치는 에어컨 바람에도 극심한 통증을 느끼게 되며, 음식을 먹거나 물을 마실 때 통증이 더 심해져서 치통으로 오인되기도 하는데, 치아 문제가 아닌데도 통증이 지속된다면 신경외과 진료가 필요하다”고 조언했다.

손 교수는 “약물로 통증을 완화할 수 있지만 근본적인 완치는 수술이 유일하며 미세혈관감압술은 신경을 하나라도 잘못 건드리면 다양한 후유증으로 이어질 수 있어 고도의 전문성과 임상경험이 풍부한 전문의를 찾아야 한다”고 강조했다.

이번 연구 제목은 ‘삼차신경통 미세혈관감압 수술 후 자기공명영상 삼차신경의 단면적과 수술 예후와 상관관계(Increase in trigeminal neve cross-sectional area on immediate postoperative MRI predicts favorable outcome after microvascular decompression for classical trigeminal neuralgia)’이다. 연구 결과는 신경외과학 분야의 저명한 국제학술지 ‘Neurosurgery (IF 5.315)’ 지난 2월호에 주목할 만한 논문 (Featured article)으로 선정됐다. 

 

 

국내 연구진이 아시아인 대상으로는 최초로 조산과 산모의 심장질환 간의 연관성을 규명하고 조산예측모델을 개발했다. 고려대학교 안암병원 산부인과 안기훈 교수팀(안기훈, 최은샘), 소아청소년과 이주성 교수, AI센터 이광식 교수 연구팀의 성과다. 

조산은 정상 임신주수인 37주 보다 이르게 출생한 경우를 말하는데, 전세계적으로 약 11%의 신생아가 조산아다. 조산은 영유아와 소아의 주요사망원인 중 하나로, 5세 미만 어린이 사망의 약 18%가 조산에 기인하는 것으로 알려져 있다. 

해외 각국에서도 조산을 예방하기 위한 많은 연구가 진행중이며 원인과 대책을 찾고자 노력하고 있는데, 그 중 산모의 심장질환이 조산과 관계가 있을 것이라는 연구가 서구에서는 보고된 바 있지만 아직까지 아시아인에 대한 연구는 없었다.

연구팀은 국민건강보험공단 데이터베이스를 활용해 2017년 첫 아이를 출산한 25~40세의 산모 17만 4926명의 데이터를 기반으로 조산과 산모의 심장질환 간의 연관성을 기계학습을 통해 분석했다.

연구 결과, 17만 4926명 중 조산 출산을 경험한 산모는 1만 2701명이었으며, 전체 산모 중 1만 2234명은 하나 이상의 심장 질환을 가지고 있었다. 조산은 산모의 여러 심장 질환 중 특히 부정맥, 허혈성 심장 질환과 강한 연관성이 있었다. 

부정맥 중에서는 심방세동과 심방조동이 가장 중요한 조산의 위험 요소로 밝혀졌다. 이번 연구를 통해 산모의 심장 질환의 조기 발견과 적절한 치료, 관리가 조산 출산을 예방하는 데 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 시사한 것이다.

안기훈 교수는 “산모의 심장 질환을 조기 발견하여 치료하는 것이 조산 출산을 예방하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다”며 “임신 중이거나 임신을 계획하고 있는 여성의 경우 심장 질환에 대한 면밀한 검진이 조산을 예방하고 건강한 아이를 만날 수 있도록 도움을 줄 것”이라고 강조했다. 

안 교수는 “가슴통증이나 두근거림, 답답함, 어지럼증, 호흡곤란, 이유없는 피곤함과 같은 증상이 있는 여성이라면 미리 고위험산모센터를 방문하는 것이 현명할 것”이라고 조언했다.

이주성 교수는 “일반적으로 임신 32주에는 심장의 혈액배출량이 30~50% 증가하는데, 산모가 심장 질환이 있는 경우 혈액배출량의 부족으로 자궁과 태반에 영향을 줄 수 있을 것이라는 가설이 있다”며 “심방세동/심방조동이 조산의 위험도를 16% 가량 증가시켰다”고 설명했다. 

이 교수는 “뿐만 아니라 허혈성 심장 질환이나, 심근병증, 울혈성 심부전도 조산의 위험성 증가와 연관됐다”며 “이번 연구를 통해 심장질환이 조산에 대한 강력한 위험요소라는 것이 확인된 것”이라고 말했다.

연구팀은 “이번 연구는 기계 학습을 사용해 조산 출산의 예측 모델을 구축하는 데 성공했다는 점에서도 의의가 있다”며 “예측모델은 88.53~95.31의 AUC를 나타냈으며, 89.59~95.22의 정확도를 보여 조산을 예측하는데에 충분한 성능이 입증됐다”고 밝혔다. 

안기훈 교수는 “이번 연구는 전통적인 통계적 분석이 아닌 기계 학습 분석을 통해 조산 출산과 산모의 심장 질환 간 연관성을 분석한 것”이라며 “이를 통해 새로운 방식으로 조산 출산 예측 모델을 만들 수 있다는 것을 확인했고, 이것을 기반으로 조산 출산의 예측과 예방에 대한 연구가 더욱 활발히 이루어질 것으로 기대한다”고 말했다. 

이광식 교수는 “이번 연구는 현재 매우 중요한 연구 분야로 지목되고 있는 ”설명 가능한 인공지능, 설명 가능한 기계학습“을 사용해서 산모의 심장질환이 조산 출산의 위험도를 얼마나 증가시키는지를 정확하게 분석했다는 점에서 매우 큰 의의가 있다”고 말했다.

이번 연구 결과는 ‘Preterm birth and maternal heart disease: A machine learning analysis using the Korean national health insurance database’는 국제학술지 ‘PLOS ONE’에 게재됐다.