1. 논문의 주요내용

1. 연구의 필요성

우리나라의 위암 환자 중 15%는 45세 이하의 젊은 환자로, 전 세계적으로도 가장 높은 비율에 해당한다. 이런 종류의 위암을 조기발병위암이라 하며, 이는 미만형 (diffuse type) 이 많고, 전이가 일어나기 쉬우며 예후도 좋지 않은 특징이 있다. 또한 다른 종류인 장형 (intestinal type) 위암에 비해 연구가 많이 이루어지지 않아, 진단 또는 치료에 사용할 수 있는 생분자 시그너처가 보고된 것이 거의 없다.

이에 본 연구팀은 80명의 조기발병위암 환자의 유전단백체 (proteogenomics) 연구를 통해 환자의 아형 분류 및 진단과 나아가 치료에 사용할 수 있는 의미 있는 생분자 시그너처를 찾아내고자 하였다.

2. 연구 방법

본 연구팀은 80명의 조기발병위암 환자로부터 암조직과 주변 정상조직을 얻어 exome-seq, mRNA-seq 및 단백체 및 수식화 분석을 수행하였다. 차세대 염기서열 분석법 (NGS)으로 얻은 유전체 데이터에 상응하는 수준의 단백체 데이터를 얻기 위해 액체크로마토그래피-텐덤 질량분석기술 (LC-MS/MS) 기반으로 글로벌/인산화/당쇄화 단백체의 광범위한 프로파일링을 수행하였다.

3. 연구 성과

단백질 인산화 정도와 상관관계가 있는 체세포 유전자 변이 (somatic nonsynonymous mutation)를 찾았고, 이들이 조기발병위암 발병과 관련된 중요한 신호전달경로에 관여하고 있음을 입증하였다.

mRNA와 단백체의 발현량 간 상관관계 분석이 환자의 생존과 관련이 높은 유전자를 제시할 수 있음을 확인하고, 종양유전자 (oncogene) 과 종양억제 유전자 (tumor suppressor gene) 을 분류하였다.

mRNA와 단백체의 통합 분석을 통해 80명의 위암환자가 네 종류의 아형 (subtype)으로 분류됨을 보이고 각각의 아형이 서로 다른 세포 신호전달경로에 관여하고 있음을 확인하였다.

2. 용 어 설 명

1. 켄서 셀 저널 (Cancer Cell)

ㅇ 암 연구 분야의 세계적으로 권위 있는 학술지
※ 피인용지수: 22.84

2. 유전단백체 연구 (Proteogenomics)

ㅇ 유전체-단백체 정보기술을 융복합적으로 통합한 기술로서 유전체정보와 단백체 정보들을 체계적으로 통합하여 질병 유의한 생분자 시그너처를 발굴하고 검증하는 다중오믹스 기술이다.

3. 조기발병위암 (Early-onset gastric cancer)

ㅇ 40대 혹은 40대 이전 젊은 연령층에서 발생하는 위암으로, 우리나라의 위암 환자 중 15%에 해당한다. 특히 젊은 여성에게서 주로 발병하는 것으로 알려졌다. 미국에서도 조기발병위암의 발병률이 증가하는 추세이다. 조기발병위암은 암세포가 작은 크기로 군데군데 퍼져있는 미만형 (diffuse type) 이 많아, 발견하기 어렵고 전이가 빨라 생명에 위협적인 암이다.

4. 암 아형 (cancer subtype)

ㅇ 암세포의 특성에 따라 암을 구분하는 유형들을 지칭한다. 암세포의 특성은 일반적으로 현미경을 통해 보이는 암세포의 모양이나, 암세포에 있는 특정 물질, 또는 암세포 DNA의 특정한 변화를 일컫는다. 최근 유전단백체 연구 결과를 토대로 특정 유전체와 특정 단백체의 변화를 통합하여 아형을 결정하여 더 정밀한 아형을 분류하고 있다.

5. RNA, mRNA

ㅇ RNA : 세포의 핵과 세포질에 존재하는 단백질의 합성을 담당하는 유전체

ㅇ mRNA : DNA로부터 유전정보를 받아 단백질의 합성되는 리보솜으로 전달하는 역할을 담당하는 RNA

6. 단백체 : 세포안에 있는 많은 종류의 단백질을 말함 (단백질 집합)

7. 다중오믹스

ㅇ 우리 몸의 세포에 있는 유전체, 전사체, 단백체, 대사체, 후성유전체, 지질체 각각을 오믹스(~체, omics)라고 하며, 모든 오믹스를 총칭하여 다중오믹스라고 함.

