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김기동 분당서울대학교병원 산부인과 교수. 분당서울대학교병원 제공 |
부인암 환자 중 유전성 암 고위험군을 선별할 수 있는 알고리즘이 개발됐다. 기존 치료 과정에서 시행하는 종양 유전자 패널 검사 결과를 활용해 추가 유전자 검사가 필요한 환자를 가려내는 방식이다.
김기동 분당서울대학교병원 산부인과 교수 연구팀은 종양 유전자 패널 검사 데이터를 기반으로 유전성 부인암 환자를 선별하는 알고리즘을 개발했다고 밝혔다.
부인암 환자 가운데 유전성 암은 약 10% 수준으로 알려져 있다. 그러나 명확한 선별 기준이 없어 고가의 생식세포 유전자 검사를 광범위하게 시행하거나, 반대로 유전성 암 환자를 놓치는 사례가 반복돼 왔다.
유전성 암은 생식세포 변이로 발생하며, 변이 유전자가 자녀에게 전달될 수 있다는 점에서 임상적 의미가 크다. 예를 들어 BRCA1/2 유전자에 변이가 있는 경우 유방암이나 난소암 발병 위험이 증가할 수 있다. 변이 유형을 확인하면 표적치료제 선택뿐 아니라 가족 구성원의 조기 검진 근거 마련에도 도움이 된다.
문제는 종양 유전자 패널 검사가 변이의 존재 여부만 확인할 수 있을 뿐, 해당 변이가 생식세포에서 비롯된 것인지는 구별하지 못한다는 점이다. 이를 확인하려면 별도의 생식세포 유전자 검사가 필요하지만, 검사 비용이 1회 50만~100만 원에 달해 모든 환자에게 적용하기는 현실적으로 어렵다.
연구팀은 종양 유전자 패널 검사에서 얻을 수 있는 두 가지 지표에 주목했다. 하나는 암과의 관련성에 따라 변이를 평가하는 ‘유전자 변이 단계(Tier)’로, 유전성 암과 연관성이 높은 1·2단계 변이를 기준으로 삼았다. 다른 하나는 특정 변이가 전체 DNA에서 차지하는 비율인 ‘변이 대립유전자 빈도(VAF)’다. 생식세포 변이는 모든 세포에 존재하기 때문에 VAF가 상대적으로 높게 나타난다는 점에 착안해 40% 이상을 기준으로 설정했다.
연구팀은 이 두 기준을 조합해 난소암·자궁내막암 등과 관련된 11개 유전자에서 발견된 변이를 대상으로 알고리즘을 구성했다. 연구팀은 이번 알고리즘이 종양 검사와 생식세포 검사 사이의 선별 기준을 제시한 시도라는 점에 의미가 있다고 밝혔다.
김기동 교수는 “종양 유전자 패널 검사 데이터를 활용해 유전상담과 생식세포 검사가 필요한 환자를 체계적으로 선별하는 것이 목표”라며 “의료 자원을 효율적으로 활용하면서도 유전성 암 고위험군 환자가 적절한 관리를 받을 수 있도록 돕는 데 의미가 있다”고 말했다.
