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빅데이터 기반 당단백질 분석 신기술 개발
이름 : 관리자 | 작성일 : 2016.03.02 10:21 | 조회수 : 19078
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신속 정확하게 암, 질병 진단 마커 발견 및 진단에 활용하는

빅데이터 기반 당단백질 분석 신기술 개발

- 사이언티픽 리포트 온라인판 게재 -

 

최근 국내 연구진에 의해 고분해능 질량분석 빅데이터 기반 당단백질의 성분과 혈액내 농도를 분석하는 BTIT가 융합된 신기술을 개발하였다.

한국기초과학지원연구원 (원장 이광식)의 유종신 박사 연구팀은 박건욱 박사 과정(GRAST, 분석과학기술대학원)과 함께 바이오 분석 분야의 난제로 남았던 인간 혈액내 당단백질을 정확하고 빠르게 분석할 수 있는 질량분석 빅데이터 기반 당단백질 분석 신기술(GlycoProteome Analyzer : GPA) 개발에 성공했다고 217일 밝혔다.

당단백질은 다양한 당성분이 결합되어 있는 단백질로 각종 염증 및 암을 비롯한 인체 내 질병에 관여하는 것으로 알려져 있지만 구조적 복잡성 때문에 분석이 어려웠다. 연구진은 인체 유래 2만여개의 단백질과 400여개 당성분의 조합에서 얻어지는 대량의 질량분석 데이터를 예측한 후 실험값과 비교하여 찾아내는 생물정보학 기반 소프트웨어 (GPA)를 개발하여 당단백질을 빠르고 정확하게 확인할 수 있었다.

단백질에 붙어있는 당은 세포의 안테나로 여러 가지 중요한 역할을 하지만 단백질에 붙어있는 당의 종류와 위치가 매우 복잡하며 유전자 정보에 의해 예측되지 않기 때문에 가장 분석하기 어려운 생체화합물 중 하나이다.

본 연구팀은 BTIT가 융합된 GPA 기술을 바탕으로 암 특이적인 당단백질 바이오마커를 포함하여, 세계 최초로 혈액 내 600여개 이상의 다양한 형태를 가지는 당단백질들을 동시에 확인하여 정상인과 암 환자의 차이를 비교하였다고 밝혔다. 

본 연구팀이 개발한 GPA 당단백질 분석 신기술은 그 우수성 뿐 아니라 독창성을 인정받아 일본, 유럽 특허 등록을 마치고 3극 특허 등록을 눈앞에 두고 있다.

이번 연구 성과는 네이쳐 자매지인 사이언티픽 리포트 (Scientific Reports IF: 5.578) 온라인판에 (논문명: Integrated GlycoProteome Analyzer (I-GPA) for Automated Identification and Quantitation of Site-Specific N-Glycosylation, 주저자 : 박건욱, 김진영, 교신저자 : 유종신) 217일자에 게재되었다.

그동안 당단백질의 당쇄분석은 고전적으로 당분해효소를 이용하여 당과 단백질을 분리하는 수준으로 복잡성, 낮은 분석 감도, 그리고 데이터베이스 부족으로 어려움을 겪어 왔다. 특히, 당단백질 바이오의약품 및 바이오시밀러 연구에서 분석기술은 당과 단백질이 결합된 구조를 정확하게 파악해야 하며, 의약품의 안정성과 효능 검증을 위해 필수적이다.

이번 연구를 통해 당단백질의 양적변화를 효율적이고 정확한 분석으로 인체 시료로 부터 암 또는 질병 진단마커를 발견하여 예측, 진단할 수 있는 기술에 유용하게 사용될 수 있다. 또한 고분해능 질량 분석기와 GPA 기술을 이용하면 당단백질을 대상으로 하는 신약개발 및 바이오시밀러를 포함한 신약평가 등에 유용하게 사용될 수 있다.

기초지원연 유종신 박사는 이번 당단백질 분석 GPA 기술은 그 동안 개별 분자수준에서 이루어지던 당단백질 분석을 유전체나 단백체 수준으로 대량분석이 가능함에 따라 세포의 변화 및 질병을 보다 포괄적으로 관찰함이 이번 연구의 가장 큰 의의라 할 수 있다고 밝혔다.

생의학오믹스연구팀 유종신 박사(043 240 5150)

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