'위·대장암' 입속 미생물로 조기 진단

입속에서 채취한 미생물로 위·대장암 발생 위험을 예측·판별하는 조기진단 가능성이 제시됐다. 암 검진의 편의성과 조기 발견율을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

한국연구재단은 연세 시그니처 연구진이 '구강-대변 미생물 전이 지수'를 개발, 이를 기반으로 위암과 대장암을 판별할 수 있는 비침습적 마이크로바이옴 기반의 진단 전략을 제시했다고 21일 밝혔다.

연세 시그니처 연구진이 기념촬영을 하고 있다. 김지현 연세대 교수

연세 시그니처 연구진에는 연세대 시스템생물학과 김지현 교수·장래근 박사와 보건대학원 지선하 교수·내과학교실 이용찬 교수, 충남대 허지원 교수 등이 참여한다.

연구진이 개발한 구강-대변 미생물 전이 지수는 구강과 대변 샘플에서 동일하게 검출된 미생물 염기서열 변이체를 기반으로 구강에서 유래했을 가능성이 있는 대변 미생물의 비율을 정량화한 지표다. 마이크로바이옴은 특정 환경에서 서식하는 미생물 군집과 메타유전체 및 생체물질 전체를 의미한다.

연구진은 세브란스병원과 세브란스헬스체크업에 내원한 건강인, 대사질환자, 위암 및 대장·직장암 환자 등 507명에게서 구강과 대변 시료 1010개를 동시에 수집해 분석했다.

이 결과 '구강-대변 미생물 전이 지수'가 건강한 사람보다는 위암 및 대장암 환자에게서 통계적으로 유의하게 높은 것으로 확인됐다. 이 같은 차이는 환자별 음주, 운동, 체질량지수 등 환경적 요인을 고려하더라도 분명하게 나타났다.

특히 암의 종류와 진행 단계에 따라 전이 패턴이 달라지는 양상을 보여, 전이 미생물 정보가 암의 진행 정도를 반영하는 조기진단 지표로 활용될 수 있다는 것이 증명됐다.

연구진은 인공지능(AI) 분석 기법인 '랜덤 포레스트'로 위암과 대장암 분류 모델도 구축한 후 세계 7개 외부 임상 코호트(2031개 시료)로 재현성과 일반화 가능성을 입증했다.

렌덤포레스트는 다수의 의사결정나무를 조합해 예측 성능을 높이는 앙상블 머신러닝 알고리즘이다. 연구진은 이를 활용해 전이 지수를 구성하는 구강-대변 공유 미생물의 특징을 학습해 환자를 분류했다.

이 과정에서 연구진은 구강 시료만 이용했을 때도 암 관련 신호를 확인할 수 있었다. 이는 입안을 헹구는 간단한 방식만으로도 암을 선별하는 검사가 가능하다는 것을 의미해 실용적 가치가 높다는 것이 연구진의 설명이다.

대장암 1차 선별검사로 활용되는 '대변잠혈검사'와 비교했을 때, 연구진이 제시한 연구 모델은 암 환자를 찾아내는 민감도 측면에서 우수한 성능을 나타냈다.

김지현 교수는 "이번 연구는 입속 미생물이 장으로 이동하는 현상을 개인단위에서 정량화한 MF 전이 지표를 제시했다는 점에서 의미를 갖는다"며 "이는 구강-장 미생물의 연결성을 질병진단과 위험도 평가에 활용할 수 있는 새로운 분석 틀이 될 것"이라고 말했다.

그러면서 "다만 이번 연구는 관찰 연구로, 입속 미생물이 암 발생 또는 진행에 원인으로 작용하는지를 규명하기 위해선 균주 수준 추적과 전향적 코호트, 기능 분석, 실험적 검증이 추가로 필요하다"고 덧붙였다.

대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr