목 차

1. 서론
2. 본론
  2.1. 순환종양세포(CTC)의 정의 및 생물학적 특성
    2.1.1. CTC 정의
    2.1.2. CTC 생물학적 특성(종양 발생과 전이 과정에서의 CTC)
  2.2. CTC 검출 및 분석 방법
    2.2.1. 면역학적 기반 CTC 분리 방법(EpCAM, CK, CD45 등)
    2.2.2. 물리적 특성 기반 CTC 분리 방법 (크기, 전하, 밀도 등)
    2.2.3. 차세대 플랫폼(나노기술, AI 기반 자동 검출)
    2.2.4 상용화된 대표 기술
  2.3. 최신 CTC 활용 연구 동향
    2.3.1. CTC를 이용한 전이 잠재력 확인
    2.3.2. CTC를 이용한 치료반응 모니터링/치료반응 예측
3. 결론
4. 참고문헌


1. 서론

오랜 시간 동안 많은 연구자들이 암을 치료하기 위한 연구를 끊임없이 진행하였다. 전통적인 암 치료는 환자 개개인의 특성을 고려하지 않고, 암세포와 정상세포에 공통적으로 무차별적 공격을 하는 1세대 항암제인 화학 항암제(Cytotoxic chemotherapy)에 주로 의존하였다. 그러나 이러한 비선택적인 공격 기전은 환자에게 심각한 부작용을 야기하며, 치료 효과 또한 예측하기 어렵다는 한계가 존재했다 [1].

최근 유전체 분석 기술의 발달로 암 치료에 새로운 패러다임이 제시되었다. 환자의 유전적 특성과 암 분자의 생물학적 특징을 정밀하게 분석하여 최적의 치료법을 제공하는 정밀의료가 가능해졌다. 특히, 암세포의 특정 유전자 변이를 표적으로 하는 2세대 표적항암제와 환자의 면역 관문을 조절하여 암을 공격하는 3세대 면역항암제의 등장은 이러한 변화를 가속화하였다 [2-5]. 따라서, 정밀의료를 구현하기 위해서는 종양의 유전적 변이를 정확하게 파악하여야 한다. 수술을 통해 환자의 암 조직을 직접 떼어내는 조직생검(Tissue biopsy)이 표준화되어 왔지만, 침습적인 절차에 의하여 환자에게 큰 고통과 합병증을 유발할 가능성이 있으며, 환자의 상태에 따른 시행에 제한이라는 한계가 존재한다 [6]. 또한 종양 세포는 체내에서 끊임없이 진화하며 변이하는 종양이질성(Tumor heterogeneity)의 특성이 있어, 부위에서 채취한 조직만으로는 공간적, 시간적으로 끊임없이 변화하는 암의 전체적인 양상을 파악하는 데 있어 한계점이 뚜렷하게 존재한다 [7, 8].

조직생검의 한계를 극복하기 위한 대안으로 등장한 기술은 액체생검 기술(Liquid biopsy)이다. 액체생검은 혈액과 같은 체액을 이용해 암을 진단하고 모니터링하는 기술로 한 번의 채혈로 바이오 마커를 분석하여 비침습적으로 체내 암 정보를 확인할 수 있다 [9-11]. 혈액 내 순환종양DNA (ctDNA), 엑소좀(Exosomes) 등은 다양한 바이오마커로 활용되며, 그중에서도 순환종양세포(Circulating Tumor Cells, CTCs)는 원발암에서 탈락하여 혈류를 통해 전이를 유발하며 암 전이 과정을 직접 주도한다는 점에서 타 바이오마커와 차별화되는 임상적 중요성을 갖는다 [12-14]. 단편화된 유전 정보만을 제공하는 ctDNA와 달리, 암세포의 표현형과 생물학적 특성을 온전히 파악할 수 있는 CTC는 유전자 변이 탐색뿐만 아니라 실제 약물 표적이 되는 단백질 발현 양상까지 동시에 분석할 수 있다는 강점이 있다. 그러나 CTC는 혈액 내 극소량만 존재하여 고감도 분리 기술이 필요하다. 이에 본 동향리포트에서는 CTC의 임상적 가치를 재조명하고, 혈액 내 희소한 암세포를 정밀하게 포착하기 위한 최신 분리 기술의 현황과 발전 방향을 중심적으로 논의하고자 한다.

