한빛사 인터뷰
1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
최근 암연구에서는 Sequencing 기술과 High-throughput screening 기술의 발전으로 인해 전임상샘플들과 임상샘플들로부터 많은 Multi-omics 데이터들과 CRISPR screening 데이터들이 생산되고 있습니다. 그리고 이러한 데이터들을 활용하여 보다 높은 약물반응성이 예측되는 cancer subtype과 표적 치료가 가능한 cancer vulnerability를 찾아내려는 연구들이 많이 이루어지고 있습니다. 본 연구에서는 consensus hierarchical clustering과 BayesNMF (Bayesian Non-negative Matrix Factorization)을 활용하여 새로운 lung adenocarcinoma expression subtype을 발견하였고, NMF projection 방식을 이용하여 expression subtype에 해당하는 cancer cell line들과 human tumor tissue 샘플들을 찾아낼 수 있었습니다. 이를 통해 전임상샘플들(DepMap cell line)과 다양한 폐암환자 코호트(TCGA LUAD, CPTAC LUAD, SMC LUAD)의 임상샘플들을 expression subtype의 관점에서 연결할 수 있었고, 더 나아가 subtype을 CRISPR screening 데이터와 Proteomics 데이터로 분석할 수 있었습니다. 이를 통해 subtype-specific cancer vulnerability와 subtype-specific drug target 후보들을 찾아내는 것이 가능했습니다.
Cancer subtype 연구는 최근 single cell 분석기술의 발달로 인해 보다 고해상도의 cancer subtype들과 cancer cell state간의 transition을 정량적으로 분석하는 것이 가능해지는 쪽으로 발전하고 있습니다. 따라서 Cancer subtype 연구도 single cell 분석기술을 통해 새롭게 알려지는 cancer cell state들과 bulk tumor deconvolution을 통해 cell type-specific subtype 연구로 더욱 세분화되어 발전하지 않을까 생각합니다. 그리고 전임상샘플(cancer cell lines, organoids, mouse models)로부터 만들어진 CRISPR/Drug screening 데이터들과 환자 임상샘플들로부터 발견한 cancer subtype들을 활용하여 환자 임상샘플들의 subtype-specific drug response를 예측하는 모델의 개발이 중요하게 될 것이라고 예상합니다.
본 연구에서 S3 subtype이 Immune Checkpoint Blockade에 대한 반응성이 높을 것으로 예상되었으나 이를 뒷받침할 환자 임상샘플이 없어서 논문 리뷰 과정에서 몇차례의 리젝을 받아야 했습니다. 감사하게도 Revision 과정에서 Lunit의 옥찬영 박사님과 삼성메디컬센터의 이세훈 교수님과 협업을 할 수 있는 기회가 생겼고, Lunit SCOPE IO의 AI 기반 H&E 이미지 분석 기술과 Immune Checkpoint Blockade 치료를 받은 한국인 폐암환자 데이터를 통해서 S3 subtype의 환자들에게서 실제로 Immune Checkpoint Blockade에 대한 반응성이 높음을 확인할 수 있었습니다. Lunit과 삼성메디컬센터와의 이번 협업을 통해 국제적인 협력과 산학간 협력이 연구 과정에 큰 도움이 될 수 있음을 직접 경험할 수 있었습니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.
제가 연구를 진행했던 연구실은 Gad Getz 교수님 연구실로 Broad Institute of MIT and Harvard와 Mass General Hospital에 소속되어 있습니다. Gad Getz 교수님 연구실은 TCGA 연구를 주도적으로 이끌어 간 연구그룹으로 잘 알려져 있습니다. 특히 이 연구실로부터 MuTect, GISTIC, MutSig과 같이 mutation calling, driver mutation discovery와 관련된 Cancer Genomics 연구 초기의 중요한 바이오인포매틱스 분석 소프트웨어들이 개발되었습니다. 현재 보스턴 지역의 뛰어난 임상연구자들과 Drug resistance, Pre-Cancer Atlas 연구 분야에 초점을 맞추며 활발한 협업연구를 진행하고 있습니다. 한가지 특이한 점은 Gad Getz 교수님이 유태인이고 연구실의 많은 학생, 연구원들이 유태인이라서 그런지 자신이 모르는 것을 숨기지 않고 궁금한 것이 있으면 바로 질문하며 서로 다른 의견을 활발하게 토론하는 문화가 연구실에 있습니다. 개인적으로 이러한 문화가 연구자로서 발전하는데 좋은 경험이 된다고 생각합니다.
