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[IT뉴스]피 한 방울만으로 대장암 재발·전이 예측한다
온카뱅크관리자
조회:
39
2026-07-22 11:27:32
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="5JOToeMVTk"> <p contents-hash="04f03df5f5906ad692ec44abef5fc405a6257cb3354b94a0306a15de66ed8850" dmcf-pid="1iIygdRfyc" dmcf-ptype="general">과학기술의 발전에도 불구하고 암은 여전히 완전 정복되지 않고 있다. 암세포는 성장과 증식을 위해 많은 영양소를 필요로 하는데 그중 아미노산은 단백질 생성 재료뿐만 아니라 에너지를 생산하고 DNA를 합성하는 등 암세포 생존과 증식에 필수적인 물질이다. 특히 대장암은 이런 아미노산 대사가 크게 변하는 대표적인 암이다. 이런 변화는 종양 조직에만 머무르지 않고 혈액 속에서도 나타난다.</p> <p contents-hash="ba7983c3e0cab7795fd97651b26f88d520757edf2a89673afbf3ec2d028d0772" dmcf-pid="tnCWaJe4CA" dmcf-ptype="general">국내 연구진이 이런 원리에 착안해 한 번의 혈액 검사만으로 대장암 재발과 전이 위험을 정확하게 예측할 수 있는 방법을 찾았다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8d17f2a99c4135e774ab67e834b3ba6062873d8182106962f0c0b825ca1cece7" dmcf-pid="FOFzlmwaSj" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="혈액 검사 한 번 만으로 대장암 환자의 예후를 정확하게 진단하고 예측할 수 있는 방법이 개발됐다. 미국 국립보건원(NIH) 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/seoul/20260722111738594nawq.jpg" data-org-width="596" dmcf-mid="FkfM3XGhyU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/seoul/20260722111738594nawq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 혈액 검사 한 번 만으로 대장암 환자의 예후를 정확하게 진단하고 예측할 수 있는 방법이 개발됐다. 미국 국립보건원(NIH) 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="0d0dd16efaa7d55df475fbf6b5c6c9cc0cf73bc754b643e4e975afac08d7fcfd" dmcf-pid="3I3qSsrNyN" dmcf-ptype="general">카이스트 의과학대학원, 화학과, 강남세브란스병원, 서울아산병원 공동 연구팀은 혈청 순환 아미노산 네트워크 분석법을 개발하고 이를 대장암 환자의 재발과 전이 위험을 정확하게 예측할 수 있다는 사실을 규명했다고 22일 밝혔다. 이번 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스’에 실렸다.</p> <p contents-hash="b7346f3f21514efc7523276acf52e1b9f6f035179b7807ba0f03586ae6b0a8db" dmcf-pid="0C0BvOmjla" dmcf-ptype="general">암 환자 혈액 속 아미노산 농도를 측정해 암조직의 변화를 예측하는 연구들은 활발하지만 아미노산들이 서로 어떻게 연결되고 함께 변하는지는 제대로 밝혀진 바 없다.</p> <p contents-hash="1f95ffc9719664fdeb8249902e5d61dc413092383ddda1866652e9395b58d96c" dmcf-pid="phpbTIsAvg" dmcf-ptype="general">이에 연구팀은 소량의 혈청으로 19종의 순환 아미노산을 동시에 정밀 분석할 수 있는 불소 핵자기공명 분광법(19FNMR)을 활용해 아미노산별 농도와 상호 연결 관계를 네트워크 형태로 분석했다.</p> <p contents-hash="4007c9b090f84f66114479e97bed1c8713aad8884e54ed9a33bc551a200b3b8a" dmcf-pid="UlUKyCOcvo" dmcf-ptype="general">그 결과, 대장암이 진행될수록 혈액 속 아미노산 네트워크가 단계적으로 재편된다는 사실을 처음 확인했다. 이런 변화는 암이 커지면서 몸 전체 대사 체계를 새롭게 바꾸는 전신 대사 재프로그래밍을 반영하는 핵심 특징으로 분석됐다.</p> <p contents-hash="9ab44fd288514896892aad91f194295c61c6e9e26178b94bc4965c0ba4ea9409" dmcf-pid="uSu9WhIkWL" dmcf-ptype="general">특히 대장암이 진행될수록 근육과 에너지 대사에 중요한 역할을 하는 발린과 류신 등 분자사슬아미노산(BCAA) 비율은 줄고 암세포가 DNA를 만들고 빠르게 증식하는 데 필요한 글리신과 세린 비율은 늘어나는 것이 관찰됐다. 