그림 1. 순환종양세포(Circulating Tumor Cells, CTCs)의 정의 및 이를 혈액에서 분리하는 기술

2. 본론

2.1. 순환종양세포(CTC)의 정의 및 생물학적 특성

2.1.1. CTC의 정의

암 전이 과정에서 핵심적인 매개체 역할을 하는 순환 종양 세포(Circulating Tumor Cells, CTCs)는 원발성 종양(Primary tumor) 또는 전이성 종양(Metastatic tumor) 조직으로부터 이탈되어 말초 혈액 및 림프관 내를 순환하는 암세포를 의미한다. CTC는 혈액 내에서 극도로 희귀하게 존재하며, 혈액 1mL에는 수백만 개의 백혈구 및 수십억 개의 적혈구 사이에서 순환 종양 세포는 약 1-10개 내외의 극소량만이 검출된다. 또한, 백혈구보다 크기가 크고 변형성이 낮은 특징을 가지는데, 이러한 희소성 및 생물학적 특이점은 CTC포집 및 분석 기술에 있어 높은 민감도와 선택성을 요구하는 주요 기술적 장벽이 된다 [15, 16]. CTC는 단일 환자의 혈액에서 검출되어도, 개별 세포 간의 유전자 발현 패턴이나 약물 반응성이 상이한 종양 내 이질성(Intra-Tumor Hetero-geneity)을 나타낸다. 특히, 혈관 유입 과정에서 발생하는 상피-중간엽 전이 (Epithelial-Mesenchymal Transition) 현상은 암세포의 형질을 변화시켜 검출을 어렵게 만든다. 혈류 내에서 단일세포 뿐만 아니라 2개 이상의 세포가 결합한 형태인 CTC 클러스터(CTC clusters)로 관찰되기도 하며, 세포 간 부착을 통해 형성된 CTC 클러스터는 단일세포 형태보다 혈류 내 생존율이 높으며, 전이 능력도 강하다는 특징을 가지고 있다 [17, 18]. 환자의 혈액에서 확보한 CTC는 유전자 분석을 통해 환자 고유의 암 특성에 부합하는 최적의 표적 치료제를 선발할 수 있을 뿐만 아니라, 치료 과정 중 종양의 진화로 인해 발생하는 내성 돌연변이를 실시간으로 추적하여 환자 맞춤형 정밀의료(Precision Medicine)를 구현하기 위한 동반 진단(Companion Diag-nostics)의 핵심적인 역할을 수행할 수 있다 [19]. 결론적으로, CTC는 암 분자의 생물학적 정보를 보존하고 있는 생물학적 실체로서, 종양 내 이질성 및 약물의 저항성을 유발하며, 이는 초기 암의 진단부터 치료 모니터링까지 암의 전 주기적인 관리를 가능하게 하는 임상적 가치가 높은 바이오마커로 평가받고 있다.

2.1.2. CTC의 생물학적 특성(종양 발생과 전이 과정에서의 CTC)

암에 의한 사망의 90% 이상은 암의 전이(Metastasis)로 발생한다. CTC는 전이 과정의 주요 매개체로, 원발성 종양에서 나와 혈류를 통해 이동한 뒤 새로운 장기에 정착하여 2차 종양을 형성한다. 이러한 전이성 캐스케이드(Metastatic Cascade)는 침윤 및 혈관 내 유입, 순환 및 면역 회피 전략, 혈관 외 유출 및 전이암 생성 총 3가지 단계로 구성된다.

(1) 침윤 및 혈관 내 유입(Invasion and Intravasation): 원발성 종양 조직에서 증식하고 있던 암세포가 주변 조직으로 침윤하기 위해 상피-간엽 이행(Epithelial-Mesenchymal Transition, EMT)의 과정을 거친다. 이 과정은 세포 간 결합 단백질(E-cadherin)의 발현이 감소하고, 섬유아세포와 유사한 높은 이동성 및 침윤성이 증가하며(N-cadherin, Vimentin 발현 증가), 기질 단백질 분해 효소(MMPs)를 분비하여 혈관이나 림프관의 기저막을 분해하여 순환계에 진입한다. 이 단계의 CTC는 줄기세포능력(Stemness)을 획득하여 약물저항성(Drug Resistance)을 보이기도 한다 [20, 21].

