분당서울대병원은 산부인과 김기동 교수 연구팀이 유전성 부인암 환자를 효과적으로 선별할 수 있는 알고리즘을 개발했다고 밝혔다.

이번 알고리즘은 부인암 치료 과정에서 기본적으로 시행하는 ‘종양 유전자 패널 검사’ 결과를 활용해, 추가적인 생식세포 유전자 검사가 꼭 필요한 환자를 가려내는 것이 특징이다.

부인암 환자 중 유전성 부인암은 약 10%에 불과하다. 그러나 명확한 선별 기준이 없어 고가의 유전자 검사를 광범위하게 시행하거나, 반대로 유전성 암 환자를 놓치는 사례가 반복돼 왔다.

연구팀은 이러한 한계를 보완하기 위해 종양 유전자 패널 검사에서 얻을 수 있는 정보를 활용한 선별 알고리즘을 고안했다.

유전성 암은 생식세포의 유전자 변이로 발생하며, 변이가 다음 세대로 전달될 수 있다는 점에서 임상적 의미가 크다.

예를 들어 BRCA1·2 유전자에 변이가 있을 경우 자녀에게도 전달돼 유방암이나 난소암 발병 위험이 높아질 수 있다. 따라서 유전성 변이를 확인하면 표적치료제 선택은 물론, 가족 구성원의 조기 검진 근거 마련에도 도움이 된다.

문제는 기존 종양 유전자 패널 검사가 변이 존재 여부는 확인할 수 있지만, 해당 변이가 생식세포 변이인지 일반 체세포 변이인지는 구분하지 못한다는 점이다.

이를 위해서는 별도의 생식세포 유전자 검사가 필요하지만, 1회 검사 비용이 50만~100만원에 달해 모든 환자에게 시행하기는 현실적으로 어렵다.

연구팀은 종양 유전자 패널 검사에서 확인 가능한 두 가지 요소에 주목했다. 첫째는 암과의 관련성을 기준으로 변이를 평가하는 ‘유전자 변이 단계(Tier)’로, 유전성 암과 연관성이 높은 1·2단계를 기준으로 삼았다.

둘째는 특정 변이가 전체 DNA에서 차지하는 비율인 ‘변이 대립유전자 빈도(VAF)’로, 생식세포 변이의 경우 모든 세포에 존재해 VAF가 상대적으로 높게 나타난다는 점을 활용해 40% 이상을 기준으로 설정했다.

이 두 기준을 조합하고, 난소암·자궁내막암 등 유전성 부인암과 직접적 연관이 확인된 11개 유전자에서 발견된 변이를 대상으로 알고리즘을 완성했다. 이를 통해 불필요한 오검출을 줄이면서 선별 정확도를 높였다는 설명이다.

연구팀은 종양 유전자 패널 검사를 받은 부인암 환자 702명에게 알고리즘을 적용해 신뢰성을 검증했다. 그 결과 생식세포 유전자 검사 대상은 19명(2.7%)으로 추려졌으며, 실제로 검사를 시행한 4명 전원에서 유전성 변이가 확인됐다. 양성예측도(PPV)는 100%를 기록했다.

김기동 교수는 “이번 알고리즘은 종양 유전자 패널 검사와 생식세포 검사 사이의 진단 공백을 메우는 실용적 도구”라며 “종양 검사 데이터를 활용해 유전상담과 추가 검사가 꼭 필요한 환자를 체계적으로 선별함으로써 의료 자원을 효율적으로 활용하고, 유전성 암 고위험군이 적절한 관리를 받을 수 있도록 하는 것이 목표”라고 말했다.

이번 연구 결과는 SCIE 국제학술지 ‘Gynecologic Oncology’에 게재됐다.