암 치료를 하기 위해선 유전자 검사나 약물 반응 검사를 통해 종양 조직을 여러 차례 분석하는 일이 불가피하다. 이런 이유로 한 번 채취한 종양 세포를 자연 보존하고 증식 시켜 검사의 시료로 쓸 수 있도록 하는 환자유래모델(PDMs·Patient-Derived Models)이 활용된다. 

다만 종양 세포를 생쥐 체내에서 증식시키거나 생쥐의 세포와 함께 배양하기 때문에 환자와 생쥐의 세포가 함께 분석되는 결과가 나올 수 있는 문제점이 있었다. 현재까지 이러한 문제에 대한 발생 빈도와 예방 방법에 대해선 알려진 바 없었다. 

김상우 교수 연구팀은 환자유래모델에서 있을 수 있는 돌연변이 분석 오류를 찾아내고, 나아가 미연에 오류를 방지하는 방법을 개발했다. 사람과 생쥐에게 나타나는 모든 유전자 서열 차이를 찾고, 이를 '하마'(HAMA·Human-Genome Aligned Mouse Allele)라고 명명했다. 유전자 분석 과정에서 '하마'가 나타나면 생쥐 유전체 정보로 인한 오류 가능성을 재차 확인하는 안전장치를 둔 것이다. 

연구팀은 잘 알려진 암 관련 돌연변이 데이터베이스의 정보 중 생쥐를 이용한 실험모델에서 비롯된 경우 유독 '하마'의 관찰 빈도가 높게 나타나는 사실도 확인했다. 이번 연구 성과는 유전체 검사 데이터를 통해 나오는 '하마'의 비율을 토대로 환자유래모델에 섞여 있는 생쥐 세포의 비율까지 계산할 수 있도록 방법을 제시한 것이다. 

또 150가지가 넘는 가상의 오염 데이터를 기반으로 비교 분석을 수행해 최적의 오염 배제 방법을 밝혀냈다. 실제 이를 토대로 최적 유전자 분석법을 적용한 결과 기존 분석 대비 정확성을 약 58%가량 높일 수 있음을 확인했다. 

김상우 연세대 교수는 "이번 연구는 체외에서 보존, 증식된 환자 암세포 시료의 유전체 분석 과정에서 발생할 수 있는 오류를 바로잡은 것"이라며 "향후 더욱 정확한 정보에 기초해 환자를 치료할 수 있는 실마리가 생겼다"고 말했다. 

이번 연구는 과기부 개인기초연구 사업 지원으로 수행됐다. 김 교수와 조세영·김은영 연세대학교 의과대학 박사과정생이 함께 연구를 진행했고, 연구 결과는 유전체학 분야 국제학술지 '지놈 바이올로지'(Genome Biology)에 게재됐다.