(2) 순환 및 면역 회피 전략(Circulation and Immune Evasion): 혈류 및 림프액을 통해 순환하는 CTC는 혈류의 전단응력(Shear stress) 및 면역 세포(immune cell)의 공격에 노출된다. 정상적인 상피세포는 기질에서 분리 시, 대부분 아노이키스(Anoikis, 부착 소실에 의한 세포 사멸)로 인해 사멸되지만, CTC는 저항성을 획득하여 생존할 수 있다 [20, 21].

혈소판 결합 및 상호작용: CTC는 혈소판과 결합하여 면역차단막(Immune shield)을 형성하여, 자연살해세포(NK cell)의 항원 인식을 차단할 수 있다. 또한, 혈소판이 분비하는 TGF-β (Transforming Growth Factor-beta) & PDGF (Platelet-Derived Growth Factor)는 CTC의 EMT 상태를 유지시켜 생존 가능성을 증가시킨다.

호중구 결합: 백혈구의 일종인 호중구는 종양 미세환경(Tumor Microenvironment, TME) 유래 TGF-β에 노출되면 종양 친화적인 N2(Pro-tumor) 표현형으로 변화한다. 이때, CTC와 N2호중구가 결합 시, 호중구 유래 사이토카인이 CTC 세포 주기를 활성화하여 전이 효율을 가속한다.

(3) 혈관 외 유출 및 전이암 형성(Extravasation and Colonization): 면역 회피 기전을 통해 생존한 CTC는 표적 장기의 미세혈관에 도달한 뒤, 혈관 내피 세포에 부착하여 조직으로 빠져나가는 혈관 외 유출(Extravasation) 과정을 거친다. 염증 반응 시 호중구가 방출하는 DNA 구조체인 호중구 세포 외 덫(Neutrophil Extracellular Traps, NET)이 혈류에 있는 CTC를 물리적으로 포획하고 혈관 벽에 고정시킴으로써 조직 내 안착할 수 있는 가능성을 높인다. 조직에 안착한 CTC는 다시 상피세포 특성을 회복하고, 증식하는 중간엽-상피 전이(Mesenchymal-Epithelial Tran-sition, MET) 과정을 거치며 새로운 전이성 종양을 형성하게 된다 [22, 23].

최종적으로, 이러한 CTC의 생존 및 전이 과정을 통해 암을 전이시키는 결정적 요인이 된다. 따라서 CTC 분석 시 세포의 단독 특성뿐만 아니라 혈소판, 호중구와의 결합상태를 같이 고려하는 것은 암의 악성도 및 전이 위험을 예측할 수 있는 중요한 지표 중 하나이다.

2.2. CTC 검출 및 분석방법

2.2.1. 면역화학 기반 CTC 분리 방법(EpCAM, CK, CD45 등)

그림 2. 면역화학기반 CTC 분리 개념도

암세포 표면의 특정 항원과 이에 결합하는 항체 간의 높은 친화력을 이용하는 방식의 면역학적 분리법은 혈액 내 수많은 혈구 세포 사이에서 타깃 세포만을 분리할 수 있어 높은 신뢰성을 가짐. 이 분리법은 표적세포의 분리 여부에 따라 양성 선별(Positive Selection)과 음성 선별 (Nega-tive Selection) 두 가지 전략으로 구분된다 [24].

표 1. CTC 분리 방법

1) 양성 선별(Positive Selection): 분리 대상인 CTC를 직접 포획하는 방식. 주로 상피세포 유래 암세포에서 공통적으로 발현되는 EpCAM(Epithelial Cell Adhesion Molecule) 항체가 코팅된 나노 입자나 마이크로 칩을 활용하여 CTC를 선별적으로 분리한다. 이 방식은 순도가 높다는 장점이 있으나, 상피-간엽 이행(EMT) 과정을 거친 CTC의 경우 EpCAM 발현이 저하된 전이성 CTC를 포획하지 못해 위음성(False Negative)이 발생할 수 있는 한계가 존재한다.

