새로운 결핵진단법이 나와 결핵환자와 다른 감염성·비감염성 염증성 질환자를 정확히 구별해낼 수 있게 됐다.

새 진단법은 도말표본이 음성인 결핵환자와 양성인 결핵환자의 구별이 가능하다.

이 연구를 실시한 런던대학 감염증센터 세포·분자의학 댄 아그라노프(Dan Agranoff) 박사팀은 “이번 결과는 프로테오믹스(구조단백질체학) 지문(fingerprint)에 근거한 진단법을 결핵에 적용시킬 수 있음을 증명한 것”이라고 말했다. 이 연구결과는 린셋에 발표됐다.

복수 마커를 조합

아그라노프 박사는 유전자 지문에 대해 “질환 상황에 따라 순환 단백질의 특징적 형상을 동반하는 개념에 근거한 진단 컨셉”이라고 설명하고 “대부분의 질환은 생물학적 복합성이 있고, 또한 각각의 바이오마커는 진단적 감수성과 특이성에 한계가 있어 복수의 바이오 마커를 조합하면 진단 정확도를 높일 수 있다”고 주장했다.

그는 또 “우리가 프로테오믹스 지문과 패턴을 인식함으로써 특정한 결핵의 잠재적 바이오마커는 질환과의 생물학적 관련성을 보이기 때문에 새로운 진단 검사법이 개발될 수 있다”고 덧붙였다.

최근 질량분석의 발전으로 대량의 혈청을 고속 프로테오믹스·프로파일링할 수 있게 됐다. 혈청의 프로테오믹스 지문 분석은 이미 전립선암과 난소암, 사람·아프리카트리파노소마증 등의 감염증을 진단하는데 기대할 만한 결과를 가져왔다.

아그라노프 박사는 먼저 우간다, 잠비아, 앙골라, 영국의 활동성 결핵환자와 대조 피험자에서 혈청 프로테오믹스·프로필을 입수했다.
이러한 프로필은 질량분석법(surface-enhanced laser/desorption ionization time-of-flight mass spectrometry SELDI TOF-MS)을 이용해 확보했다.

정확 진단율 94%

이어 아그라노프 박사는 2개의 독립된 테스트·세트에서 그룹을 구별하는 분류자(分流子)를 얻기 위해 기계 학습 어프로치를 이용했다.
이 방법은 현재의 기계학습방법의 하나인 지원벡터 머신(SVM)을 이용했다. 또 일련의 파라미터 수치를 포함한 글리드 검색법을 적용했다. 각 수치는 2개의 다른 교차확인배열을 이용해 테스트했다.

그리고 SVM 분류자를 무작위로 선택하여 분류자를 재평가했다. 관련하는 질량의 피크(최고점)는 상관분석법을 이용해 선별하여 SVM으로 평가했다.

기존 면역학적 검정법과 관련 데이터로 학습시킨 SVM 분류자 양쪽을 이용하여 펩타이드 질량 지문으로 구별해낸 바이오마커 후보의 진단 능력을 테스트했다.

SVM 분류자는 활동성 결핵환자와 대조 피험자의 프로테오믹스·프로필을 94%의 진단율로 구별해냈다. 이러한 진단율은 감도 93.5%, 특이도 94.9%를 보였다. HIV 상태는 식별에 별다른 영향을 주지 않았다.

그 후 가장 유용한 질량 피크인 20에 대해 분류자를 학습시키자 90%의 진단율이 나타난다는 사실이 확인됐다.

이러한 피크에 근거해 2개의 펩타이드가 면역학적 검정법을 통해 분류·정량(定量)됐다. 이 2개의 피크는 혈청 아밀로이드 A단백질과 트랜스사이레틴이었다. 네오프테린과 C반응성 단백질 역시 면역상태를 반영하고 있어 이러한 펩타이드도 정량해 보았다.

