혈소판 RNA에 주목한 이유는
안태진 대표는 기존 액체 생검 방식이 조기 암 탐지에 한계를 가진다고 설명했다. 그는 "현재 액체 생검은 혈액 내 순환 종양 DNA(ctDNA)를 검출하는 방식이 주류를 이루지만, 극초기 암에서는 ctDNA의 양이 극히 적어 검출이 어렵다. 예를 들어, 1~3cm 미만의 종양은 약 10억 개(10⁹)의 세포로 구성되지만, 그중 혈류로 유출되는 DNA는 10ml당 5~10개에 불과하다. 이는 시퀀싱(sequencing)기술로 검출하기에는 한계가 있는 수치다"라고 말했다.
이어 "암세포가 사멸하며 DNA를 방출하지만, 작은 종양에서는 대규모 세포 괴사가 발생하기 어렵고, 혈관 형성이 일정하지 않아 ctDNA가 혈류로 유입되는 과정도 원활하지 않다. 이러한 이유로 ctDNA 기반 액체 생검은 극초기 암 탐지에서 민감도가 낮을 수밖에 없다"고 설명했다.
그는 "이 때문에 ctDNA만을 기반으로 조기 암을 탐지하는 것은 쉽지 않다. 현재 액체 생검 시장을 선도하는 일루미나(Illumina)의 자회사로 시작한 Grail 역시 ctDNA 에서의 조기 암 검출에는 한계가 있다고 보고하고 있다"고 덧붙였다.
이러한 한계를 극복하기 위해 포어텔마이헬스는 혈소판 RNA에 주목했다. 안 대표는 "혈소판 RNA는 혈액 내에서 ctDNA보다 훨씬 많은 양이 존재한다. 극초기 암에서도 충분한 RNA를 확보할 수 있어 분석이 용이하다"고 설명했다.
그는 "혈소판은 본래 손상된 혈관을 복구하는 역할을 하지만, 암세포는 이를 악용해 혈소판을 변형시키고 신생혈관 형성에 활용한다. 활성화된 혈소판은 혈관 생성을 촉진하고, 면역 반응을 억제하는 신호를 보내 암세포의 생존을 돕는다"고 말했다.
암세포와의 상호작용 과정에서 혈소판 RNA의 스플라이싱(splicing) 패턴이 변화하는 점이 혈소판 RNA 분석 기술의 핵심이다. 안 대표는 "암세포와 접촉한 혈소판에서는 특정 유전자에서 이형적(spliced) 전사체가 생성된다. 우리는 이러한 RNA 변화를 분석함으로써 기존 ctDNA 기반 액체 생검보다 훨씬 높은 민감도로 조기 암을 탐지할 수 있다"고 설명했다.
혈소판 RNA의 변화와 암과의 관계는 이미 다수의 연구에서 보고된 바 있다. 안 대표는 "대규모 역학 연구에서 암 환자의 혈소판 수치가 증가하는 경향이 확인됐다. 또한, 암세포가 혈소판을 리프로그래밍하여 면역 회피와 전이를 돕는다는 연구 결과도 다수 발표됐다"고 설명했다. 이어 "혈소판은 암세포가 신생혈관 형성을 유도하고, 암세포가 면역을 회피하는 데 중요한 역할을 한다. 기존 연구에서도 혈소판 RNA의 특정 변화를 통해 암의 존재를 감지할 수 있다는 가능성이 제시됐으며, 우리는 이를 임상적으로 검증하고 기술로 발전시키고 있다"고 덧붙였다.
즉, 혈소판 RNA 기반 진단법은 혈액 내 RNA의 양이 충분해 검출이 용이하며, 스플라이싱 패턴의 변화를 정성적,정량적으로 분석할 수 있다는 점에서 기존 ctDNA 기반 액체 생검보다 조기 암 탐지에 더욱 효과적인 접근 방식일 수 있다는 것이다.
조기 암 탐지, 임상 연구에서도 유효성 확인
안태진 대표는 포어텔마이헬스의 혈소판 RNA 기반 조기 암 진단 기술이 기존 방식과 어떻게 차별화되는지를 설명했다. 그는 "우리는 혈액에서 고순도의 혈소판을 분리한 후 RNA를 추출해 분석하는 방식으로 암을 진단한다. 혈소판은 크기가 작고 다른 혈구와 함께 존재하기 때문에 순수하게 분리하는 것이 핵심이다. 백혈구나 적혈구 등 다른 혈액 세포에도 RNA가 포함되어 있어, 정확한 분석을 위해 혈소판을 고순도로 분리해야 한다. 이를 위해 우리는 백혈구 오염을 최소화 하며 비용을 절감할 할 수 있는 최적화된 원심 분리 기법을 적용하고 있다"고 설명했다.
그는 이어 "혈소판에서 RNA를 추출한 후 역전사 효소(reverse transcriptase)를 이용해 cDNA(complementary DNA)로 변환한 뒤 시퀀싱을 진행한다. 이후 AI(인공지능) 기반 알고리즘을 활용해 RNA 시퀀싱 데이터를 분석하고, 정상 혈소판과 암세포의 영향을 받은 혈소판을 구별한다. 스플라이싱 패턴의 차이를 정밀하게 분석하면 조기 암 탐지의 정확도를 더욱 높일 수 있다"고 덧붙였다.