2) 음성 선별(Negative Selection): 양성 선별의 한계를 극복하기 위한 대안으로, 혈액 내 대부분을 차지하는 백혈구만을 선택적으로 제거하여 남은 CTC를 농축하는 방식이다. 주로 백혈구 표면에 존재하는 항원인 CD45를 타기팅하여 원치 않는 세포를 걸러낸다. 음성 선별법은 CTC의 표면 항원 발현 유무나 종양 이질성에 관계없이 세포를 확보할 수 있으며, 암세포에 직접적인 항체 결합을 유도하지 않아 세포 본연의 생물학적 특성을 온전히 보존하는 데 유리한 특징이 있다.

대표적인 Biomarkers 종류

-EpCAM (Epithelial Cell Adhesion Molecule): EpCAM은 면역학적 분리기술에서 가장 핵심적인 표적 항원으로, 상피세포 유래 암세포 표면에 과발현 되는 단백질이다. 이를 이용해 magnetic beads에 EpCAM 항체를 결합하고, 양성 선별 방식으로 CTC를 분리할 수 있다(양성 선별) [25-27].
-Cytokeratins: Cytokeratins는 상피세포의 세포골격을 구성하는 단백질로, 세포 염색을 통해 발현 여부를 확인하고 양성 반응을 평가하는 지표로 활용된다 [27].
-CD45 (Cluster of Differentiation 45): 세포들 중, 백혈구 표면에 존재하는 항원이며, 백혈구가 아닌지 확인하기 위해 사용한다. 음성 반응을 보여야 CTC로 판정한다 [28, 29].
-CellSearch® System: 표준 검출 플랫폼

Menarini Silicon Biosystems사의 CellSearch® System은 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 CTC 검출 골드 스탠다드(Gold Standard)이다. 미국 FDA의 승인을 받은 최초의 CTC 검사 플랫폼으로서, 자성 나노입자(Magnetic Nanoparticles, MNPs)에 코팅된 Anti-EpCAM 항체를 이용하여 혈액 내 CTC를 자력으로 농축함. 이후 형광 현미경을 통해 자동 계수를 수행하며, 높은 특이도와 재현성을 바탕으로 임상적 유효성을 입증하였다 [30-32]. 그러나 해당 시스템은 EpCAM 발현량에 의존하는 양성 선별 방식이므로, 상피-간엽(EMT)을 거쳐 EpCAM 발현이 저하되거나 소실된 전이성 CTC를 놓칠 수 있다는 기술적 한계가 존재한다. 그래서 이를 보완하기 위해 다양한 보조 마커의 활용이나 물리적 기반 분리 기술과의 병행이 필요하다.

표 2. 대표적인 Biomarker 분류 및 주요 기능

그림 3. 물리적 특성 기반 CTC 분리 개념도

2.2.2. 물리적 특성 기반 CTC 분리 방법(크기, 전하, 밀도 등)

물리적 특성 기반 분리법은 CTC가 적혈구, 백혈구와 같은 정상 세포와 구별되는 세포 크기, 밀도, 전기적 성질 등 물리적 차이를 이용하여 세포를 분리하는 기술이다. 이 방식은 항체를 사용하지 않는 무표지(Label-free) 기술이므로, 세포 표면의 특정 단백질 발현 유무와 관계없이 상피-간엽(EMT)을 거친 세포를 포함하여 다양한 이질성을 가진 CTC를 포괄적으로 검출할 수 있는 장점이 있다.

[세포 크기 기반 CTC 분리]

1) 막 여과방식 (Membrane Filtration): 특정 크기의 기공을 가진 필터에 혈액을 통과시켜 기공보다 큰 CTC만 물리적으로 걸러내는 방식이다. 장비의 구조가 단순하여 구현이 쉽고, 대용량의 혈액을 단시간에 처리할 수 있어 처리 속도가 매우 빠르다 [33].

2) 미세유체기술(Microfluidics): 미세 채널 내에 구조물을 설계하여 큰 세포를 물리적으로 포획하거나, 유체 역학적 흐름을 제어하여 크기에 따라 세포의 이동 궤적을 분리한다 [34].

하지만 크기 기반 분리법은 세포 손상의 가능성, 낮은 순도 및 회수율에 있어 문제가 존재한다. 좁은 기공이나 채널을 통과할 때 발생하는 물리적 압력이 세포를 손상시킬 수 있으며, 백혈구와 크기가 비슷한 CTC의 경우 큰 백혈구가 함께 포획되어 순도가 낮아지거나, 크기가 작은 CTC가 유실되는 경우가 존재한다.

