혈액에 존재하는 종양 표지자, 종양 유래 DNA, 순환 종양 세포에서 유전체 분석을 통한 환자의 진단, 치료 반응 예측

• 암환자의 혈장에서 추출한 종양 유래 DNA에서 미세량의 돌연변이를 효과적으로 검출하고 이를 통해 암의 진행 및 치료 경과, 치료 반응의 모니터링이 가능한 시스템을 구축할 수 있습니다.

예후 관련 바이오마커 발굴 및 임상 적용 가능성 검증 연구

• 환자별로 최적의 치료방법과 위험도가 높은 치료에 대해 이익이 기대되는 환자군을 예측하고, 환자별 맞춤형 치료에 활용하여 불필요한 치료의 감소 및 환자의 생존율 향상, 정밀의학적 진료에 기여할 수 있습니다.

암약물 민감성 환자군의 선별

• 풍부한 임상 데이터 및 암 유전체 검사 결과를 바탕으로 항암제 민감성 혹은 내성 환자군을 구분합니다.

약물 내성 모델 개발 및 약물 내성 기전 규명

• 환자에서 유래된 세포 또는 세포 주를 이용하여 약물 내성 모델을 개발하고 이를 이용하여 다양한 약물 내성의 기전을 밝혀내고 이의 임상적 의의를 검증합니다.

약물 내성 극복 방안 마련

• 다양한 항암제 병합 방법 및 항암제 신물질의 도입으로 항암제 내성 극복 방안을 마련할 예정입니다.

갑상선암 분야

• 원격전이를 동반한 진행성 갑상선암에 대한 임상 연구
  : 기존 치료(수술, 방사성 요오드치료, 외부 방사선 조사 치료)에 반응하지 않는 진행성 갑상선암 환자들에 대한 표적치료제의 효과를 입증하기 위한 임상 시험에 참여 중입니다.
• 갑상선암의 발암 위험 및 예후 예측에 대한 차세대 염기서열 분석 연구
  : 갑상선암의 발암 위험을 높이는 유전적 소인을 찾기 위한 전장 유전체 염기서열 분석(genome wide association study; GWAS)를 시행하고 있습니다.
• 갑상선암의 예후 및 발생에 관한 분자생물학적 기전 연구
  : 일부 공격적인 특성을 갖는 갑상선암들을 구분해내기 위해 차세대 염기서열분석 기법(next generation sequencing; NGS)을 통해 분자생물학적 요인을 발굴하고 그 기전을 연구하고 있습니다.

암 환자의 내분비질환(당뇨, 골다공증)에 관한 임상 연구

• 위절제술, 췌장절제술, 이식 및 항암치료 후 발생하는 내분비 질환에 대한 연구를 진행 중입니다.

종양유전체 기반의 소분자 표적 치료제 개발

• 환자의 종양 유전체 정보를 기반으로 암치료의 표적을 발굴하고 이를 제어하는 소분자 화합물의 개발을 진행한다. 이러한 연구를 위해 다양한 리포터 시스템을 포함한 스크리닝 방법을 구축하고 기존 항암제에 대한 내성 암세포주를 포함한 150여종의 암세포를 확보하여 후보물질의 효과를 검증하는 시스템을 운영하고 있습니다.

항암제의 적응증 및 병용요법 검증

• 신규개발이 진행 중이거나 기존 치료제에 대하여 다양한 암세포주와 유전자형에 따른 약물 반응성을 시험하고 작용 메커니즘을 연구함으로써 치료제의 적응증을 도출하여 환자별 맞춤 치료제를 제시하고 있습니다. 또한 치료제 간의 병용요법을 시험하여 암환자의 치료 효과를 극대화 시킬 수 있는 방안을 제시하고 있습니다.

환자 맞춤형 약물 반응성 분석 및 내성 예측

• 환자유래 암세포를 대상으로 의약품 라이브러리를 이용하여 약물반응성을 확인하고 암환자의 치료에 가장 적합한 항암치료제를 도출하고 있습니다.

• 또한 환자의 유전자 정보와 in vitro/in vivo 시험 결과를 토대로 현재 투여중인 항암제에 대해 발생할 수 있는 내성을 미리 예측하고 이에 대한 극복 방안을 제시하고 있습니다.

