이번 연구 결과는 개인 맞춤형 의약품 개발에 핵심 기술이 될 수 있을 것으로 평가받고 있다. 기존에는 난소암 환자 생존기간 예측을 위해 특이 유전자형과 유전자 발현 특성을 각각 찾아내는 데 초점을 맞췄다.

그러나 암처럼 개인의 유전적 특성과 후천적 요인에 따라 유전자 발현 패턴이 복합적으로 작용하는 복합 질환의 경우, 치료 효과와 생존 기간을 정확히 예측하기에는 역부족이었다. 연구팀은 생물정보학(Bioinformatics) 기술 중 하나인 상호연관 네트워크 모델링을 이용해 개인별 유전자의 특징과 발현 특성을 분석했다.

이를 생존기간의 인자로 사용해 난소암환자 생존기간 예측의 정확도를 13% 이상 높일 수 있었다. 또한, 항암치료 후 결과의 개인차를 유발하는 유전적 특성과 유전자 발현 패턴의 상호작용 모델을 제시함으로써 개인차에 의한 항암 치료 생존기간의 예측이 가능해졌다.

이 교수는 "최근 전 세계적으로 차세대 유전자 연구와 개인 맞춤형 치료제 개발이 본격화되고 있는 시기"라며 "이번 연구 결과는 난소암 환자의 생존기간 예측 및 개인별 특성에 따른 맞춤형 치료의 기반이 될 것"이라고 말했다.

이 교수와 함께 백효정·김준호 박사과정 학생, 이은정 하버드대 박사, 박인호 삼성SDS 박사가 공동으로 실시한 이번 연구는 세계적 학술지인 '지노믹스(Genomics)'지 6월호 표지 논문으로 선정됐다.
 

▲‘지노믹스(Genomics)’지 6월호 표지 논문. ⓒ2011 HelloDD.com