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"순환종양세포, ADC 바이오마커 병행 개발 가능성 높다" ... 美 AACR에서 연구결과 발표
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"순환종양세포, ADC 바이오마커 병행 개발 가능성 높다" ... 美 AACR에서 연구결과 발표
  • 고명식 기자
  • 승인 2024.04.11 10:43
  • 댓글 0
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사진=AACR 공식 페이스북
AACR 2024 행사 현장. 사진=AACR 공식 페이스북

[더스탁=고명식 기자] 암 분자진단 전문기업 젠큐릭스(229000)의 자회사 지노바이오가 순환종양세포(Circulating Tumor Cells, CTCs)를 통한 마이오마커 검사의 중요성이 부각된다는 내용의 새로운 연구결과를 미국암연구협회(AACR.American Association for Cancer Research, AACR)에서 발표했다. 

지노바이오는 액체생검 분리용 정밀의료기기인 "GenoCTC"라는 혁신적인 자동 CTCs 분리 플랫폼을 소개하였으며, 표적항암제와 항체-약물 중합체 (Antibody-Drug Conjugates, ADC)와 같은 치료제의 반응 예측에 필수적인 생체표지자 (biomarker)를 병행 개발하는데 적용이 가능하다고 강조했다. 이를 통해 약물 개발의 속도와 성공률을 높일 수 있고, 최종적으로 동반진단 (Companion Diagnostics, CDx) 검사를 개발하는데 활용가능한 이상적인 플랫폼으로서의 가능성을 제시하였다고 회사측은 밝혔다.
 
ADC는 암세포에만 선택적으로 약물을 전달하는 차세대 항암제로 알려져 있다. 다른 세포에는 손상을 미치지 않아 부작용이 적으면서도 치료 효과가 높다는 평가를 받고 있다. 한국바이오협회의 '글로벌 ADC 승인 및 개발 현황' 내용에 따르면 2022년 ADC 시장은 73억 5000만 달러로 전년 54억 5000만 달러 보다 큰 폭의 성장을 이루어 냈다. 글로벌 시장 조사기업 이밸류에이트(Evaluate)의 최근 발간 리포트에서는 항체-약물접합체(ADC) 시장이 2028년 300억 달러에 이르게 될 것으로 전망되고 있다.

연구팀은 GenoCTC 플랫폼을 이용해 비소세포폐암 연구에서 주목받는 바이오마커인 cMET와 메조티린(MSLN), 클라우딘3 (CLND3) 등과 같은 주요 암 생체표지자를 포함하는 CTCs를 효율적으로 분리했다고 덧붙였다. MSLN과 CLDN3은 다양한 암 유형에서 과발현되는 종양 관련 단백질로서, 항체 기반의 세포독성 치료제 개발의 중요한 타겟으로 인식되고 있는 새로운 생체표지자이다.  이러한 생체표지자를 발현하는 CTCs는 GenoCTC 플랫폼을 통해 분리가 되었으며, 특히 높은 정확도, 정밀도, 특이도 및 감도를 보이는 것으로 나타났다. 현재 이러한 생체표지자를 이용한 치료 약물은 임상시험 단계나 임상 전 연구 단계에 있다. 
 
지노바이오의 문영호 대표는 "이번 연구 결과가 cMET, MSLN 및 CLDN3를 표적으로 하는 표적항암제 및 ADC 기반 항암제 개발에 중요한 기여를 할 뿐만 아니라, 향후 맞춤형 치료를 위한 환자 선별에 필수적인 진단 제품 개발에도 활용될 수 있는 솔루션을 제공했다는 점에서 의의가 크다"고 강조하였다. 또한, "암 치료제 개발과 동반진단 분야에서 혁신적인 기술과의 접목을 위해 GenoCTC 플랫폼의 활용을 적극적으로 추진할 계획이다"라고 언급하며, 이러한 혁신이 암 연구 및 치료 분야에 새로운 지평을 열 것이라는 기대를 표명하였다.

국내 상장기업 중에서는 2010년 설립된 싸이토젠(217330)이 순환종양세포(CTC) 기반 액체생검 전문 업체로 알려져 있다. 이 회사는 2018년 코스닥 시장에 상장됐고 순환종양세포를 손상없이 포획할수 있는 고밀도 미세다공칩(HDM Chip)을 개발했다. 상용화 수준의 CTC배양에 성공하면서 미국과 일본 등 해외시장 진출을 본격화하고 있다. 이 회사는 최근 미국에서 개최된 AACR에스는 4건의 연구결과를 포스터 형식으로 발표했다.  4건의 연구 결과는 △ CTC 분리·분석의 전립선암 변이 이중확인(double check)진단법 △폐암 EGFR의 CTC 기반 변이 분자진단법 △고순도 CTC 분리 및 NGS 분석을 통한 다중 유전자 변이 검출법 △'SmartBiopsyTM Platform'을 활용한 CTC 분리분석에서의 혈액 운송 조건 최적화 등이다. 

 


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