3) 밀도 기반 분리(Density Gradient Centrifugation): 세포의 밀도 차이를 이용하는 원심분리 방식이다. 주로 Ficoll, Percoll과 같은 밀도 구배 용액 위에 혈액 샘플을 얹고 원심분리를 하면, 밀도가 높은 적혈구와 과립구는 하층부로 가라앉고, 말초혈액단세포(PBMC)와 CTC는 중간층에 밀도 구배를 형성하게 된다. 고가의 장비 없이 대용량의 혈액 샘플을 저비용으로 처리할 수 있어 비용적인 이점이 있으나, CTC와 밀도가 유사한 단핵구 등이 대량으로 혼입 될 수 있어 순수한 CTC만을 분리하기에는 한계가 존재한다 [35-39].

4) 전기적 성질 기반 분리(Electrical Property-based Isolation): 세포막의 구성 성분, 세포의 고유한 전기적 특성, 세포질의 전도도 차이를 이용하는 방식이며, 대표적으로 유전영동(Dielectrophoresis, DEP)이 있다. 불균일한 전기장을 가했을 때, 입자가 전기적 분극 현상에 의해 특정 방향으로 힘을 받아 이동하는 현상을 이용하며, 세포의 크기가 비슷하더라도 세포막의 성질, 구조가 다르면 전기적 반응이 달라지기에 백혈구와 CTC를 명확하게 구별 가능하며 높은 순도로 CTC를 얻을 수 있다. 하지만 미세 전극 설계 등의 장비 설치 과정이 복잡하며, 한 번에 처리할 수 있는 혈액량이 적기에, 처리 속도가 느리다는 한계를 가지고 있다 [40].

2.2.3 차세대 플랫폼(나노기술, AI 기반 자동 검출)

그림 4. 차세대 플랫폼(Microfluidics) 기반 CTC 분리 개념도

기존의 CTC 분리 및 분석 기술들은 연구 환경 및 장비, 사용자의 숙련도에 따라 검출 효율의 편차가 발생하거나, 데이터 재현성(Reproducibility) 및 일관성(Consistency)이 부족하다는 한계점을 가지고 있다. 이러한 분석 결과의 불확실성을 극복하고 표준화된 데이터를 얻기 위해 나노기술(Nanotechnology), 인공지능(AI)을 활용한 플랫폼 개발이 진행되고 있음. 이러한 차세대 플랫폼은 적은 양의 CTC를 고감도, 고순도 검출과 전 과정 자동화를 주된 목적으로 하고 있다.

1) 나노벨크로 칩(NanoVelcro Chips): 나노와이어로 구성된 기판과 암세포 표면의 미세 융모가 벨크로처럼 서로 맞물려 고정되는 상호작용 원리를 이용한다. 나노 구조체 표면에 항체를 코팅함으로써, 암세포와의 접촉 면적과 빈도를 높여 CTC의 포획 효율과 결합력을 동시에 높일 수 있다 [41].

2) 자성 나노입자(Magnetic Nanoparticles): 기존의 마이크로 입자보다 훨씬 작은 나노 단위의 자성 입자를 활용하는 방식으로 입자의 크기가 작아질수록 세포 표면의 입체 장애를 최소화하여 결합 효율을 높이고, 세포 내로 침투가 가능한 나노입자를 활용하면 CTC의 이동을 더욱 정밀하게 제어하거나 치료 물질을 전달할 수 있다 [42].

3) 그래핀 및 탄소 나노튜브(Graphene & CNTs): 높은 전도성의 그래핀 산화물을 칩 표면에 코팅하여 초고감도 바이오센서로 활용하는 기술이다. CTC가 칩 표면에 부착될 때 발생하는 미세한 전기 신호 변화를 감지하며, 별도의 복잡한 염색 과정 없이도 암세포를 실시간으로 모니터링하고 확인할 수 있다 [43].