3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
학부시절 방학 때 연구실에서 연구경험을 쌓기 시작한 이후로 석사, 박사, 포스닥, 그리고 현재는 Pfizer에서 computational biologist로서 oncology 연구를 해오면서 시간이 지남에 따라 연구에 대한 생각들이 조금씩 변화해 온 것 같습니다. 처음 연구를 시작할 때는 막연히 좋은 대학원을 진학하기 위한 수단 정도로만 생각했었습니다. 하지만 석사병특을 하면서 만난 한 박사님을 통해 연구는 시험 준비하듯이 하는 것이 아니라 당장 쓸모 없어 보이는 것 같더라도 재미가 있다면 누가 뭐라고 해도 끝까지 깊이 파고들어 보는 것이라는 것을 배운 뒤로는 연구의 재미와 보람을 새롭게 깨달을 수 있었던 것 같습니다. 박사, 포스닥 과정 동안 물론 연구결과가 잘 나오지 않아 힘든 시기도 있었지만 연구하는 시간 자체는 항상 즐거웠던 기억이 납니다. 그리고 연구 결과가 논문으로 출판된 이후에는 제 연구결과가 다른 연구자들의 연구에 인용이 되면서 그 분야가 발전하는데 조금이나마 도움이 되고 있다는 생각에 뿌듯한 생각이 듭니다. 현재 Pfizer에서 연구원으로 일하면서는 포스닥 과정 연구를 확장 발전시켜서 항암치료제를 개발하는 전임상과 임상시험의 전 과정에 걸쳐 적용함으로써 제 연구가 치료제 개발 과정에 직접적으로 영향을 주는 것을 경험하면서 논문을 쓸 때와는 또 다른 새로운 보람을 느끼고 있습니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
Cancer Genomics 분야는 sequencing 기술과 바이오인포매틱스 분야가 계속해서 발전하면서 여전히 암에 대한 새로운 결과들이 쏟아지고 있는 것 같습니다. 이렇게 빠른 속도로 발전하는 분야에서 연구를 하기 위해서는 새로운 것을 시도하고 배우는 것에 대한 두려움을 떨쳐낼 수 있어야 하는 것 같고, 그러기 위해서는 틀리는 것과 실패하는 것에 대한 두려움에서 벗어날 수 있어야 하는 것 같습니다. 좋은 연구 성과 자체에 목표를 두기 보다는 새로운 것을 배워 나가고 발견하는 것 자체에서 즐거움을 느끼다 보면 어느새 연구 자체가 재미있어지고 그렇게 되면 좋은 연구 성과도 따라오지 않을까 생각합니다.
5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
저는 공공데이터와 Real World Data, 그리고 Pfizer 내부의 전임상단계와 임상시험 데이터들을 모두 적극적으로 활용하여 Cancer subtype과 subtype-specific drug response를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 연구하고 있습니다. 이를 통해 전임상단계의 데이터로부터 얻은 지식이 임상시험 설계에 영향을 미칠 수 있고, 임상시험 데이터로부터 얻어진 지식을 바탕으로 전임상단계 실험을 디자인할 수 있도록 하는 forward and reverse translational study를 위한 computational framework을 개발하고자 합니다.
6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....
먼저 본 연구를 진행하는 동안 수많은 디스커션과 한결 같은 지원을 해 준 Gad Getz 교수님에게 감사를 표현하고 싶습니다. 그리고 연구를 시작하는 과정에서 많은 도움을 주셨던 김재길 박사님과 연구를 마무리하는 과정에서 큰 도움을 주었던 Yifat, 한국인 폐암환자 분석에 도움을 주셨던 차홍의 박사님과 이세훈 교수님, 그리고 Lunit SCOPE IO 분석으로 도움을 주었던 Lunit의 옥찬영 박사님에게 진심으로 감사합니다. 아무것도 없는 박사 과정 학생을 믿고 가족들을 떠나 결혼 후 바로 미국으로 건너와 박사 유학생활을 함께 시작해주었던 아내 민경이에게 특별히 감사합니다. 박사, 포스닥 과정 동안 여러모로 어려움들이 많았지만 아내가 항상 저를 믿고 서포트 해 주었기에 이 과정들을 감사히 마칠 수 있었던 것 같습니다. 그리고 유학생활 동안 태어난 아들 하준이와도 이 과정들을 함께 할 수 있어서 감사합니다. 마지막으로 부족한 저를 여기까지 오게 해주시고 그 과정에서 수많은 사랑을 보여주신 하나님께 감사를 드립니다.
#cancer subtypes
#non-negative matrix factorization
#drug response prediction
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