암이 자라면서 몸 전체의 아미노산 사용 방식이 달라지고 있음을 보여준 것이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="98a301fcd8a102e9cc0e605f1991763075f02e19ad60e3b8d383fa1d11c812c3" dmcf-pid="7v72YlCEhn" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="혈액 검사로 대장암 예측 기술 - 카이스트 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/seoul/20260722111739917vqit.png" data-org-width="660" dmcf-mid="0Xu9WhIky0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/seoul/20260722111739917vqit.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 혈액 검사로 대장암 예측 기술 - 카이스트 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="694efd7fcc0269cc5911ea35bdc7b88f1fc32c154219ceb2703d5544b098f319" dmcf-pid="zTzVGShDyi" dmcf-ptype="general">연구팀은 아미노산 네트워크 분석으로 얻은 정보를 인공지능(AI) 모델에 적용해 대장암 환자의 재발과 전이 위험을 분석했다. 그 결과 이번에 개발한 방법은 현재 병원에서 대장암 환자 경과를 살필 때 사용하는 혈액검사 지표인 암배아성항원(CEA)보다 재발과 전이 위험을 더 정확하게 예측했다.</p> <p contents-hash="5408276d5f2dd3d9d583104ab2c5be7389542c782c44a594e32c56df7d29dffb" dmcf-pid="qyqfHvlwCJ" dmcf-ptype="general">이지민 카이스트 의과학대학원 교수는 “이번 연구는 혈액 속 아미노산의 ‘양‘만 보는 기존 분석을 넘어 아미노산들이 서로 어떻게 연결되고 변화하는지를 함께 분석해야 암의 진행 상태를 더 정확하게 읽어낼 수 있음을 보여준다”며 ”혈액 검사만으로 대장암 환자의 재발 위험을 보다 정확하게 예측하고 환자 맞춤형 치료 전략을 수립하는 새로운 정밀의료 기술로 이어지기를 기대한다”고 말했다.</p> <p contents-hash="2917e41179104d50497f896b8ac142fb80251f46657f9d3f89b3e2635e392c85" dmcf-pid="BWB4XTSrhd" dmcf-ptype="general">배충식 카이스트 총장은 “이번 연구는 카이스트 내 ‘석박사 모험연구사업’에서 시작됐다는 점도 주목해야 할 것”이라며 “의과학과 화학 전공 대학원생들의 융합 아이디어를 바탕으로 세계적 연구성과로 이어졌다는 점에서 학생 주도 융합연구가 세계 수준의 성과를 창출할 수 있다는 점에서 창의적이고 도전적인 연구 환경을 조성하는 것이 필요하다”고 말했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="439fa87ab456413fc104f87a8673fb24e9850651b34e67aa2ee90183298c9feb" dmcf-pid="bYb8Zyvmhe" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이번 연구를 이끈 카이스트 연구팀. 이지민 의과학대학원 교수(앞줄 왼쪽 세번째), 김현우 화학과 교수(앞줄 왼쪽 네번째), 공동 제1저자인 이지연 박사과정 연구원(앞줄 왼쪽 두 번째), 김주미 박사후연구원(앞줄 오른쪽 끝) 카이스트 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/seoul/20260722111741253enuj.png" data-org-width="370" dmcf-mid="ZA3qSsrNTE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/seoul/20260722111741253enuj.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이번 연구를 이끈 카이스트 연구팀. 이지민 의과학대학원 교수(앞줄 왼쪽 세번째), 김현우 화학과 교수(앞줄 왼쪽 네번째), 공동 제1저자인 이지연 박사과정 연구원(앞줄 왼쪽 두 번째), 김주미 박사후연구원(앞줄 오른쪽 끝) 카이스트 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="14686ecb7ee8c2922c313f933f0858147df60a8f9ae221c198fe74622314b769" dmcf-pid="Kpxnz3tWvR" dmcf-ptype="general">유용하 과학전문기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울신문. 무단전재, 재배포, AI 학습 및 활용 금지.</p>
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