국내 연구진이 환자 유래 구강암 세포를 실험실에서 배양한 ‘미니 장기(오가노이드)’를 활용해 구강암을 형태학적으로 새롭게 분류하는 기술을 개발했다. 

이 기술은 구강암 환자의 예후를 예측하고, 더 효과적인 환자 맞춤형 치료 전략 수립에 활용될 것으로 기대된다.

국립암센터(원장 양한광)는 "김윤희 교수(분자영상연구과), 최성원 교수(희귀암센터 구강종양클리닉), 신동관 교수(생물정보연구과), 이미림·강수민·이종현 박사가 서울대학교 권익재교수팀 (치의학대학원 구강악안면외과)과 공동으로 이 같은 성과를 거뒀다"고 22일 밝혔다. 

오가노이드를 기반으로 한 형태 분류 기술에 유전체·전사체 분석을 통합, 구강암 예후와 약물 반응성을 정량적으로 예측할 수 있는 세계 최초의 연구로 평가받고 있다.

구강암은 재발률이 높고 진행성 단계에서는 5년 생존율이 30% 미만에 불과할 정도로 예후가 불량한 대표적인 희귀난치질환이다. 특히 유전체 돌연변이율이 낮고, 분자적 세부 유형이 명확하지 않아 치료 타깃 설정이 어려운 암종 중 하나다.

연구팀은 이 같은 한계를 극복하기 위해 구강암 환자의 조직 샘플로부터 총 76종의 암 오가노이드를 제작, 구강암으로는 세계 최대 수준 환자 유래 암 오가노이드 뱅킹을 구축했다.

또 오가노이드 형태학적 특징을 기준으로 ▲정상형(normal-like) ▲치밀형(dense) ▲포도송이형(grape-like) 등 3가지 세부 유형으로 분류한 뒤 이들 세부 유형이 임상 예후에 따라 명확히 구분됨을 확인했다.

특히 치밀형과 포도송이형 오가노이드는 ‘TP53 유전자’ 돌연변이율이 87% 이상 높았으며 종양 돌연변이 부담(TMB)도 증가, 재발 위험이 높고 생존율이 낮은 환자군과 상관관계를 보였다. 반면 정상형 오가노이드는 항암제 반응성이 우수하고 예후가 양호한 세부 유형으로 확인됐다. 

또한 신동관 교수 연구팀은 AI 기반 이미지 분석 알고리즘을 개발, 오가노이드 외형적 특성에 따라 자동으로 유형을 분류할 수 있는 ‘형태 점수(morphology score)’를 도출했다. 

해당 알고리즘은 약 82% 정확도로 오가노이드 세부 유형을 구분할 수 있어 향후 임상 적용 가능성도 높게 평가된다.

아울러 연구팀은 유전체 및 전사체 데이터를 바탕으로 각 오가노이드 세부 유형 약물반응 특성을 비교, 분석했다. 

그 결과 치밀형 오가노이드는 다수 표적항암제에 대한 저항성을 보였으나, DNA 손상 반응 경로(DDR)를 표적으로 하는 ATR억제제(BAY1895344)와 표준항암제 시스플라틴을 병용 투여할 경우 강력한 시너지 효과가 나타났다. 

이는 치료 옵션이 제한적인 난치성 구강암 환자를 위한 새로운 병용 치료 전략 가능성을 제시한 것으로 평가된다.

연구책임자인 김윤희 교수는 “이번 연구는 구강암의 낮은 유전체 변이율과 높은 이질성으로 인해 치료 타깃 설정이 어려웠던 문제를 오가노이드 기반 형태학적 분류와 다중 오믹스 통합 분석을 통해 극복하고 맞춤형 치료 전략으로 연결시킨 정밀의료 연구의 대표적 사례”라고 의미를 전했다.

한편, 이번 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘셀 리포트 메디신(Cell Reports Medicine, IF 11.6)’ 2025년 5월 12일자 최신호에 게재됐다.