Pharmacogenomics
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약물유전체학(Pharmacogenomics)은 약물에 대한 생체반응을 유전체 수준에서 연구하는 분야다. 개인별 또는 집단사이의 약물반응은 상이하며 해당하는 데이터 분석을 통해서 신약개발 및 개인 맞춤의학에 실마리를 제공할 수 있다.
약물유전체학에서 데이터 이슈는 개별 연구결과 사이의 불일치를 들 수 있다. 어느 지점에서 이 불일치가 발생하고, 이를 해결하기 위한 방법들은 무엇이 있는지 알아보자.
먼저, 암 세포주를 대상으로한 유전자 발현 프로파일(Gene Expression Profiles)과 약물 민감도(Drug-sensitivity) 사이의 관련성 연구결과의 불일치를 확인하기 위해 Cancer Cell Line Encyclopedia와 Cancer Genome Project 데이터를 비교하였다.
- Cancer Cell Line Encyclopedia: 1,036 cell lines, 24 drugs
- Cancer Genome Project: 727 cell lines, 138 drugs
- 공통 데이터 현황: 471 cell lines, 15 drugs, 12,187 genes
두 데이터셋에서 공통부분을 가지고 비교분석해본 결과, 유전자 발현 데이터에서는 높은 일치도(concordance)를 보인 반면, 약물 민감도와 유전자-약물 상관성에서는 낮은 일치도를 타나타냈다. 어떤 이유때문에 이러한 불일치 결과가 나타났을까?
연구진은 두 데이터셋에서 약물 민감도를 측정하는 실험방법에 차이가 있음을 확인했고, 실험 전반적인 과정(세포배양, 변형, 화학처리, 시간 등)에서의 상이함이 불일치한 결과를 야기할 수 있다고 보며 보다 확실한 조사를 위해서는 추가적인 실험데이터가 필요하다고 보았다. 분명한 사실은 이 불일치가 질적인 속성보다는 양적인 속성의 결과라는 것이다.
세포주를 기반으로 한 약물 민감도 연구로 실제 생체반응을 모사할 수 있을까? 적어도 현재까지는 모든 모델에 대해서 옳다고 말하긴 이르다. 하지만 대량의 세포주와 약물민감도를 유전체 수준에서 살펴보는 연구는 새로운 가설을 만들고, 기존 가설을 검토하는 수준에서는 최적의 방법이다. 임상에서 보다 직접적인 효용성과 활용도를 확보하기 위해서 약물유전체학 연구에 변화가 필요한 시점이다.
