【드래곤 스포츠】 보증업체놀이터추천홍보 : 프로그램제작판매제작의뢰 : 스포츠분석 : 무료스포츠중계tv : 섹시bj움짤 : 뉴스 : 안구정화

로그인

글쓰기

[IT뉴스]대장암 재발 예측 정확도 더 높아졌다…‘피 한 방울로’ 해결

온카뱅크관리자

2026-07-22 15:37:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> KAIST, 혈액 속 아미노산 네트워크 구조 분석해 정확도 높여 암 성장하면서 몸 전체 대사체계 변화...대사 바이오마커로 활용 
 <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
 <section dmcf-sid="FDyM6GWIvw">
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0403f7676d8565fe18435fc04c5c4bafb747d52e7bfddff5575b1d6971e657b5" dmcf-pid="3wWRPHYCSD" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="연구성과 관련 AI로 생성한 이미지. KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/dt/20260722153639597fbnb.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="tfn1HgLxlr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/dt/20260722153639597fbnb.jpg" width="658">
 <figcaption class="txt_caption default_figure">
 연구성과 관련 AI로 생성한 이미지. KAIST 제공.
 </figcaption>
 </figure>
 기존 혈액 검사보다 대장암 환자의 재발과 전이 여부를 정확하게 예측할 수 있는 길이 열렸다. 
 혈액 속 아미노산 농도만을 분석하던 기존 혈액 검사와 달리 혈액 내 대사물질의 연결 구조를 함께 분석해 대장암 재발·전이 가능성을 보다 높은 정확도로 사전에 파악할 수 있게 됐다.
 KAIST는 이지민 의과학대학원 교수·김현우 화학과 교수 연구팀이 강남세브란스병원, 서울아산병원 등과 함께 혈액 속 순환 아미노산 네트워크를 분석하는 새로운 분석 기술을 개발했다고 22일 밝혔다.
 암세포는 성장과 증식을 위해 많은 영양소를 필요로 한다. 그 중 아미노산은 단백질을 만드는 재료일 뿐 아니라 에너지지 생산과 DNA 합성 등 암세포의 생존과 증식에 필수적인 물질이다.
 대장암은 이런 아미노산 대사가 크게 변화하는 대표적인 암으로 알려져 있다. 이 때문에 혈액 속 아미노산은 몸 전체 대사 상태를 보여주는 중요한 대사 바이오마커(생체지표)로 주목받고 있다.
 연구팀은 개별 아미노산 농도 변화를 분석하는 기존 방식이 아닌 아미노산들이 서로 어떻게 연결되고 함께 변화하는지에 주목했다.
 소량의 혈청만으로 18종의 순환 아미노산을 동시에 정밀 분석할 수 있는 ‘19F NMR‘(불소 핵자기공명 분광법) 기술을 적용해 혈액 속 아미노산 네트워크를 분석했다.
 그 결과, 대장암이 진행될수록 근육과 에너지 대사에 중요한 역할을 하는 발린과 류신 등 분지사슬아미노산(BCAA) 비중은 감소했다.
 반면 암세포가 DNA를 만들고 빠르게 증식하는 데 필요한 글리신과 세린의 비율은 증가했다. 흥미로운 점은 암세포가 활발하게 사용하는 아미노산으로 알려진 글리신이 혈액에서 줄어들 것으로 예상됐지만, 이와 달리 상대적 비중이 증가했다는 점이다.
 이는 글리신을 중심으로 새로운 상호작용 네트워크가 형성되면서 대장암이 진행될수록 몸 전체의 대사 체계가 새롭게 변화하고 있음을 보여준 중요한 근거라고 연구팀은 설명했다.
 연구팀은 아미노산 네트워크 분석을 통해 얻은 연결 정보를 머신러닝 모델에 적용해 대장암 환자의 재발과 위험을 예측했다. 그 결과, 기존 혈액검사 지표인 ‘암배아성항원’보다 높은 예측 정확도를 보였다.
 이지민 교수는 “혈액 속 아미노산의 연결 구조인 이른바 ‘대사 지도’를 새로운 혈액 기반 대사 바이오마커로 활용할 수 있음을 처음을 제시했다는 데 의미가 있다”며 “환자 맞춤형 치료 전략 수립을 위한 새로운 정밀의료 기술로 확장해 나가겠다”고 말했다.
 연구결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스’ 지난달 9일 온라인에 실렸다.
 이준기 기자 bongchu@dt.co.kr
 </section> 
 </div> 
 Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.

댓글 총 0개

이번주 포인트랭킹

매주 일요일 밤 0시에 랭킹을 초기화합니다.

14,000상품권
23,000상품권
32,000상품권

업체홍보/구인 더보기

놀이터홍보 더보기

지식/노하우 더보기

판매의뢰 더보기

포토 더보기