8. 생분자 시그니쳐 (biomolecular signature)

ㅇ 질병상태에 대한 분자적 측정을 가능하게 하는 유전자 및 단백질 속성(DNA/RNA 변이, 단백질 서열 변이, 단백질 발현량 및 수식화 등) 들의 집합체를 생분자 시그너처 (biomolecular signature)라 한다.

9. 미만형 (diffuse type), 장형 (intestinal type)

ㅇ 우리나라의 위암의 절반정도는, 현미경으로 볼 때 정상위조직처럼 암세포들이 모여 있지 않고 흩어져 있는데 이를 미만형 (diffuse type) 이라고 분류한다. 반면 암세포들이 모여 있어, 현미경으로 암조직을 구별할 수 있는 경우를 장형 (intestinal type)이라고 한다.

3. 그 림 설 명

□ 조기발병위암 환자 유전자에서 질병과 관련된 변이 유전자를 확인

그림 1. 체세포 변이(nonsynomymous somatic mutation)의 유전단백체 분석

A) 조기발병위암 환자에서 찾아진 유의미한 변이 유전자인 CDH1, TP53, BANP, MUC5B, RHOA, ARID1A를 확인한 그림.

B) CDH1, ARID1A, RHOA 은 단백질 인산화 정도와 높은 상관관계를 보임.

□ 조기발병위암과 관련된 유전단백체의 암발현 상관관계를 분석

그림 2. mRNA-단백질 정량적 상관관계 분석

A) mRNA와 단백체 발현량 간 상관관계 분석을 통해 상관관계가 34.3 %임을 확인

B) 낮은 상관관계와 높은 상관관계에 해당하는 유전자들의 기능 분석을 통해 각각 서로 다른 신호전달경로에 참여하고 있음을 보였다.

□ 80명의 조기발병위암 환자의 유전단백체 분석결과 환자들은 최종적으로 네 개의 형으로 분류되는 것을 확인.

그림 3. 유전단백체 분석으로 분류된 조기발병위암의 아형

□ 조기발병위암 4개 유전체분석 결과 유형에 대해 각각 신호전달경로를 분석

그림 4. 분류된 4가지 아형의 주요 신호전달경로

A) 네 종류의 아형의 대표적인 신호전달경로 분석. 이는 조기발병위암의 분자 수준의 특징을 정의하는데 핵심적인 정보를 제공한다.

B) 아형 2 대표적인 면역 반응 (immune response) 의 신호전달경로와

C) 아형 4의 세포 이동 (cell migration) 신호전달경로.

4. 연 구 결 과  개 요

□ 연구배경

ㅇ 유전단백체 (Proteogenomics) 기술은 유전체정보 (DNA/mRNA 변이, 차이 정량 및 splicing)와 단백체 정보 (서열변이, 발현 및 수식화 변화)들을 체계적으로 통합하여 유의한 생분자 시그너처를 발굴하고 검증하는 다중오믹스 기술이다.

ㅇ 조기발병위암은 40대 혹은 그 이전에 발병하는 위암으로 미만형 (diffuse type)이 많고, 여성에게 발병확률이 높으며, 전이가 일어나 예후가 좋지 않은 특징이 있다. 다른 종류인 장형 (intestinal type) 위암에 비해 연구가 많이 이루어지지 않아, 진단 또는 치료에 사용할 수 있는 생분자 시그너처가 거의 알려지지 않았다.

ㅇ 이에 고려대학교 이상원 교수팀은 지난 5년간 80명의 조기발병위암 환자에 대한 유전단백체 (Proteogenomics) 연구를 통해 기존의 유전체 분석만으로는 얻을 수 없었던 좀 더 유의미한 생분자 시그너처의 발굴과, 환자의 세밀한 아형 분류를 수행하였다.