새로운 바이오마커 필요

이 때 이 수치를 조합한 SVM 분류자를 적용하자 결핵의 진단율은 84%에 이르렀다. 이어 전향적으로 모집한 테스트·세트를 전체적 프로테오믹스 지문과 선별한 20개 피크를 이용해 확인한 결과, 정확도가 같은 것으로 나타났다. 따라서 이들 4개의 바이오마커를 조합하면 78%의 진단율을 얻을 수 있다.

SVM 진단 분류자는 민족적 배경이 다른 4개국에서 입수한 환자들의 샘플을 정확히 구별해 냈다.

이 방법에서 주목해야 할 점으로는 개별적으로는 진단 특이도가 낮은 마커라도 특정하게 조합하면 진단능력을 높일 수 있다는 것이다.

아그라노프 박사는 “이러한 사실의 근저에는 일부 암에서 제시됐듯이 일반적인 혈장단백질의 경우 질환이 특이적으로 변화할 가능성이 있다는 것”이라고 말했다. 따라서 예를 들면 일반적인 혈장 단백질의 절단 혹은 단편화 파생물이 일반적인 단백질의 결핵 특이적 변화와 일치하는지 적절하게 대응되면 결핵의 특이적 마커로서 기능할 수 있다.

아그라노프 박사는 “프로테오믹스 지문을 면역학적 검정법으로 번역해도 높은 진단율을 보장할 수 있으며 특정 바이오마커가 질환 관련성을 갖는다는 점에서 결핵진단에 SVM 분류자의 유용성이 있음이 확인됐다. 아울러 혈청학적 검사의 이용을 지지하는 강력한 증거도 확보했다”고 말했다.

아그라노프 박사는 개념은 검증했으나 결정적인 결핵검사를 결정했다고는 주장하고 있지 않다. 박사는 “현재로서는 4개의 바이오마커의 일부에 근거하여 합리적인 진단율을 증명했지만 앞으로는 보다 더 뛰어난 분류자로서 바이오마커가 다수 필요할 것”이라고 말했다.

동일 단백질 암환자도 존재

이 방법의 장점은 휴대가 가능하고 유연하다는 것. 이 테스트를 현장에 투입하기 위해서는 규정된 바이오마커의 항체를 딥스틱·타입의 형태로 만들어 학습된 SVM 분류자의 패턴을 PC로 분석해야 한다.

존스홉킨스대학 멜라니 화이트(Melanie Y. White) 박사팀은 Lancet 관련논평(2006; 368: 971-973)에서 “아그라노프 박사팀의 연구에서 조기진단과 치료에 의해 임상 결과가 결정되는 질환은 이 방법으로 신속하게 검출될 것”이라고 말했다.

박사팀은 “이 방법의 장점은 절대적 기준이 되는 바이오마커의 에비던스가 아니라 펩타이드 시그널의 조합에 의존하고 있다는 것”이라고 부연 설명했다.

그러나 아그라노프 박사가 테스트한 이 방법이 현시점에서 일반적으로 이용될 수 있을지 여부는 여전히 의문이고, 주의해야 할 사항을 작성 중이다.

예컨대 이 방법의 가장 큰 약점은 “특정 표적표면에 느슨하게 결합하고, 그 후 결합 부위에서 선택적 결합이라는 한정된 전분획의 혈청단백질 혹은 혈장단백질 가운데 가장 많이 존재하는 25~50종에서 바이오마커를 탐색하려는 점이다. 따라서 같은 단백질과 그 분해산물이 다른 기초 병리과정을 보이는 질환에서 마커로서 분류되는 것”이라고 지적했다.

아그라노프 박사는 혈청 아밀로이드 A를 결핵환자의 주요 마커로 분류하고 있지만, 동일한 단백질은 난소암과 뇌졸중 환자에서는 혈장 내에서, 신장암, 전립선암, 상인두암환자에서는 혈청 내에서 나타나고 있다.

/메디칼트리뷴