4) 인공지능 기반 분석(AI-powered Analysis): 기존의 세포 이미지를 활용한 CTC 분석은 임상의 등 숙련된 전문가의 육안 판독에 의존해 왔다. 이러한 수동 판독 방식은 분석 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라, 의료 판독자 간의 주관적 해석 차이(Inter-observer variability)로 인해 결과의 일치도가 낮아질 수 있다는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 최근 딥러닝 기술을 접목한 지능형 분석 플랫폼이 도입되고 있다. 대규모의 혈구 이미지 데이터를 학습한 합성곱 신경망(CNN) 알고리즘은 수십만 장의 학습 데이터를 바탕으로 세포의 미세한 형태적 특징을 스스로 추출하여, 복잡한 혈액 성분 사이에서도 극소량의 CTC를 높은 정확도로 식별한다. AI 기술은 무표지 검출이 가능하다. 딥러닝 알고리즘은 세포가 가진 미세한 광학적 패턴 및 위상 차이(Phase contrast)를 분석하여 CTC를 구별해냄으로써, 염색 과정에서 발생하는 세포 손상을 방지하고 생존율을 확보할 수 있다. 또한, 자동화 현미경과 결합된 AI 시스템은 대량의 샘플을 실시간으로 분석하는 고속 스크리닝(High-throughput Screening)을 가능하게 하여 임상 진단의 효율성을 극대화한다 [44, 45].

2.2.4 상용화된 대표 기술

1) CellSearch® System (Menarini Silicon Biosystems): CellSearch는 세계 최초로 전이성 유방암, 전립선암, 대장암 환자의 예후 예측 용도로 미국 FDA 승인을 획득한 CTC 진단 장비다. 자성 나노입자에 코팅된 Anti-EpCAM 항체를 이용하여 혈액 내 CTC를 자력으로 포획한 후, 형광 현미경을 통해 자동 계수하는 방식이며, 높은 특이도 및 재현성을 바탕으로 임상적 유효성이 잘 검증된 표준 기술이지만, EpCAM 발현량 의존이 높기에 EMT를 거친 전이성 암세포 검출에는 한계가 존재한다 [30-32].

2) ISET® System (Isolation by Size of Epithelial Tumor cells): 세포의 크기 차이를 이용하는 대표적인 물리적 분리 플랫폼. 혈액 샘플을 8μm 크기의 멤브레인 필터에 통과시켜, 크기가 작은 혈구 세포는 배출하고 상대적으로 큰 CTC만을 필터 위에 남기는 방식이다. 항체를 사용하지 않는 무표지 기술이므로, EMT형 암세포나 비상피성 암세포까지 광범위하게 검출할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 CTC와 크기가 유사한 일부 백혈구가 필터에 남아 전체 순도가 낮아질 수 있어서 정밀 분석을 위해서는 추가적인 정제 과정이 필요하다 [46].

3) Parsortix® System (ANGLE plc): 전이성 유방암 환자의 혈액 분석 용도로 미국 FDA 승인(Class II)을 획득한 차세대 미세유체 플랫폼이다. 미세유체 칩 내부의 계단식 구조를 통과시키며 세포의 크기, 변형성 차이에 따라 CTC를 선택적으로 가두어 검출한다. 기존 필터방식은 세포에 가해지는 물리적 스트레스로 인해 세포 손상이 발생했지만, 기존방식 대비 물리적 스트레스가 적어 살아있는 상태의 CTC를 회수하는 데 유리하며, 분리 후 세포 배양 및 단일세포 유전체 분석 연구에 활용된다 [47, 48].

4) DEPArray™ System (Menarini Silicon Biosystems): 혼합된 샘플 속에서 순수한 CTC만을 분리하는 데 특화된 고정밀 장비이다. 유전영동 기술을 이용하여 전자 칩 위 개별 세포를 전하량 차이로 제어하여 하나씩 분리하며, 이렇게 확보된 고순도의 단일 CTC는 차세대 염기 서열 분석(NGS)과 같은 정밀 분자 진단을 위한 핵심 샘플로 사용된다 [49].

2.3. 최신 CTC 활용 연구 동향

최근 CTC 연구의 가장 큰 방향은, 혈액에서 CTC를 포집/분리하는 것보다 이후 무엇을 얼마나 심층적으로 분석하고(단일세포 전사체·유전체·단백질·후성유전체), 실제로 어떤 기능적 특성을 보이는지(약물/방사선 반응, 생존성, 침윤성 등)로 연구에 초점이 전환되고 있다. CTC의 이질성(phenotypic/molecular heterogeneity)을 전제로, 단일세포 분석과 멀티오믹스를 통해 전이 잠재력, 치료 반응, 재발 예측을 세포 단위로 해석하여 개인 맞춤 의료에 응용하는 경향이 강하다 [50].