□ 연구내용

80명 조기발병위암 환자에 대한 유전체 및 단백체 분석

ㅇ 본 연구팀은 80명의 조기발병위암 환자의 암 조직 및 주변 정상조직 그리고 혈액 시료로부터 유전체 및 단백체 데이터를 수집하였다. 혈액과 암 조직에서 엑솜 시퀀싱을 하였고,  암 조직과 주변 정상 조직에서 mRNA 시퀀싱을 수행하였다. 또한 동일한 암 조직과 주변 정상 조직에서 액체크로마토그래피-텐덤 질량 분석기술 (LC-MS/MS)를 통해 글로벌/인산화/당쇄화 단백체 정보를 얻었다. 단백체로부터 확인한 단백질 코딩 유전자 (protein-coding gene)은 조직 당 평균 9.031개로 mRNA-seq data의 약 86%에 해당하는 광범위한 분석이다.

유전단백체 분석을 통한 체세포 변이 유전자 분석

ㅇ 유전체 분석을 통해 7,079 개의 체세포 변이(somatic SNV)를 찾았으며, 이 중 170개는 단백체 데이터로도 뒷받침되는 변이이다. 기존에 알려진 변이 데이터베이스와의 비교 분석에서 mRNA 및 단백체에서 모두 뒷받침되는 변이들 중에 기존의 알려진 변이들이 단백체 증거가 없거나, 단백체와 mRNA 증거가 없는 변이들보다 더 많은 것을 확인하였고, 이를 통해 단백체 데이터가 중요 변이 유전자를 선별하는데 사용될 수 있음을 입증하였다. 또한 단백질 인산화 정도와 높은 상관관계가 있는 변이 유전자인 CDH1, ARID1A, RHOA 을 확인하였고 이들이 위암의 발병과 관련 있는 중요한 신호전달경로에 관여하고 있음을 보였다.

mRNA-단백체 양의 상관관계 분석

ㅇ mRNA와 단백체 간 정량적 상관관계 분석을 통해 상관관계가 34.3% 이며, 낮은 상관관계와 높은 상관관계에 해당하는 유전자들의 기능 분석을 통해 서로 다른 신호전달경로에 참여하고 있음을 보였다. 이는 유전자 발현 정보만으로는 단백질의 양적 변화의 정밀한 예측이 어려움을 의미한다. 나아가 기존의  TCGA (The Cancer Genome Atlas) 위암 데이터를 이용한 환자 생존 분석을 통해 mRNA와 단백체 상관관계가 높은 유전자들에 의해 유의미한 생존 차이가 있음을 보였다. 이들 유전자를 종양유전자 (oncogene)과 종양억제 유전자 (tumor suppressor gene) 으로 분류하였고 이는 단백체 데이터가 추가됨에 따라 얻을 수 있는 정보였다.

유전단백체 분석을 통한 환자의 아형 (subtype) 분류

ㅇ mRNA와 단백체의 통합 분석 (integrative clustering)을 통해 80명의 조기발병위암 환자가 네 종류의 유전단백체 아형 (subtype)으로 분류됨을 보였다. 단백체 데이터 특히 인산화와 당쇄화 데이터가 추가됨으로써 유전체 데이터로만으로는 확인할 수 없었던 두 개의 아형이 세밀하게 분류됨을 입증하였다. 또한 각각의 아형이 서로 다른 세포 신호전달경로에 관여하고 있음을 보였다.

□ 기대효과

ㅇ  본 연구팀은 유전단백체 연구를 통해 80명의 조기발병위암 환자가 네 종류의 아형으로 분류됨을 보였고, 각각이 증식 (proliferation), 면역 반응 (immune response), 대사 (metabolism), 침윤 (invasion) 에 관여하고 있음을 확인하였다. 이는 같은 위암 환자라도 서로 다른 접근으로 치료가 이루어져야 한다는 것을 의미하며, 앞으로의 연구를 통해 실제 임상에 활용되는 정밀 의학에 한 발짝 더 다가갈 수 있을 것으로 기대한다.

5. 연구 이야기

□ 연구를 시작한 계기나 배경은?

국내외 연구가 전무한 조기발병위암의 진단 및 치료의 지표를 찾고 위암의 발병원인을 분자적인 수준에서 해석을 하고자 국내에서 임상의사, 유전체 연구자, 단백체 연구자, 인포메틱스 연구자 등 각 분야의 최고 수준의 전문가가 모여 연구를 시작하게 되었다.

