OncoHost, 혈청 및 혈장 단백체 데이터 통합을 가능케 하는 연구 결과 발표

OncoHost가 '약학 및 생물의학 분석 저널(Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, JPBA)'에 "격차 해소: 바이오마커 연구를 위한 혈청 및 혈장 단백체 데이터셋 통합에 대한 체계적 접근법"이라는 제목의 새로운 연구 결과를 발표했다. 이 연구는 생물학적 및 분석 전 단계의 차이로 인해 이전까지 분석적으로 비교가 불가능한 시료 유형으로 여겨졌던 혈청(serum) 및 혈장(plasma) 단백체 데이터셋을 조화시키는 검증된 전산 프레임워크를 소개한다.

오랫동안 존재해 온 장벽과 기술적 격차를 극복한 이 프레임워크를 통해 연구자들은 서로 다른 이질적 코호트를 결합할 수 있게 되었으며, 이는 바이오마커의 발견 및 검증 노력을 가속화할 것으로 기대된다. 이 접근법은 단백체 연구의 분석적 깊이와 중개 연구로의 적용 가능성을 높이는 동시에, 샘플 활용의 새로운 유연성을 제공한다.

이번 다기관 공동 연구에는 OncoHost 과학팀과 더불어 국립암연구소(NCI), 예일 의과대학, 하이델베르크 대학 병원, 그리고 바이오마커 개발 기업인 ions.bio의 주요 연구진이 참여했다.

혈청과 혈장은 임상 연구 및 바이오뱅킹 분야에서 널리 사용되지만, 샘플 준비 과정의 차이로 인해 발생하는 단백체 변이 때문에 시료 유형 간의 직접적인 비교와 데이터 통합이 제한적이었다. 그 결과, 각 시료에서 도출된 대규모 후향적 코호트들은 흔히 별개로 분석되어 왔다.

본 연구에서 연구진은 세 개의 독립적인 코호트에 걸친 암 환자의 일치된 혈청-혈장 샘플 177쌍을 대상으로 SomaScan® 플랫폼을 사용하여 7,289개 단백질에 대한 고처리량 단백체 프로파일링을 수행했다. 놀랍게도 **전체 단백질의 91.6%**가 혈청과 혈장 사이에서 통계적으로 유의미한 상관관계(p < 0.05)를 나타냈다. 연구팀은 일치된 샘플 쌍을 활용하여 여러 코호트 간에 일관되게 나타나는 선형 스케일링 인자(linear scaling factors)를 도출했으며, 이는 이번 가교 방법론의 범용성과 견고함을 뒷받침한다.

연구진은 비소세포폐암(NSCLC) 환자의 면역 요법 결과를 예측하도록 설계된 AI 기반 혈장 단백체 모델인 OncoHost의 PROphet® 플랫폼을 사용하여 가교 전략을 검증했다. 스케일링된 혈청 단백체 측정치에 적용했을 때 PROphet 모델은 예측 정확도를 유지했다. 변환된 혈청 데이터로부터 도출된 임상적 이익 분류 및 생존 계층화 결과는 혈장에서 생성된 결과와 대등했으며, 이는 기저에 깔린 생물학적 신호가 보존되었음을 확인시켜 준다.

단기적인 데이터셋 정렬을 넘어, 이 연구는 튜브 유형 및 생물학적 매트릭스 간의 호환성을 포함하여 향후 시료 유형 표준화를 위한 구조화된 방법론을 제공한다. 시료 간의 비교 가능성을 확보함으로써 바이오마커 발견 및 검증 프로젝트에 귀중한 혈청 기반 코호트들을 활용할 수 있는 길이 열리게 되었다.

단백체학이 정밀 항암 분야에서 점점 더 핵심적인 역할을 수행함에 따라, 이와 같은 체계적인 표준화 접근법은 재현 가능하고 확장 가능한 바이오마커 개발을 촉진하는 데 필수적인 요소가 될 것이다.

OncoHost는 이스라엘 빈야미나와 노스캐롤라이나주 캐리에 본사를 둔 기술 기업으로, 환자 결과 개선을 위해 정밀 의학에 대한 접근 방식을 혁신하고 있다.