암악성화 신호전달 기전연구: IGF-1, TGFβ 신호계, EMT/MET 종양 세포 변성 기전

• 종양세포의 가소성을 조절하는 인자들을 활용하여 운동성 획득, 상피세포특성 상실/재획득 기전 (1,4,5번, 그림 참조)을 세포단위 및 동물모델 단위에서 기능적으로 검증하여 전이기전을 밝힘으로써, 종양세포의 다양성을 이해하고, 항암전략의 근거를 제시하고 있습니다.

육종암 항암 전략 연구: 유전체 기반 유전자 기능 연구

• 전체 암의 1% 이하의 발병률을 보이며, 분자적 단위에서의 축적된 연구결과가 미비한 연부조직육종을 대상으로 다각도의 연구를 수행하고 있습니다. 임상유전체 분석을 수행하여, 세부 질환별 분자적 특징을 도출하고, 임상시료에서 그 결과를 검증하여 표적 가능성을 확인하고, 의미 있게 도출된 유전자들을 중심으로 암 유발기전을 연구하고, 각 유전자들의 작용기전 분석하여 효율적인 항암전략 수립을 위한 근거를 마련하기 위해 노력하고 있습니다.(아래 그림 참조).

멀티 오믹스 데이터 마이닝을 통한 각종 암의 신규 바이오마커 및 치료표적 발굴

• 기존의 단일 오믹스 데이터만으로는 발굴해내기 어려운 바이오마커나 치료표적을, 멀티 오믹스 데이터들을 시스템적으로 통합 분석함으로써 새롭게 발굴해내고 있습니다.

폐암의 새로운 driver oncogene screening과 그것의 항암요법 개발

• 지금까지 폐암에서 많은 driver oncogene들이 밝혀지고 그것의 targeted 항암제를 개발하고 있습니다. 하지만 아직도 폐암환자의 약 40%는 어떤 driver oncogene인지 모르고 일반적인 항암제로 치료받고 있습니다. 따라서 폐암 환자 중 지금까지 밝혀진 driver oncogene을 가지고 있지 않은 폐암환자의 샘플을 여러 가지 염기서열 분석 방법을 통하여 mutation 후보군들을 screening하고 그것을 쥐의 폐에 somatic expression방법을 통하여 실제로 이 mutation이 폐암의 driver oncogene인지를 확인하고 그것의 항암요법을 개발하고 있습니다.

PDOX (Patient-derived orthotopic xenograft) mice model를 통한 preclinical model에서 항암제 내성기전과 새로운 항암제 treatment set 개발

• 폐암환자의 샘플을 쥐의 폐에 이식하여 폐암환자의 암이 쥐의 폐에서 발생하게 하는 PDOX 모델을 통하여 현재 개발되었던 항암제의 내성기전과 이것을 극복할 수 있는 새로운 항암제 treatment set를 개발하고 더 나아가서 환자 개인에게 가장 알맞은 맞춤형 항암제 (Personalized drug therapy)를 제시하고 있습니다.

Whole body EGFP Tg mice를 이용한 암미세환경에서 새로운 항암모델 개발

• 암은 암세포뿐만 아니라 암세포의 조력자인 암미세환경 (TME:Tumor microenvironment)으로 구성되어 있습니다. 지금까지 많은 항암제들은 암세포를 직접 target하는 방식으로 개발 되었지만 어떤 암에서는 큰 효과가 있지만 어떤 암에서는 항암제 처리 후 빠른 항암제 내성이 생기고 재발과 심지어 암전이까지 일어나는 것을 볼 수 있습니다. 따라서 이러한 종류의 암은 암을 직접 타겟 하기 보다는 암미세환경에서 그 해답을 찾고자 합니다. Whole body EGFP Tg mice는 쥐의 온 몸에서 녹색 빛이 나오는 세포들로 구성되어 있어 빨간빛이 나오는 암세포를 쥐의 몸에 넣어서 암을 만들면 암덩어리는 빨간색과 녹색이 섞여진 형태가 됩니다. 이 암덩어리를 빨간색(암)과 녹색(암미세환경)을 분리하여 암미세환경에서 암을 도와주는 물질들을 분리하여 그것을 억제하는 항암제를 개발하여 막고자 합니다.

전이성 대장암의 분자생물학적, 면역학적 분석을 통한 치료반응 예측인자 발굴

대장암의 epigenetic change (methylation, miRNA) 분석을 통한 예후 및 치료반응 예측인자 발굴