빅데이터 기반 당단백 분석기술 개발…질병진단 활용

기초지원연 유종신 박사 "진단마커 발견으로 암·질병 진단·예측"

고분해능 질량분석 빅데이터를 이용해 당단백질의 성분과 혈액 내 농도를 분석하는 BT·IT 융합 신기술을 국내 연구진이 개발했다.

한국기초과학지원연구원(KBSI)은 3일 유종신 박사 연구팀이 바이오 분석 분야의 난제인 인간 혈액 내 당단백질을 정확하고 빠르게 분석할 수 있는 질량분석 빅데이터 기반의 당단백질 분석 신기술(GPA)을 개발했다고 밝혔다.

당단백질은 다양한 당성분이 결합한 단백질로 각종 염증이나 암 등 질병에 관여하는 것으로 알려졌지만 구조적 복잡성 때문에 분석이 어려웠다. 단백질에 붙어있는당은 세포의 안테나로 중요한 역할을 하지만 단백질에 붙어있는 당의 종류와 위치가매우 복잡해 가장 분석하기 어려운 생체화합물 중 하나로 꼽힌다.

연구진은 사람 몸에 있는 단백질 2만여개와 당성분 400여개의 조합에서 얻어지는 대량의 질량분석 데이터를 예측한 후 실험값과 비교해 찾아내는 생물정보학 기반소프트웨어를 개발, 당단백질을 빠르고 정확하게 확인하는 데 성공했다.

연구진은 BT와 IT가 융합된 GPA 기술을 이용해 암에 발현되는 특정 당단백질 바이오마커 등 혈액 내 당단백질 600여개를 처음으로 동시에 확인하고, 정상인과 암환자의 차이를 비교했다.

연구진은 이 연구로 당단백질의 양적변화를 효율적으로 정확하게 분석할 수 있게 됐다며 이 기술을 인체 시료로부터 암 또는 질병 진단마커를 발견, 질병을 예측,진단하는 데 활용할 수 있다고 말했다.

또 고분해능 질량 분석기와 GPA 기술은 당단백질을 대상으로 하는 신약개발 및바이오시밀러 등 신약평가에도 유용하게 사용될 수 있다고 연구진은 덧붙였다.

GPA 당단백질 분석 신기술 연구 결과는 국제학술지 '사이언티픽 리포트'(Scientific Reports, 2월 17일자)에 게재됐으며 일본, 유럽 특허 등록을 마쳤다.

유종신 박사는 "당단백질 분석 GPA 기술개발로 그동안 개별 분자 수준에서 이루어지던 당단백질 분석을 유전체나 단백체 수준에서 대량으로 할 수 있게 됐다"며 "세포의 변화나 질병을 보다 포괄적으로 관찰할 수 있게 됐다는 데 큰 의미가 있다"고 말했다.

scitech@yna.co.kr(끝)<저 작 권 자(c)연 합 뉴 스. 무 단 전 재-재 배 포 금 지.>