□ 연구 전개 과정에 대한 소개

한국과학기술연구원의 주도하에 국립 암센터를 중심으로 하여 조기발병위암 환자의 조직을 수집하였고 이화여자대학교에서 유전체 분석을 고려대학교, 경희대학교, 가천의과대학에서 단백체 프로파일링 실험을 수행하였다. 대구경북과학기술원과 한양대학교에서 데이터 분석 및 유전체와 단백체 통합분석을 하였다. 이처럼 다양한 연구기관에서 수년간 개발해 온 원천기술들을 최적화하여 조기발병위암 연구에 적용한 대규모 과제이다. 환자 시료라는 점을 항상 생각하며, 실험하고 분석에 임하여 조기발병위암 환자의 아형 분류 나아가 진단과 치료에 방향을 제시해 줄 수 있는 좋은 결과를 도출할 수 있었다.

□ 이번 성과, 무엇이 다른가?

CPTAC의 유전단백체 연구결과는 유전체데이터가 있는 TCGA 시료를 분석한 유전단백체 초기단계의 연구들이지만, 본 연구는 위암 수술조직에 대한 유전체와 단백체분석을 모두 수행한 본격적인 유전단백체연구이다. 또 본 연구는 기존의 위암 연구가 유전체 중심의 연구였던 것에 비해, 이번 연구는 유전체와 단백체 분석을 같이 진행하여, 더 신뢰성 있는 종양유전자 발굴과 더 정밀한 위암 아형분류가 가능하였다. 45세 이하에서 발병한 조기발병위암에 대한 최초의 유전단백체 연구이다.

□ 연구하면서 어려웠던 점이나 장애요소가 있었다면 무엇인지? 어떻게 극복(해결)하였는지?

본 연구가 시작될 당시 미국 국립 암연구소에서는 이미 TCGA (The Cancer Genome Atlas)를 중심으로 주요 20개 암을 대상으로 차세대 시퀀싱 기반의 유전체 분석을 수행해왔으며, 이를 통해 암관련 분자 메커니즘 규명 및 진단/치료 생분자 시그너처를 발굴하였다. 또한 2011년부터 유전체와 단백체 데이터를 통합하는 유전단백체 연구를 CPTAC (Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium) 를 중심으로 시작하여 2014년 직장암을 시작으로 유방암, 난소암의 유전단백체 연구 결과가 발표되었다. 본 연구팀도 비슷한 시기에 포스트게놈다부처유전체 사업의 일환으로 조기발병위암의 유전단백체 분석을 시작하였고, 해외 연구자들과의 극심한 경쟁 속에서도 본 과제 연구자들의 긴밀한 네트워크를 통해서 유전단백체 요소 연구기술들을 개발하는 성과를 도출할 수 있었다. 특히 미국 CPTAC의 막대한 인력과 재원에 비해 매우 미비한 국내 상황 하에서, 유전체 분석 범위에 상응하는 단백체 데이터를 얻기 위한 최고 수준의 프로테오믹스 프로파일링 기술을  개발, 적용할 수 있던 것은 본 연구팀을 믿고 지원해준 연구재단과 많은 공동 연구자들과 연구원들의 헌신이 있었기에 가능하였다.

□ 꼭 이루고 싶은 목표와, 향후 연구계획은?

이번 연구를 통해 변이와 mRNA 발현과 같은 유전체 시그니처가 어떻게 글로벌 단백체, 인산화 및 당쇄화 단백체 정보와 연관이 되는지 밝혔으며, 또한 단백체 정보가 유전체 정보를 보완하여 더 세밀한 환자의 아형 분류를 가능하게 하는지 보였다. 이는 같은 조기발병위암 환자라도 아형에 따라 다른 접근의 치료가 이루어져야 한다는 것을 의미하는 것이다. 따라서 향후 위암 생검조직에 대한 유전단백체분석은 환자의 위암아형을 밝힐 수 있고, 이에 따라 개선된 치료법을 제공할 수 있을 것이다. 이와 같은 위암환자에 대한 정밀 의학 (precision medicine)의 구현을 위해 앞으로의 연구에 더욱 박차를 가하고자 한다.

□ 기타 특별한 에피소드가 있었다면?

본 연구를 마무리하기까지 많은 어려움이 있었다. 조기발병위암 환자에 대한 대규모의 유전단백체 분석은 전 세계적으로도 선행 연구 사례가 없었기 때문에 모든 실험 결과가 새로웠다. 또한 단백체 프로파일링과 데이터 분석 기술 개발이 동시에 이루어졌기 때문에 매 실험 결과가 나올 때마다 연구원들끼리 긴밀한 논의가 필요 하였고, 이러한 연속되는 밤샘 연구들 통해 최고 수준의 연구가 진행될 수 있었다.

