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학술/학회


임상 환경에서의 NGS 적용, 의료비 절감 불러온다

바이오마커 통한 치료효과 예측으로 개인에 최적화된 치료방법 제시

환자의 유전체 정보를 빠르게 검색할 수 있는 ‘NGS(차세대염기서열분석, Next Generation Sequencing)’는 새로운 의료 패러다임인 ‘정밀의학’에 필수적인 요소로, 특히 항암 분야에 가장 빠르게 적용되고 있으며 환자 개인에 최적화된 치료방법을 제시해 줌으로써, 결과적으로 국가의 의료 재정 절감 효과까지 불러올 것이라는 게 정론으로 자리잡고 있다.


이에 정밀의학을 위한 임상시험 전략으로 NGS를 활용한 바스켓 시험(basket trials) 방식이 새롭게 자리잡고 있으며, 연구결과가 실제 환자의 치료까지 적용되는 데 개선되어야 할 도전 과제들 또한 줄줄이 제시되고 있다.



31일 서울 여의도 콘래드호텔에서 열린 ‘2018 KoNECT-MFDS 국제 컨퍼런스(2018 KoNECT-MFDS International Conference)에서는 ‘정밀 의학을 위한 임상 개발 전략(Clinical Development Strategy for Precision Medicine)을 주제로 한 세션이 진행됐다.


해당 세션의 첫 번째 주자로 나선 삼성서울병원 김경미 교수(성균관의대 병리과)는 ‘임상시험 및 연구 현장에서의 NGS 적용’을 주제로 발표하며, 실제 삼성서울병원에서 이루어지고 있는 NGS의 활용 사례와 NGS 분석 결과를 임상의가 환자치료에 적용하기까지 개선되어야 할 개선 과제들을 제시했다.


그는 “NGS와 정밀의료 뗄래야 뗄 수 없는 관계”라고 운을 떼며, 특히 항암 분야에서 NGS의 활용이 점차 증가하고 있다고 강조했다.


NGS가 암 치료 분야에서 다양한 바이오마커를 개발하는 데 기여할 뿐만 아니라, 환자들의 암 패널 검사를 통해 진단을 돕고, 해당 마커에 대한 치료제가 있을 경우 치료효과를 예측하는 데 기여할 수 있기 때문이다.


김경미 교수는 “실제 임상 현장에서 NGS 유전자 패널의 선택이 중요한데, 진단 시에는 활성변이 6~12개 유전체를 포함한 Class 1 혹은 약 50개까지 포함한 Class 2까지가 적당하다”고 설명했다. 너무 많은 유전체를 포함하면 그만큼 민감성이 떨어질 수 있다는 것이다.


그는 이어 “그러나 임상연구에는 약 200개까지 포함하는 Class 3, 새로운 발견을 위한 연구라면 약 400개까지를 포함하는 Class 4를 활용하게 된다”고 덧붙였다.


김 교수는 “임상 현장에서 NGS를 중요한 수단으로 생각하게 됨에 따라 거의 대부분의 암에서 유전자 변이 지도가 알려져 있다”고 말하며, “병원에서도 NGS 검사를 도입하는 곳이 늘어나고 있다”고 강조했다.


NGS의 적용에 따라 이를 타겟으로 하는 치료법도 발전하고 있으며, 질환의 진단과 치료에 대한 반응을 예측하는 데도 사용되고 있다는 것이다.


그는 NGS 발전에 따른 임상시험 전략의 변화를 설명하며, “예전에는 모든 환자군을 대상으로 하는 임상연구에서 최근에는 NGS를 활용한 바스켓 시험(basket trials) 방식으로 변화가 일어나고 있다”고 말했다.


최근 항암연구에서 주로 사용되고 있는 ‘바스켓 시험(basket trials)’은 질환과 무관하게 작용 기전에 초점을 맞춰 진행하는 방식이다. 예를 들면, 폐암이면 폐암, 유방암이면 유방암 환자를 대상으로 임상시험을 설계하는 게 아니라, 특정 유전자 변이를 공유한 다양한 암종의 환자를 대상으로 약물을 평가하는 방법이다.


이렇게 특정 유전자 변이와 질환, 약물간의 적합성을 밝혀내면, 병원에서는 환자의 NGS 유전자 패널을 통해 이 환자가 어떤 질환에 취약한지 등의 진단에 도움을 줄 수 있으며, 환자에 효과를 낼 수 있는 약물을 검색할 수 있고, 그 치료에 따른 효과를 어느 정도 예측할 수 있게 되는 것이다.


김경미 교수는 이어 실제 임상에서의 NGS 활용을 위한 도전 과제들도 제시했다. NGS 검사의 프로토콜을 정확해야 규정해야 하며, 관리 체계 역시 정립해야 한다는 것이다. NGS 검사의 표준화도 중요한 이슈 중 하나다.


또한 김 교수는 다수의 유전체가 반복적인 패턴을 나타내는 얼터네이션(alternation)을 빠르게 잡아내는 기술 발전과 실제 병원에서 환자의 상태가 악화되기 전에 분석 결과를 도출할 수 있는 NGS 검사의 기간 단축의 중요성, NGS 결과의 중요한 사항들을 의료진에 쉽고 이해하기 쉽게 전달하는 리포팅 개발 등을 언급했다.


그는 마지막으로 삼성서울병원이 실행 중인 면역항암치료에서의 NGS 활용 사례를 설명하며, NGS의 임상 적용이 환자의 치료뿐만 아니라 정부의 의료재정 감축에도 도움이 될 것이라고 강조했다.


김경미 교수는 “현재 삼성서울병원은 ‘펨브롤리주맙(상품명 키트루다)’의 4가지 바이오마커를 통한 반응률 예측 모델을 통해 실제 환자에서 ‘펨브롤리주맙’ 치료 반응이 좋을 것인지 예측하고 있다”고 설명했다.


환자들의 NGS 유전자 패널과 면역항암제 ‘펨브롤리주맙’ 치료에 최적의 효과를 나타낼 수 있는 PD-L1, GEP, MSI-H/dMMR, TMB 등의 바이오마커들을 비교 분석해, ‘펨브롤리주맙’ 치료효과를 예측하고 치료에 적용하고 있다는 말이다.


최근 여러 면역항암제들이 개발되어 국내에도 특정 환자군에서 보험급여 적용이 된 상태다. 하지만 혁신 신약인 만큼 환자 1인의 약제비는 연간 억 단위를 상회하고 있으며, 이 약제들의 적응증 확대 속도를 감안하면 정부의 의료재정으로는 감당하기 힘든 상황에 직면하게 될 것은 분명하다.


면역항암치료는 모든 환자군에서 최상의 효과를 나타내지는 않는다. NGS를 활용한다면 이렇듯 값비싼 신약이라도 적합한 환자에 적합한 시기에 적용되어, 다른 치료로 인한 불필요한 재정 낭비를 줄일 수 있다. 환자 개인의 맞춤치료로 인한 치료효과 개선은 두 말할 필요없이 말이다.

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