그동안 난소암환자의 생존기간을 예측하려면 특이 유전자형과 유전자 발현특성을 찾는 데 초점이 맞춰져 왔다. 그러나 암과 같이 개인의 유전적 특성과 후천적 요인에 따른 유전자 발현패턴이 복합적으로 작용하는 질환의 치료 효과와 생존기간을 예측하기에는 역부족이었다. 연구팀은 생물정보학 기술인 상호연관 네트워크 모델을 이용해 개인별 유전자의 특징과 발현특성을 분석한 뒤 이를 생존기간 인자로 사용해 난소암환자의 생존기간 예측기술의 정확도(AUC)를 높일 수 있었다. 기존 기술의 정확도가 72% 수준이었는데 새 기술의 정확도는 85%까지 높아졌다고 연구팀은 설명했다. 이 성과는 세계적 학술지인 '지노믹스(Genomics)' 6월호 표지 논문으로 소개됐다. 이도헌 교수는 "최근 전세계적으로 차세대 유전자 연구와 개인 맞춤형 치료제 개발이 본격화하고 있다"며 "이번 연구 결과가 난소암 환자의 개인별 특성에 따른 맞춤형 치료의 기반이 될 수도 있을 것"이라고 말했다. |
