[붙임] 연구결과 개요

1.연구배경

기존의 환자유래 장기오가노이드는 생체 조직과 유사한 형태는 갖추었지만, 종양 미세환경(TME: Tumor Microenvironment) 재현이 어렵고, 오가노이드 간 구조적·기능적 불균일성 문제로 임상 예측력에 한계가 있었다.

특히, 고형암의 경우 ECM(세포외기질)의 경도, 저산소 환경, 기계적 압박 등 다양한 외부자극이 암 세포의 행동을 결정짓는데, 기존 모델은 이를 충분히 반영하지 못했다.

2.연구내용

연구팀은 Geltrex와 히알루론산(HA)을 기반으로 한 바이오잉크를 개발해, 세포가 자가 조립하며 조직 구조를 형성하도록 유도했다. 동시에 알지네이트로 구성된 지지체를 활용해 대장암 조직과 유사한 경도(약 7.5kPa)를 구현함으로써, 생체환경을 모사하는 '임베디드 바이오프린팅' 기술을 완성했다. 이 방식으로 제작된 환자유래 오가노이드(Eba-PDOs)는 기존 모델에 비해 형태학적 균일성이 뛰어나고, 오가노이드 간 크기와 형태의 변동성이 현저히 낮았다.

또한, 대장암의 대표적인 바이오마커인 CEACAM5의 발현 수준과 위치(기저면 포함)가 실제 환자 조직과 일치했으며, RNA 시퀀싱 분석 결과에서도 Eba-PDOs는 기존 표준 모델보다 실제 조직과 전사체 유사성이 훨씬 높게 나타났다. 5-플루오로우라실(5-FU)에 대한 반응성 역시 환자 혈중 CEACAM5 수치와 밀접한 연관을 보이며 예측 가능성을 입증했으며, 형광 염색 등을 하지 않은 무표지(bright-field) 이미지만을 활용한 AI 분류 모델에서도 최대 99%의 정확도를 달성했다.

3.기대효과

이번 연구는 단순한 세포 배양을 넘어, 암 조직의 물리적·생리학적 특성을 정밀하게 재현한 인공 암 조직 모델을 제시함으로써, 정밀의료 기반 환자 맞춤형 치료 전략 개발에 새로운 가능성을 제시했다. 향후 췌장암, 간암 등 다양한 고형암 모델로의 확장이 가능하며, 면역세포(PBMC)나 혈관 구조를 포함한 통합 장기 플랫폼 개발도 기대된다. 특히 이미지 기반 예측 모델은 조직을 손상시키지 않고도 진단과 치료 반응 예측이 가능한 비파괴적 스크리닝 도구로 활용될 수 있어, 실제 임상에서의 적용성과 편의성도 크게 향상될 것으로 보인다.

[붙임]  용어설명

1.Eba-PDOs (Embedded Bioprinting-enabled Arrayed Patient-Derived Organoids)
바이오프린팅 기술로 균일하게 배열된 환자유래 인공 암 조직 모델로, 실제 암 미세환경을 정밀하게 모사함.

2.CEACAM5 (CEA)
대장암 등 고형암에서 과발현되는 대표적 종양 표지자로, 예후 예측과 약물 반응성 판단에 활용됨.

3.암 미세환경 (Tumor Microenvironment)
암세포 주변의 면역세포, 혈관, 세포외기질, 저산소 환경 등 종양 성장과 전이에 영향을 미치는 복합 생체 환경.

4.RNA-seq (RNA sequencing)
세포 내 전체 RNA 발현을 분석해 유전자 발현 양상을 비교하는 기술로, 조직 간 유사성 분석 등에 활용됨.

5.무표지 예측 모델
형광이나 항체 등의 표지 없이, 밝기 영상만으로 인공지능이 조직 특성을 예측·분류하는 모델.

[붙임] 그림설명

그림1. 환자 맞춤형 인공 암 조직 바이오프린팅과 이를 기반으로 하는 환자 예후 예측 AI

그림2. 기존 암 오가노이드와 구슬 형태로 3D 바이오프린팅된 암 오가노이드 모델의 차이