한국인에 특화된 '전립선암 조기발병 예측 지표' 개발
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한국인에 특화된 '전립선암 조기발병 예측 지표' 개발
  • 정 현 기자
  • 승인 2023.07.26 22:38
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- 분당서울대병원 변석수-송상헌 교수 연구팀, 예측 지표 개발
- 전립선암 환자 2,702명 유전자 분석...대조군 7,485명과 비교해 유의미한 변이 확인
- 한국인에 특화된 전립선암 조기발병 예측 지표 개발
- 논문, SCI급 국제학술지 'scientific reports' 게재

[위즈뉴스] 국내 연구진이 한국인에 특화된 전립선암 조기발병 예측 지표를 개발했다.

분당서울대병원은 26일, 비뇨의학과 변석수 교수와 송상헌 교수 연구팀이 유전성이 높은 전립선암을 조기에 예측하기 위한 ‘다중유전위험점수(PRS, Polygenic Risk Score)’를 개발했다고 밝혔다.

변석수 교수(왼쪽)와 송상헌 교수 / 사진=분당서울대병원

이번에 개발한 지표는 현재 널리 쓰이고 있는 전립선특이항원(PSA) 검사를 보완할 수 있어, 전립선암 조기 발견을 통한 생존율 개선에 기여할 것으로 전망된다. 

이번 연구 결과를 담은 논문은 SCI급 국제학술지 '사이언티픽 리포츠(Scientific Reports, IF=4.996)' 최근호에 게재됐다.

논문명은 'Polygenic risk score for tumor aggressiveness and early-onset prostate cancer in Asians'이며, 변석수 교수가 교신저자로 참여했다.

"기존의 PSA와 새로 개발한 지수를 병용할 경우 예측력 더 높아져"

연구팀의 변석수 교수는 “기존에는 유럽 혈통의 백인 환자 기반 다중유전위험도 검사결과를 활용했지만, 이번 연구를 통해 아시아인의 유전적 이질성에 따른 왜곡을 감안해 아시아인, 특히 한국인에 특화된 인종단위 다중유전위험점수를 개발하게 되어 뜻깊다”고 말했다. 

연구팀의 송상헌 교수는 “단일유전자변이가 없는 환자에서도 종합적 영향력을 분석한 결과 본인이 원래 갖고 있던 전립선암에 대한 위험을 예측할 수 있었다”며 “특히 60대 이전에 암이 발병한 고위험 환자에 대해서는 PSA와 새로 개발한 지수를 병용했을 때 예측력이 높아짐이 확인되어 임상적 활용성이 뛰어날 것으로 기대된다”고 말했다. 

국제학술지 'scientific reports' 최근호에 게재된 해당 논문

전립선암은 국내에서 발병 빈도가 높아지고 있는 암 중 하나로, 1990년대에는 남성암 9위에 그쳤으나 2020년의 경우 3위를 차지했다.

사람마다 타고난 유전 변이 상태가 전립선암 발병에 영향을 미치는데, 단일 유전자에서 돌연변이가 발생하는 빈도는 아주 낮다. 이에 연구팀은 단일염기 다형성의 더 작은 단위로 쪼갠 유전자 변이의 종합적인 영향력을 취합하고, 점수화하여 분석하는 다중유전위험점수를 개발했다. 

연구팀은 전립선암으로 진단된 환자 2,702명의 유전자 분석 결과를 대조군 7,485명과 비교하여 유의미한 변이를 확인했으며 1,133명에서 검증을 시행했다. 이는 한국인에서 시행된 전립선암 유전 연구 중 가장 많은 환자 군을 포함한 것으로 임상적 의의가 크다. 

연구 결과, 새로 개발된 PRS 점수에 따라 평가한 전립선암 고위험군의 경우, 전립선암 발병위험이 글리슨 점수 7(3+4) 이상인 그룹에서는 4.6배 높았고, 글리슨 점수 7(4+3) 이상인 그룹에서는 2배 이상 높은 것으로 나타났다. 따라서 해당 점수를 통해 빠른 치료가 필요한 고위험군을 선별할 수 있었다. 

글리슨 점수는 건립선암의 악성도를 평가하는 지표로, 7점 이상이면 주변 전이가 예상되어 악성도가 높다고 본다. 같은 글리슨 점수 7점이라도 3+4 유형과 4+3 유형으로 나뉘는데, 4+3이 더 경과가 나쁘다.

자료이미지=분당서울대병원

[그림설명] 각각 PSA 단독, PRS 단독, PSA와 PRS 함께 적용한 모델의 AUROC. 그래프 밑부분의 면적이 클수록 신뢰도가 높다.

특히 60세 이하의 유의미한 전립선암 발생에 대해, 흔히 사용되는 임상 표지자인 전립선특이항원(PSA)와 PRS를 함께 사용한 결과 예측성능이 향상된 것으로 나타났다. PSA를 단독 사용했을 때 AUC는 0.736에 그친 반면, PSA와 PRS를 함께 썼을 때는 AUC 0.759로 정확도가 높아졌다. AUC는 1에 수렴할수록 모델 신뢰도가 높다.


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