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항암화학요법 저항과 종양 재발에 맞서 싸우세요! 산둥대 연구팀, AI 활용해 유방암 줄기세포에 대한 강력한 방어력 구축

유방암은 여성 악성 종양 중 사망 원인 1위이며, 의학계의 주요 관심사였습니다. 현재 세포독성 화학요법은 유방암 환자에게 가장 흔한 전신 치료법입니다. 어느 정도 증상을 완화할 수는 있지만 암세포가 재발하거나 전이될 가능성도 있습니다.
이전 연구에서는 다음과 같은 사실이 밝혀졌습니다.유방암 줄기세포(BCSC)는 유방암이 화학요법과 방사선요법에 저항하는 원인입니다. BCSC는 유방암 세포의 일부에 불과하지만, 놀라울 정도로 무한한 증식 잠재력과 종양을 유발할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 더욱 충격적인 것은 화학요법 과정 자체가 비BCSC 세포를 BCSC로 변환하는 과정을 촉진하여 종양 재발 및 전이 위험을 증가시킬 수 있다는 것입니다.
BCSC의 화학요법에 대한 반응 메커니즘을 깊이 이해하는 것은 유방암 환자의 예후를 개선하는 데 매우 중요하다는 것을 알 수 있습니다. 임상적으로는 기존 치료 옵션을 최적화하기 위해 BCSC를 식별하고 억제할 수 있는 방법이 시급히 필요합니다.
이러한 도전에 직면하여,산둥대학의 루하이취안, 쑨롱, 장카이, 산시 의대의 메이치는 헬릭스 매트릭스 등의 연구팀과 협력하여 획기적인 진전을 이루었습니다. 그들은 머신 러닝 기술을 사용하고 mRNA 분석을 기반으로 원발성 유방암 환자의 샘플에서 암줄기세포의 특성을 평가하는 새로운 방법인 BCSC 시그니처를 성공적으로 개발했습니다.이 연구는 BCSC 조절에 있어서 폴리아민 동화작용의 핵심적 역할을 밝혀낼 뿐만 아니라, 유방암의 임상적 치료를 위한 새로운 전략과 방향을 제시합니다.
해당 연구는 "폴리아민 동화작용은 화학요법으로 유발된 유방암 줄기세포 강화를 촉진한다"라는 제목으로 국제적으로 유명한 학술지인 Advanced Science에 게재되었습니다.
연구 하이라이트:
* 연구원들은 기계 학습 방법을 사용하여 유방암 환자 샘플에서 암 줄기세포성을 평가하기 위해 mRNA 기반 BCSC 시그니처를 개발했습니다.
* 이 연구에서는 폴리아민 동화작용이 BCSC 조절에 중요한 역할을 한다는 것을 발견했습니다. 화학요법은 HIF-1에 의해 조절되는 폴리아민 동화 경로를 활성화하여 BCSC의 풍부함을 촉진합니다.
* 본 연구에서는 화학요법으로 유도된 HIF-1 전사 활성, 폴리아민 대사 수치 및 BCSC 농축을 병용 시 효과적으로 억제할 수 있는 새로운 특정 HIF-1 억제제인 Britannin을 발견했습니다.
서류 주소:
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202404853
TCGA 데이터 세트를 사용하여 피어슨 상관 분석과 머신 러닝 알고리즘 간의 연관성 구축
유전자 발현 수준에 따른 원발성 유방암 환자 샘플의 줄기세포 특성을 정량적으로 평가하기 위해,**이 연구에서는 TCGA(암 게놈 아틀라스 컨소시엄)의 침습성 유방암에 대한 데이터를 사용했습니다.**BRCA1(BRCA2) 데이터 세트는 단변량 로지스틱 회귀(OCLR) 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 mRNA 발현과 mRNA 줄기 세포 지수(mRNAsi)를 상관시키는 데 사용되었으며, 이를 통해 mRNA 기반 BCSC 특징을 개발했습니다.
이 연구에서는 또한 2,032명의 유방암 환자 데이터 세트를 기반으로 Kaplan-Meier 곡선을 생성했는데, 이는 부분적으로는 원발 종양에서 BCSC P-Sig와 N-Sig의 발현을 기준으로 계층화되었고, 부분적으로는 화학요법을 받은 1,372명의 유방암 환자 데이터 세트를 기반으로 했습니다.
구체적으로, 아래 그림 A에서 볼 수 있듯이, 이 연구에서는 먼저 피어슨 상관 계수 r>0.70을 갖는 81개 유전자와 피어슨 상관 계수 r<-0.70을 갖는 91개 유전자를 식별하고 이를 각각 BCSC 양성 시그니처(P-Sig)와 음성 시그니처(N-Sig)로 정의했습니다.








폴리아민 동화작용은 BCSC 풍부화와 양의 상관관계가 있으며 HIF-1 억제제인 Britannin은 폴리아민 생합성을 감소시키고 BCSC를 근절할 수 있습니다.
세포 대사 관점에서 화학 요법으로 유도된 BCSC 농축 메커니즘을 탐색하기 위해,이 연구에서는 TCGA BRCA 환자 21명을 BCSC 특징 발현에 따라 BCSChigh 그룹과 BCSClow 그룹으로 나누고, 아래 그림 A에서 볼 수 있듯이 두 그룹 간의 399개 대사산물 수준을 비교했습니다.











AI는 병리학적 진단에 도움이 되며 HER2 표적 치료가 핵심이 될 수 있습니다.
오늘날 유방암 진단은 영상 결과에만 의존하는 것이 아니라, 병리학적 진단도 대체할 수 없는 역할을 합니다. HER2(인간 상피 성장 인자 수용체 2)의 발현 상태는 유방암 치료에 있어서 중요한 고려 사항입니다. AI는 병리학적 단면 분석에서 HER2의 발현 수준을 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며, 이후 표적 치료에 대한 참고 자료를 제공할 수 있습니다.
원리는 간단해 보이지만, 실제로 구현하기는 쉽지 않습니다. 예를 들어, AI 기술을 활용해 유방암에서 HER2 해석의 정확도와 반복성을 높이기 위해서는 많은 훈련이 필요하며, AI 시스템은 지속적으로 디버깅을 거쳐 의료진의 진단 결과와 비교해야 합니다. 이를 바탕으로 연구진은 HER2 음성과 양성의 구별에 초점을 맞추고, AI를 HER2 발현의 하한에 집중시켜 다양한 이질성 HER2 저발현 유방암 진단에 있어 AI의 가치를 평가했습니다.
사실은,산둥대학교의 루이 하이취안 교수는 2022년 초 생물의학 저널인 Theranostics에 표지 논문을 발표하여 A2BR을 표적으로 삼고 화학요법과 병용하면 유방암 줄기세포의 증식을 막고 화학요법 후 유방암 환자의 생존율을 높일 수 있다는 사실을 밝혔습니다.
논문 링크: https://www.thno.org/v12p2598.htm
이번에 루하이취안 교수는 브리타닌을 병용하면 HIF-1의 폴리아민 동화작용을 억제하고 BCSC를 근절할 수 있다는 것을 다시 한번 밝혀냈는데, 이는 의심할 여지 없이 유방암 치료에 새로운 아이디어를 제공했습니다.미래에 AI는 유방암 치료에 있어서 전례 없는 중요한 역할을 할 것이며, 의료 및 건강 분야에서의 응용은 점점 더 큰 잠재력을 보여주고 있습니다. 기술의 끊임없는 발전과 심층적 응용을 통해 AI는 유방암은 물론 암 치료에도 없어서는 안 될 파트너가 되어 환자에게 더 큰 힘과 희망을 가져다 줄 것입니다.











