유전자 커뮤니티의 결속력이 개인의 건강 상태를 결정하고 환자 맞춤형 의료를 위해 활용될 수 있음을 보여 화제다.
KAIST 이도헌 교수 연구팀이 개인화된 유전자 네트워크에서 결속력이 약화된 유전자 커뮤니티를 찾아내 환자 맞춤형으로 약물 표적을 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔다.
암, 심혈관계 질환, 대사 질환 등 많은 복합질병의 발병률이 증가하는 실정이다.
이에 전문가들은 개별 환자의 특성을 고려한 ‘환자 맞춤형 의료’ 를 제공해 그 치료 효과를 높임으로써 의료비 부담을 경감해야 한다고 지적한다.
연구팀은 개인화된 유전자 네트워크를 정교하게 구축하고 해당 네트워크에서 각 유전자 커뮤니티의 결속력을 정확하게 측정할 수 있는 코지넷(COSINET) 기술을 개발했다.
연구진은 수백 개의 정상 조직 유전자 발현 데이터를 근거로 유의미한 상관관계를 보이는 유전자 상호작용을 기반으로 정상 조직의 유전자 네트워크를 구축했다.
연구진들은 환자 특이적으로 그 결속력이 크게 감소한 유전자 커뮤니티를 통해 환자 특이적인 질병 기전을 설명할 수 있음을 보이고, 결속력 약화에 크게 기여하는 유전자들을 찾아 효과적인 환자 맞춤형 약물 표적을 제안했다.
연구진들은 이러한 약물 표적 발굴 기술이 기존 기술 대비 약 4배 이상 효과적임을 증명했다.
이도헌 교수는 “이번 연구에서 개발한 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자 커뮤니티의 결속력에 기반한 코지넷 기술이 복합질병의 환자 맞춤형 의료 실현을 위한 새로운 시각을 열어 줄 수 있을 것” 이라고 말했다.
/대전 한권수기자 kshan@cctimes.kr