2.3.1. CTC를 이용한 전이 잠재력 확인

CTC를 전이 과정의 현상적 지표가 아니라 전이를 일으키는 단위로 다루는 연구가 활발하게 진행 중이다. 특히 CTC 클러스터(동종/이종 클러스터)는 단일 CTC보다 생존·면역회피·파종(seeding) 측면에서 유리하다는 관점에서, 형성 메커니즘(예: 접착 분자, 혈소판·골수계 세포와의 상호작용)과 임상적 현상과의 상관관계를 분석하는 연구들이 발표되고 있다 [51, 52]. CTC–백혈구(면역세포) 클러스터(heterotypic CTC–WBC cluster)는, 혈액 속에서 CTC가 단독으로 떠다니는 것이 아니라 CD45+ 백혈구와 물리적으로 결합한 상태로 이동하는 현상을 말한다. 이 현상은 단순한 동반 관찰을 넘어, 최근 연구에서는 전이 과정에서 CTC의 생존과 정착을 실제로 돕는 협력자(escort) 역할로 해석되고 있다 [53]. 구체적으로는 어떤 면역세포가 붙는가가 다양해지고 있고, 그중 대표적으로 널리 알려진 축은 CTC–호중구(neutrophil) 클러스터이다. 2019년 이후 축적된 연구 및 해설에서는 호중구와 결합한 CTC가 더 높은 증식 프로그램(cell-cycle 관련 발현)을 보이며 전이에 유리해질 수 있다는 관찰이 반복적으로 보고되고 있다 [54].

최근에는 호중구만이 아니라, 암종 및 진행 상태에 따라 T 세포 등 림프구가 결합한 클러스터도 임상 샘플에서 의미 있게 관찰된다는 보고가 나왔고, 특히 2025년에서는 CTC 클러스터에서 T 세포가 과대표집(overrepresented)되며, 그중 CD4+CD8+ double-positive T 세포(DPT)가 비정상적으로 풍부하게 관찰되고, 이들이 전이 촉진과 연결될 수 있는 기전을 제시한다. 즉, CTC는 암세포 단독 객체가 아니라, 혈중에서 면역세포와 결합해 생존·이동·정착을 유리하게 만드는 복합체로 이해하는 흐름이 강해진 것이다 [53]. 따라서, 최근 임상/치료 관점에서는 CTC를 없애자 뿐 아니라, 클러스터 결합/유지를 깨서 전이 효율을 떨어뜨리자는 발상으로 이어지고 있다 [55]. 대표적으로 2025년에서는 전이성 유방암 환자에서 디곡신(digoxin) 투여가 CTC 클러스터 크기를 줄이는(proof-of-principle) 결과가 보고되었다.

2.3.2 CTC를 이용한 치료반응 모니터링/치료반응 예측

CTC 기반 치료 반응 모니터링은 치료 전 1회 측정보다 치료 중 반복(Serial) 측정에서 가치가 커집니다. 전이성 유방암에서는 혈액 7.5 mL당 CTC 수(예: ≥ 5 vs < 5)가 예후와 강하게 연관된다는 고전 연구 이후, 치료 시작 후 초기 추적 시점(약 3주 전후)에서 CTC가 지속적으로 높게 유지되는 환자군이 불량한 경과를 보인다는 점이 임상 연구로 축적되었다 [56]. 하지만, 다른 연구에서는 CTC가 떨어지지 않는 환자에서 1사이클 후 항암제를 조기 변경하는 전략이 전체 생존을 개선하지 못해, CTC 모니터링은 반응/예후를 반영하는 지표로서 강점이 있으나, CTC만으로 치료 변경을 자동 결정하기에는 한계가 있다는 연구도 발표되었다 [57]. 따라서, 최근에는 CTC 개수를 넘어 CTC 표면/분자 표지의 시간적 변화로 확장되고 있다. 예를 들어 면역항암 영역에서는 혈액에서 PD-L1 발현 순환 세포(CTC/순환 세포군)를 반복 측정해, 치료 중 PD-L1 신호의 변화가 반응/예후와 연결될 수 있다는 임상 근거가 제시되고 있다 [58, 59].

