치은섬유종은 잇몸이 섬유화되고 크기가 비정상적으로 증가하는 희귀 질환으로, 미용적 문제뿐만 아니라 구강암의 요인 중 하나로 알려져 있다.

특히 치은섬유종은 약물, 유전, 환경적인 요인으로 수술 후 재발이 많아,  분자 수준의 치료 메커니즘에 중요한 바이오마커 발굴이 절실하다. 그러나 이러한 희귀 질환 연구의 경우 샘플 수가 부족한 경우가 많아 정확한 바이오마커를 찾는 연구가 어렵다.

연세대 치과대학 보철과학교실 이재훈 교수·포항공과대학교 생명과학과 김상욱 교수 공동 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 한 가족에 대한 생체 네트워크 분석을 통해 새로운 치은섬유종 진단 바이오마커를 발견하는 데 성공했다.

연구팀은 부모의 경우 치은섬유종을 앓지 않았지만, 남매인 자녀 2명에게서 모두 치은섬유종이 발병한 가족의 유전자 정보를 분석했다. 새롭게 개발한 유전체 분석 기술을 기반으로 각 환자에 대해 유전자 변이와 RNA 양의 변화를 동시 분석해 교차 검증하는 방법을 썼다.

이를 통해 연구팀은 RNA 양 변화를 유발해 치은섬유종 발병으로 이어지게 하는 특정한 변이 유전자 그룹, 즉 치은섬유종 진단 바이오마커를 발견하는 데 성공했다. 유전자 변이 ETVI, SMAD4, SOX30 등이 대표적이다.

이번 연구는 치은섬유종 발병 가능성이 있는 환자군에 대해 질환 발병을 예측하고, 예방을 위한 치료를 시행할 수 있는 계기를 마련했다는 점에서 의미가 크다. 나아가 여타 희귀 질환의 바이오마커 발견에도 적용 가능한 연구라는 점에서도 의의가 있다.

이재훈 교수는 “생체신호전달에 중요한 SMAD4 유전자와 세포 형질전환 성장인자-베타(TGF-β) 인자의 신호전달 경로 내 다양한 바이오마커 유전자 그룹을 확보했으며 이 신호전달 경로 내의 다른 다양한 유전자들도 추가적인 바이오마커가 될 수 있다”고 말했다.

김상욱 교수는 “이와 같은 생체 네트워크 기반의 환자-유전체 데이터 분석 생물정보 분석 기술이 더 많은 희귀 질환의 바이오마커를 찾는 데 응용될 수 있다”고 말했다.