6. 이상원 교수[교신저자] 이력사항

인적사항

○ 소 속 : 고려대학교 화학과

○ 전 화 : 02-3290-3137, 010-9251-3137

○ e-mail : sw_lee@korea.ac.kr

2. 학력

○ 1990.2  고려대학교, 화학과 학사

○ 1992.2  고려대학교, 화학과 석사

○ 1999.12 미국 캘리포니아 공과대학교, 화학과 박사

3. 경력사항

○ 2000 ~ 2002 : 미국 Pacific Northwest Laboratory 박사후연구원

○ 2002 ~ 2006 : 고려대학교 화학과 조교수

○ 2006 ~ 2011 : 고려대학교 화학과 부교수

○ 2011 ~ 현재 : 고려대학교 화학과 정교수

4. 전문 분야 정보

○ 질량분석학, 단백체학, 유전단백체학, 정밀의료, 의료기술개발

5. 연구지원정보

○ 2015~2017: 과학기술정보통신부 포스트게놈다부처유전체사업 (다중오믹스신기술개발사업)

○ 2017~현재: 과학기술정보통신부 포스트게놈다부처유전체사업 (유전단백체 기반 췌장암 치료불응성 예측기술개발)

황대희 교수[교신저자] 이력사항

인적사항

○ 소 속 : 디지스트

○ 전 화 : 053-785-1840

○ e-mail : dhwang@dgist.ac.kr

2. 학력

○ 1990 ~ 1996 포스텍, 화학공학 학사

○ 1996 ~ 1998 포스텍, 화학공학 석사

○ 1999 ~ 2003 미국 MIT, 화학공학 박사

3. 경력사항

○ 2013 ~ 현재 : 디지스트 뉴바이올로지 교수

○ 2006 ~ 2013 : 포스텍 화학공학과 조/부교수

○ 2003 ~ 2006 : 미국 시스템생물학 연구소 박사후연구원

4. 전문 분야 정보

○ 시스템생물학, 유전체학, 단백체학, 생물정보학

5. 연구지원정보

○ 2013~현재: 과학기술정보통신부 기초과학연구원

문동기 연구원 이력사항

1. 인적사항

○ 소  속 :    고려대학교 화학과

○ 전  화 :    010-4532-4053

○ E-mail :    cacagong@korea.ac.kr

2. 학력

○ 2005 - 2009	고려대학교 화학과 학사

○ 2009 - 2011	고려대학교 일반대학원 화학과 석사

○ 2012 - 현재	고려대학교 일반대학원 화학과 박사과정

3. 논문실적 (+제1저자)

○ Mun DG*, Bhin J, Kim S, Kim H, Jung J, Jang Y, Park JM, Kim H, Lee H, Bae J, Back S, Kim SJ, Kim J, Park H, Li H, Hwang KB, Park Y, Yook J, Kim B, Kwon SY, Ryu  SY, Park DY, Jeon TY, Kim DH, Lee JH, Han SU, Song KS, Park D, Park JW, Yu MH, Lee H, Kim, KP, Yang EK, Kim HK, Paek E, Lee S, Lee SW, Hwang D, Proteogenomic characterization of human early onset gastric cancer, Cancer Cell. In press.

○ Park JM, Park JH, Mun DG*, Bae J, Jung JH, Back S, Lee H, Kim H, Jung HJ, Kim HK, Lee H, Kim KP, Hwang D, Lee SW, Integrated analysis of global proteome, phosphoproteome, and glycoproteome enables complementary interpretation of disease-related protein networks, Scientific Reports 5, 18189 (2015).

○ Yi JS, Mun DG*, Lee H, Park JS, Lee JW, Lee JS, Kim SJ, Cho BR, Lee SW, Ko YG, PTRF/Cavin-1 is essential for multidrug resistance in cancer cells, J. Proteome Res 12(2), 605-614 (2013).

연구에 관련된 그림 말고

기자나 독자들이 알기 쉬운 그림이나 이미지는 없는지??

예를 들면

조기발병 위암을 설명하는 그림이나

통계 자료 등