안 대표는 현재까지 소규모 이지만 임상연구에서 실증한 결과 혈소판 RNA 분석 기술이 조기 암 진단에서 뛰어난 성능을 보였다고 강조했다. 그는 "연구에서 민감도 94.4%, 특이도 93.2%라는 높은 결과를 얻었다. 특히 기존 바이오마커로는 조기 진단이 어려웠던 1기, 2기 난소암 환자에서도 높은 민감도를 기록했다는 점이 주목할 만하다"고 설명했다.
현재 포어텔마이헬스는 기술의 임상적 검증 및 다중암의 개발을 위하여 7,000명 규모의 임상 연구를 단계적으로 진행하고 있으며, 난소암을 비롯해 자궁암과 유방암 등 다양한 암종으로 연구를 확장하고 있다. 안 대표는 "향후 5년 내에 11개 주요 암종에 대한 조기 선별 검사를 개발하고 보급하는 것이 목표"라며 "이를 통해 혈소판 RNA 기반 기술이 조기 암 진단의 새로운 표준이 될 수 있도록 연구와 임상을 지속적으로 발전시켜 나가겠다"고 밝혔다.
암 조기 진단, 환자를 병원으로 이끄는 암 위험도 예측모형
암 조기 진단을 위해서는 환자가 적절한 시기에 병원을 방문하도록 유도하는 것도 중요하다. 무증상 단계에서는 환자가 병원을 찾는 일이 쉽지 않다. 포어텔마이헬스는 이러한 문제를 해결하기 위해 생애 전주기적 암 위험도 및 최근의 건강검진 정보를 고려하여, 암의 위험도를 예측하는 인공지능 솔루션 개발하고 있다.
이 솔루션은 건강검진에서 시행되는 문진 정보, 혈액 검사 데이터를 AI 알고리즘으로 분석해 개인별 암 위험도를 평가하는 방식이다. 안태진 대표는 "아무리 뛰어난 혈액 분석 기술이 있어도 환자가 검사를 받지 않으면 의미가 없다. 각 개인의 암 위험도를 예측하여, 필요한 암 검사의 주기를 알려주고 권고하여 적극적 건강을 관리를 도우며, 전체 보건의료비용을 효율화 하면서도 암의 조기 검진율을 높이는 변화를 주도 하고자 한다"고 설명했다.
포어텔마이헬스는 현재 AI 모델 학습을 위하여 대규모 건강검진 데이터를 확보하고 있으며, 암 환자 데이터를 비교 분석해 알고리즘을 최적화하는 과정에 있다. 안 대표는 "이 시스템이 상용화되면, 환자는 자신의 건강검진 데이터를 활용해 맞춤형 암 위험도 평가를 받을 수 있다. 또한, 병원을 방문할 때 필요한 검사를 미리 준비할 수 있어 조기 진단의 실효성을 높일 수 있다"고 설명했다.
그는 "향후 건강검진센터나 병원과 연계해 환자가 건강검진을 받을 때 AI 분석을 기반으로 맞춤형 검진을 추천하는 형태로 발전시킬 계획이다. 의료기기 규제도 고려해 병원 및 건강검진센터와 협력하는 방식으로 접근하고 있다"고 덧붙였다.
궁긍적 목표는 건강의 이상을 미리 알려주는 인공지능 파트너
아직 이 세상에는, 나의 모든 정보를 해석하여 건강의 위험을 미리 알려주는 인공지능 파트너는 없다. 안 대표는 "암 조기 진단의 핵심은 접근성과 정확성이다. 아무리 좋은 검사가 있어도 검사를 받으러 가지 않으면 소용이 없다. 건강검진을 해석한 인공지능 모형은 개인 맞춤형으로 건강의 위험도를 예측하여 필요한 검사를 받도록 권고할 수 있다. 혈소판의 RNA 해석은 암으로 인한 몸의 변화를 민감하게 감지할 수 있다. 두 가지 방법을 결합하면 대한민국 국민 누구나 최적의 비용으로 암을 조기에 찾아낼 수 있는 새로운 기준을 만들 수 있을 것"이라고 강조했다.
포어텔마이헬스에는 컴퓨터과학자, 생명과학자, 생명정보학자, 의사, 약사, 간호사 등 다학제의 전문인력이 모여 일하고 있다. 이들은 하나의 방법론에 국한하지 않고, 모든 기술을 활용하여 목적한 문제를 풀어내는 것이 중요하다고 강조했다. 세상의 가용한 모든 기술을 빠르게 익히고 적용하여 “사람들이 암을 더 빨리 발견하고, 지금의 소중한 일상을 계속 누릴 수 있는 가치를 만들고 싶다"고 포부를 밝혔다.
포어텔마이헬스의 연구가 상용화되면, 환자는 기존 건강검진 데이터로 생에 맞춤형으로 암 위험도를 평가받고, 가까운 병원을 방문하여 채혈을 통한 암 조기 발견을 위한 선별 검사를 받을 수 있다. 이들이 개발하는 진단법이 실제 임상에서 어떤 변화를 가져올지 주목된다.
