삼중음성유방암은 유방암 중 생존율이 가장 낮은 악성 암으로서, 에스트로겐 수용체, 프로게스테론 수용체, 사람 표피성장인자(HER-2) 수용체 등 3가지 호르몬 수용체를 지니지 않는 특징을 지닌다.
기존의 유방암 표적치료제는 이들 3가지 호르몬 수용체를 표적으로 하여 치료가 이루어지는데, 삼중음성유방암에는 호르몬 수용체가 존재하지 않을 뿐 아니라 높은 종양 이질성 등으로 인해 표적 치료가 어려워 치료제 개발에 어려움이 있어왔다.
종양 이질성은 동일한 종양 조직 내에서 서로 다른 유전적·형태적 특성을 가진 암세포가 공존하는 것을 말하며, 최근 종양의 이질성은 표적 치료에 대한 치료 저항성에 중요한 영향을 끼치는 것으로 알려지고 있다.
연구팀은 난치성 유방암을 비롯한 여러 암종에서 많이 발현되고 종양의 세포 분열 및 이질성을 조절하는 것으로 알려진 인산화 카이네이즈 단백질 MASTL를 삼중음성유방암의 표적으로 해, MASTL 단백질을 억제하는 저해제를 발굴하고 치료 효능을 입증했다.
컴퓨터 기반의 가상 저해제 탐색기법을 통해 여러 후보 화합물 중 MKI-1(MASTL Kinase Inhibitor-1)을 MASTL 단백질의 저해제로 발굴하고, 유방암 세포 및 동물 실험을 통해 약 50%의 종양 억제율을 확인했다.
이와 함께 삼중음성유방암에 널리 사용되는 방사선치료와 MKI-1 저해제를 병용 했을 때 방사선치료만 했을 때 보다 약 2배의 치료효과를 동물실험에서 확인했다.
기존에는 대량의 저해제 후보물질 탐색에 오랜 시간과 비용, 인력이 소요됐으나, 컴퓨터 기반의 가상 저해제 탐색기법은 컴퓨터 시뮬레이션과 딥러닝 기술(데이터 분류 기술) 등을 통해 빠른 시간 내에 해당 표적 단백질의 저해제를 찾아 치료제 개발기간을 단축시킬 수 있는 새로운 탐색 기법이다.
김재성 박사는 “삼중음성유방암의 신규 표적 치료제로서 가능성 있는 선도물질을 확보했다”며, “이번 저해제 연구를 기반으로 인공지능(AI)을 활용한 딥러닝 기술을 이용해 전 임상 수준의 약물을 개발할 예정”이라고 전했다.
향후 개발된 저해제는 한국화학연구원과 공동으로 최적화 개발과정을 거쳐 올해 초 기술이전 한 신약개발 스타트업 ㈜디엘파마와 협력해 삼중음성유방암의 신규 표적 치료제로 상용화 할 예정이다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 바이오의료기술개발(신약타켓발굴검증사업) 및 첨단방사선융합치료 기술개발사업의 지원을 받아 수행되었으며, 관련 저해제에 대한 특허는 국내출원 및 PCT 출원이 완료된 상태이다.
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