한편, 예측의 최종 형태로는 CTC를 살아있는 세포로 확보해 ex vivo에서 직접 기능적으로 반응을 시험하려는 시도(CTC 확장, CTC-derived organoid 등)도 커지고 있다. 이는 분자 표지 예측이 항상 치료 반응을 대변하지 못한다는 문제의식에서 출발하며, 희귀 세포 확보·배양 성공률·시간 등의 현실적 장벽에도 불구하고 환자 맞춤 치료 반응 예측 가능성을 확장하는 방향으로 연구가 진행되고 있다. 전이·재발 환자에서는 반복적인 조직생검이 어렵거나(위치/안전성/환자 부담), 같은 환자라도 시간에 따라 우세 클론이 바뀌는 문제가 있다. 이런 상황에서 CTC는 채혈만으로 얻을 수 있어, 치료 중 여러 시점에서 CTC를 확보해 3D로 확장(오가노이드/스페로이드)하고, 약물 반응을 기능적으로 재현하려는 접근이 등장했다. 실제로 최근 유방암에서는 CTC를 장기 배양 가능한 3D 오가노이드로 확장해 치료 반응·내성 기전을 탐색하는 연구가 되었다 [60]. 이 플랫폼이 임상적으로 매력적인 이유는, 단순히 CTC 개수/표지자(정적 바이오마커)를 보는 것을 넘어 살아있는 종양 세포가 약에 어떻게 반응하는지 환자별로 측정할 수 있기 때문이다. 예를 들어, 재발/치료 중 유방암 환자에서 CTC 기반 3D 모델을 만들고 ex vivo 약물 감수성 결과가 실제 임상 반응과 맞물렸다는 보고가 나오면서(치료 선택 가이드 가능성) 조직 없이도 기능검사가 가능하다는 점이 주목받았다 [61].

3. 결론

CTC는 혈류를 통해 이동하는 전이의 실행 단위이자, 조직생검이 갖는 침습성 및 종양 이질성의 한계를 보완할 수 있는 유망한 액체생검 바이오마커이다. 본 리뷰에서 정리한 바와 같이 CTC 연구는 단순 계수 중심에서 벗어나, CTC의 생물학(EMT, 면역회피, 혈소판·호중구 등과의 상호작용)과 이를 반영한 정밀 분리·분석 기술로 빠르게 확장되고 있다. 특히 면역학적 포집(EpCAM 기반)과 무표지 물리적 분리(크기·밀도·전기적 성질)는 각각 순도/범용성 측면에서 장단점이 뚜렷하며, 나노기술·AI 기반 자동화는 희귀 세포 분석의 민감도와 재현성 문제를 완화하는 핵심 대안으로 부상하고 있다.

임상 적용 관점에서 CTC는 치료 전 단회 측정보다 치료 중 연속 측정에서 예후 및 반응 모니터링의 가치가 크며, CTC의 수적 변화뿐 아니라 PD-L1 등 분자 표지의 시간적 변동을 함께 해석하는 접근이 중요해지고 있다. 다만 CTC 기반 지표만으로 치료 변경을 자동 결정하기에는 근거가 아직 제한적이므로, 임상 의사결정에 직접 연결하기 위해서는 표준화된 분석 파이프라인과 전향적 검증이 필수적이다.

또한 예측의 다음 단계로, 환자 혈액에서 확보한 CTC를 3D로 확장(CTC-derived organ-oid/spheroid 등)하여 ex vivo에서 약물/면역항암 반응을 기능적으로 시험하려는 시도가 확대되고 있다. 이는 정적 바이오마커가 반응을 충분히 대변하지 못하는 한계를 보완할 수 있으나, 희귀 세포 확보·배양 성공률·시간과 같은 현실적 제약을 해결해야 한다. 향후 CTC연구는 (1) 전처리 조건과 분석 기준의 표준화, (2) EMT/이질성을 포괄하는 다중 표지자 및 무표지 분석의 결합, (3) 단일세포/멀티오믹스와 AI 기반 통합 해석, (4) 기능 기반 in vitro 모델의 임상적 유효성 검증을 통해 CTC를 진단–모니터링–치료반응 예측으로 연결하는 실질적 동반진단 플랫폼으로 정착시키는 방향으로 나아가고 있다.

4. 참고문헌

==>첨부파일(PDF) 참조