【브레이크뉴스 포항】박영재 기자=POSTECH(포항공과대학교)은 기계공학과·생명과학과·IT융합공학과·융합대학원 장진아 교수 연구팀이 미국 잭슨랩 유전체의학연구소(The Jackson Laboratory for Genomic Medicine) 찰스 리(Charles Lee) 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해 암 환자의 약물 반응을 정확하게 예측할 수 있는 3D 위암 모델 개발에 성공했다고 7일 밝혔다.

▲ 바이오프린팅 기술을 통해 재현된 암 미세환경과 개인 맞춤형 약물 반응 식별 및 예측  © 포스텍

이번 연구는 환자 조직의 특성을 유지하면서 각 환자에 따른 약물 반응을 평가하고, 예측할 가능성을 제시하며, 국제 학술지인 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’에 최근 게재됐다.

암 치료의 가장 큰 난제는 ‘종양의 이질성’이다. 마치 동일한 레시피로 요리해도 맛이 다르게 나오는 것처럼 같은 암이라도 환자마다 종양의 특성이 달라 약물에 대해 전혀 다른 반응을 보인다.

현재까지는암 조직을 동물 모델에 이식하여 약물 반응을 관찰하는 PDX 모델이나 암세포 유전자를 분석해 약물의 효과를 예측하는 방법이 주로 사용됐다. 하지만 이 방법들은 시간과 비용이 많이 들고, 모든 환자에게 적용하기에는 한계가 있었다.

POSTECH·잭슨랩 유전체의학연구소 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 3D 바이오프린팅 기술을 이용했다. 연구팀은 환자의 위암 조직 조각, 위에서 유래한 탈세포화 세포외기질(ECM) 하이드로젤로 바이오잉크를 만들어 암세포와 주변 조직(간질세포) 사이의 상호작용을 재현했다. 또, 여기에 위 섬유아세포를 함께 배양해 종양을 둘러싼 미세환경을 더욱 정교하게 구현했다.

연구팀의 3D 위암 모델은 환자 고유의 위 조직 특성을 유지하면서 기존 PDX 모델에 비해 암의 발생과 성장, 약물 반응 관련 유전자 발현 패턴이 실제 환자와 유사했으며, 항암제 효과 및 예후 예측 실험에서 높은 정확성을 보였다. 특히, 이 모델은 조직을 채취한 후 2주 이내에 신속한 평가가 가능하다는 장점이 있다.

POSTECH 장진아 교수는 ”이번 연구는 환자 맞춤형 치료법 개발은 물론 새로운 항암제와 병합요법의 효과를 검증하는 전임상 플랫폼으로도 활용될 수 있다는 점에서 의미가 크다“라고 전했다. 찰스 리 교수는 “이 모델은 암세포와 간질세포 간 상호작용을 정밀하게 재현해 약물 반응 정확성을 높이고, 효과가 없는 환자에 대한 불필요한 약물 사용을 줄이는 데 기여할 것”이라는 말을 덧붙였다.

한편, 이 연구는 한국연구재단 대학중점연구소지원사업, 과학기술정보통신부 및 한국연구재단 STEAM연구사업 미래유망융합기술파이오니어, 중견연구자지원사업 지원을 받아 수행됐다. 

<구글 번역으로 번역한 영문 기사의 전문 입니다. 번역에 오류가 있을 수 있음을 밝힙니다.>

 POSTECH · Jackson Lab, US, Develops In Vitro Platform to Evaluate and Predict Drug Response in Gastric Cancer Patients

POSTECH (Pohang University of Science and Technology) announced on the 7th that the research team led by Professor Jang Jin-ah of the Department of Mechanical Engineering, Department of Life Sciences, Department of IT Convergence Engineering, and Graduate School of Convergence succeeded in developing a 3D gastric cancer model that can accurately predict drug response in cancer patients through joint research with the research team led by Professor Charles Lee of The Jackson Laboratory for Genomic Medicine in the US.

This study suggests the possibility of evaluating and predicting drug response for each patient while maintaining the characteristics of the patient's tissue, and was recently published in the international academic journal 'Advanced Science'.

The biggest challenge in cancer treatment is 'tumor heterogeneity'. Just as the taste of food cooked with the same recipe varies, even for the same cancer, the characteristics of the tumor in each patient are different, resulting in completely different responses to drugs.

Up until now, the PDX model, which transplants cancer tissue into an animal model to observe drug response, or the method of predicting the effect of a drug by analyzing cancer cell genes have been mainly used. However, these methods were time-consuming and expensive, and there were limitations in applying them to all patients.

To overcome these limitations, the research team at the POSTECH-Jackson Lab Genomic Medicine Institute used 3D bioprinting technology. The research team created bioink using pieces of patient's gastric cancer tissue and decellularized extracellular matrix (ECM) hydrogel derived from the stomach, and reproduced the interaction between cancer cells and surrounding tissue (stromal cells). In addition, they co-cultured gastric fibroblasts to more precisely implement the microenvironment surrounding the tumor.

The research team's 3D gastric cancer model maintained the patient's unique gastric tissue characteristics, and compared to the existing PDX model, the gene expression patterns related to cancer occurrence, growth, and drug response were similar to those of actual patients, and showed high accuracy in anticancer drug efficacy and prognosis prediction experiments. In particular, this model has the advantage of allowing rapid evaluation within two weeks of tissue collection.

POSTECH Professor Jang Jin-ah said, “This study is significant in that it can be used as a preclinical platform to verify the effectiveness of new anticancer drugs and combination therapies as well as the development of patient-tailored treatments.” Professor Charles Lee added, “This model will contribute to increasing the accuracy of drug responses and reducing unnecessary drug use for patients who do not respond by precisely reproducing the interactions between cancer cells and stromal cells.”

Meanwhile, this study was conducted with the support of the National Research Foundation of Korea’s University Key Research Institute Support Project, the Ministry of Science and ICT and the National Research Foundation of Korea’s STEAM Research Project Future Promising Convergence Technology Pioneer, and the Mid-career Researcher Support Project.