[쿠키뉴스=전미옥 기자] “나이, 성별, 생활패턴, 유전체 등의 정보가 현재의 나와 가장 비슷한 사람들에 관한 빅데이터가 있다면, 그 데이터를 기반으로 질병 등을 예측하고 체계적으로 관리하는 것이 가능할 것입니다.”
박웅양 삼성서울병원 유전체연구소장은 정밀의료를 통해 변화될 미래의료의 모습에 대해 이같이 예견했다. 박 소장은 “정밀의료는 기존의 유전체 의학과 관련 빅데이터 등의 연구가 실제 환자 치료에 활용될만한 수준까지 올랐다는 것을 보여준다”며 “환자 치료에 있어 ‘정답’을 찾는 방향으로 발전하고 있다”고 말했다.
박 소장이 속한 삼성유전체연구소에서는 유전체 연구와 유전체 분석으로 나온 생물데이터를 활용을 위한 데이터 기술 등의 개발에 매진하고 있다. 현재 국내 의료계는 인간 유전체의 염기서열 분석, 암 유발 유전체 파악 및 치료법 연구 등 유전체와 관련한 연구가 높은 수준을 유지하고 있다. 최근 정부가 정밀의료 개발을 추진한 배경에는 이러한 높은 의료수준도 영향을 미쳤다. 한국인 3명 중 1명에게 발병하며 재발률이 높은 ‘암’도 정밀의료를 통해 답을 찾을 수 있을 것으로 보인다.
박 소장은 “이전에는 동일한 항암제를 여러 암 환자에게 사용했다면, 앞으로는 유전체 등 여러가지 다양한 정보를 기반으로 환자에게 맞는 정교한 치료가 가능하게 될 것”이라며 “암 환자 개개인에게 가장 최적화된 표적 항암제를 찾아서 치료 효과는 높이고 항암치료의 부작용은 감소하는 방향”이라고 설명했다.
정밀의료에 있어 새롭게 떠오른 차세대 염기서열 분석((Next Generation Sequencing·NGS)은 한 사람의 유전체 분석으로 통해 나오는 여러 개의 유전자와 맞는 표적항암제 정보를 한꺼번에 확인할 수 있다. 이전에 사용하던 분석기법에 비해 시간이나 비용도 크게 절약돼 활용도가 높다.
한 사람의 유전체 분석 시 보통 1TB(테라바이트) 상당의 데이터가 나오는데, 이러한 방대한 데이터를 어떻게 관리하고 활용되는 지도 중요한 지점이다. 유전체 검사를 시행함으로 인해 환자에 맞는 치료제를 매칭하는 한편, 다양한 데이터를 마련해 표적 항암제 등 치료제의 개발도 추진할 수 있다.
유전체 분석을 통해서 치료법에 대한 해답이 100%나오는 것은 아니다. 지금까지 개발된 표적 항암제의 수는 암의 종류 및 다양한 암 유발기전에 비하면 적은 수이기 때문이다. 그러나 치료 효과는 기대해볼만 하다.
박웅양 소장은 “대개 암 환자의 유전체 분석으로 50%의 환자는 어떤 항암제를 사용하는 것이 효과적인지 결과가 나온다. 이는 대개 기존 치료법에 비해 2배 정도 치료 반응이 좋은 편이다”라고 말했다.
이어 박 소장은 “유전자 검사로 유전자의 변이가 발견된 환자에 대해서는 임상시험을 실시해 실제 치료에 있어 활용도를 검증하는 연구가 계속되고 있다”며 “앞으로 의료현장에서 더욱 효과적인 치료를 위해서는 활발한 표적항암제의 개발과 치료제 적용 대상 암종 및 치료제 범위가 확대돼야 한다”고 강조했다.
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