KAIST 연구팀, 컴퓨터 모델로 항암제 무력화 해결 실마리 찾았다.

2025년 7월 7일, KAIST 생명화학공학과 김현욱·김유식 교수팀은 항암제에 내성을 가진 암세포를 다시 약물에 반응하게 만드는 새로운 컴퓨터 기반 방법론을 개발했다고 발표했습니다. 이 기술은 암 치료는 물론 난치성 대사 질환 치료에도 응용 가능해 주목받고 있습니다.

💡 연구 배경 및 목적

• 항암제 내성은 암 치료 실패의 주요 원인 중 하나이며, 암세포의 대사 변화가 내성 형성과 밀접한 관련이 있음 
• 기존 방식은 내성 세포를 제거하는 표적 발굴 중심이었으나, 이는 오히려 더 강한 내성을 유도할 수 있다는 한계 존재 

🛠️ 방법론: 대사 네트워크 모델 기반 예측

• MCF7 유방암 세포(독소루비신·파클리탁셀 내성)에서 단백체 데이터를 기반으로 대사 네트워크 모델 구축 
• 유전자 ‘낙아웃 시뮬레이션’을 통해 약물 반응성을 회복시키는 핵심 유전자를 자동 예측
• 독소루비신 내성 세포에선 GOT1, 파클리탁셀 내성 세포에선 GPI, 공통적으로 SLC1A5 유전자 표적 확인 

🔬 실험적 검증

• 예측된 유전자를 억제한 실험에서, 내성 암세포가 다시 항암제에 반응하는 결과를 확인
• 다른 종류의 내성 유방암 세포에도 동일한 유전자 억제 시 효과가 일관됨을 실증

🌟 임상 및 대사 질환 적용 가능성

• 김유식 교수는 “컴퓨터 시뮬레이션 기반 예측 기술이 난치성 대사 질환(예: 당뇨병)에도 적용될 수 있는 기반 기술”이라고 설명 
• 김현욱 교수는 “최소한의 실험 데이터만으로 핵심 유전자 예측이 가능하며, 다양한 암종과 대사 질환 치료 표적 발굴에 확대 적용될 것”이라 강조

📚 논문 & 발표

• 연구 결과는 PNAS 온라인 판(2025년 6월 25일자) 게재
• 공동 제1저자는 KAIST 대학원생 임진아·정해덕이며, 김유식·김현욱 교수가 교신저자로 참여

🔍 향후 전망 및 과제

• 추가 임상 시험을 통해 안정성과 효능 확인이 필요함.
• 대사 네트워크 모델의 정확도 고도화 및 환자 맞춤형 적용 가능성 연구 요구됨.
• 난치성 대사 질환(당뇨, 비만, 지방간 등)의 약물 내성 극복 전략으로 확장될 잠재력이 큼.

📺 관련 영상

▶ [YTN 영상] 항암제 내성 회복·난치성 질환 치료 기대

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KAIST 연구팀이 개발한 대사 네트워크 기반 예측 기술은 항암제 내성 문제를 해결하고, 기존의 표적 발굴 방식의 한계를 극복할 혁신적 접근입니다. 향후 임상 적용이 성공할 경우, 암 치료뿐 아니라 당뇨병, 비만 등 다양한 난치성 대사 질환 치료 전략에도 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

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📚 출처

- 아이뉴스24 정종오 기자, “항암제 내성 없애는 방법 찾았다…KAIST 연구팀” (2025‑07‑07)
- ET뉴스, “KAIST, 컴퓨터 시뮬레이션으로 항암제 내성 없애는 방법 찾아” (2025‑07‑07)
- BRIC, “항암제 내성 없앤다! 당뇨병 등 난치성 질환 치료도 기대” (2025‑07‑07)
- 아시아경제, “KAIST 약물에 무뎌진 암세포 민감하게 할 방법론 고안” (2025‑07‑07)
- PNAS 논문 “Genome‑scale knockout simulation and clustering analysis ...” (2025‑06‑25)