피 한 방울만으로 대장암 재발·전이 예측한다

유용하 기자
수정 2026-07-22 11:14
입력 2026-07-22 11:14
세줄 요약
- 혈청 아미노산 네트워크 분석법 개발
- 대장암 진행에 따른 대사 재편 확인
- AI 적용해 재발·전이 예측 정확도 향상
국내 연구진이 이런 원리에 착안해 한 번의 혈액 검사만으로 대장암 재발과 전이 위험을 정확하게 예측할 수 있는 방법을 찾았다.
미국 국립보건원(NIH) 제공
카이스트 의과학대학원, 화학과, 강남세브란스병원, 서울아산병원 공동 연구팀은 혈청 순환 아미노산 네트워크 분석법을 개발하고 이를 대장암 환자의 재발과 전이 위험을 정확하게 예측할 수 있다는 사실을 규명했다고 22일 밝혔다. 이번 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스’에 실렸다.
암 환자 혈액 속 아미노산 농도를 측정해 암조직의 변화를 예측하는 연구들은 활발하지만 아미노산들이 서로 어떻게 연결되고 함께 변하는지는 제대로 밝혀진 바 없다.
이에 연구팀은 소량의 혈청으로 19종의 순환 아미노산을 동시에 정밀 분석할 수 있는 불소 핵자기공명 분광법(19FNMR)을 활용해 아미노산별 농도와 상호 연결 관계를 네트워크 형태로 분석했다.
그 결과, 대장암이 진행될수록 혈액 속 아미노산 네트워크가 단계적으로 재편된다는 사실을 처음 확인했다. 이런 변화는 암이 커지면서 몸 전체 대사 체계를 새롭게 바꾸는 전신 대사 재프로그래밍을 반영하는 핵심 특징으로 분석됐다.
특히 대장암이 진행될수록 근육과 에너지 대사에 중요한 역할을 하는 발린과 류신 등 분자사슬아미노산(BCAA) 비율은 줄고 암세포가 DNA를 만들고 빠르게 증식하는 데 필요한 글리신과 세린 비율은 늘어나는 것이 관찰됐다. 암이 자라면서 몸 전체의 아미노산 사용 방식이 달라지고 있음을 보여준 것이다.
연구팀은 아미노산 네트워크 분석으로 얻은 정보를 인공지능(AI) 모델에 적용해 대장암 환자의 재발과 전이 위험을 분석했다. 그 결과 이번에 개발한 방법은 현재 병원에서 대장암 환자 경과를 살필 때 사용하는 혈액검사 지표인 암배아성항원(CEA)보다 재발과 전이 위험을 더 정확하게 예측했다.
이지민 카이스트 의과학대학원 교수는 “이번 연구는 혈액 속 아미노산의 ‘양‘만 보는 기존 분석을 넘어 아미노산들이 서로 어떻게 연결되고 변화하는지를 함께 분석해야 암의 진행 상태를 더 정확하게 읽어낼 수 있음을 보여준다”며 ”혈액 검사만으로 대장암 환자의 재발 위험을 보다 정확하게 예측하고 환자 맞춤형 치료 전략을 수립하는 새로운 정밀의료 기술로 이어지기를 기대한다”고 말했다.
배충식 카이스트 총장은 “이번 연구는 카이스트 내 ‘석박사 모험연구사업’에서 시작됐다는 점도 주목해야 할 것”이라며 “의과학과 화학 전공 대학원생들의 융합 아이디어를 바탕으로 세계적 연구성과로 이어졌다는 점에서 학생 주도 융합연구가 세계 수준의 성과를 창출할 수 있다는 점에서 창의적이고 도전적인 연구 환경을 조성하는 것이 필요하다”고 말했다.
카이스트 제공
유용하 과학전문기자
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