분당서울대병원, 유전성 부인암 환자 선별 알고리즘 개발

▲김기동 분당서울대병원 산부인과 교수

분당서울대병원(원장 송정한)은 3일 “산부인과 김기동 교수팀이 유전성 부인암 환자를 선별할 수 있는 알고리즘을 개발했으며, 한 이 알고리즘은 부인암 치료를 위해 기본적으로 시행하는 '종양 유전자 패널 검사'를 활용해, 추가적으로 유전자 검사가 꼭 필요한 환자를 선별해낸다"고 밝혔다.

유전성 암이란 '생식세포'의 변이로 발생한 암이다. 문제는 생식세포는 다음 세대에 전달되는 특징을 갖고 있어, 변이된 세포는 자녀에게도 전달돼 유전성 암 발병률을 높일 수 있다. 그동안 유전성 부인암은 비싼 유전자 검사를 광범위하게 시행하거나 반대로 유전성 암 환자를 놓치는 일이 반복돼 왔다.

김 교수팀은 종양 유전자 패널 검사에서 얻을 수 있는 두 가지 정보에 주목했다. 하나는 '유전자 변이 단계(Tier)'로 이는 암과의 관련성을 기준으로 변이를 평가하는 방법으로, 연구팀은 유전성 암을 유발하는 단계인 1단계와 2단계를 기준으로 했다.

다른 하나는 특정 유전자 변이가 전체 DNA에서 차지하는 비율인 '변이 대립유전자 빈도(VAF)'다. 생식세포 변이는 모든 세포에 존재하기 때문에 VAF가 상대적으로 높게 나타나는 반면, 일반 세포 변이는 암세포에서만 발생하기에 암세포를 제외한 DNA에서는 VAF가 상대적으로 낮다. 이에 연구팀은 VAF를 40% 이상으로 기준 잡았다.

연구팀은 이 두 기준을 조합하고, 유전성 부인암과 관련 있다고 알려진 11개 유전자에서 발견된 변이를 대상으로 하는 알고리즘을 완성했다. 11개의 유전자들은 난소암·자궁내막암 등의 유전성 원인과 직접적인 연관성이 확인된 유전자들로 검사 범위를 이들로 좁힘으로써 불필요한 오검출을 줄인 것이라고 연구진은 설명했다.

알고리즘의 신뢰성을 검증하기 위해 종양 유전자 패널 검사를 받은 부인암 환자 702명을 대상으로 알고리즘을 적용했다. 그 결과 유전성 유전자 검사 대상은 19명(2.7%)이었으며, 이 중 실제로 유전성 유전자 검사를 시행한 4명은 모두 유전성 부인암 환자였다. 양성예측도 100%로, 알고리즘이 선별한 환자에서 높은 정확도를 나타낸 것이다.

연구 내용은 국제학술지 부인종양학(Gynecologic Oncology)에 게재됐다. 김 교수는 “종양 검사 데이터를 활용해 유전상담과 생식세포 검사가 꼭 필요한 환자를 체계적으로 선별함으로써, 의료 자원을 효율적으로 활용하면서도 유전성 암 고위험군 환자가 적절한 관리를 받을 수 있도록 돕는 것이 목표"라고 말했다.

박효순 의료 전문기자 anytoc@ekn.kr