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2019-09 30

[학술][우수 R&D] 김승현 교수, 난치성 신경계 퇴행성 환자들을 위한 맞춤형 치료제 개발

다수를 위한 소수의 치료법이 아닌 소수를 위한 다수의 치료법을 만들고자 하는 이가 있다. 바로 김승현 의과대학 신경과 교수다. 김 교수는 루게릭병, 치매 등 희귀 난치성 신경계 질환을 앓고 있는 환자들을 위한 맞춤형 치료제를 만들고 있다. 각각의 유전 및 임상 특징에 맞는 친화형 치료제다. 치료제 개발이라는 길은 가기 힘들다. 어려움을 누구보다 잘 헤처나가고 있는 김 교수를 만났다. ▲ 김승현 의과대학 신경과 교수가 난치성 신경계 질환 환자들을 위한 맞춤형 치료제에 대해 설명하고 있다. 약 중심에서 환자 중심으로 지금까지는 ‘하나의 약이 모든 해당 질환을 치료할 것’이라는 생각이 지배적이었다. 하지만 루게릭병, 치매 등의 신경계 퇴행성 질환은 대체로 다인자 유전에 의해 발병한다. 같은 병일지라도 그 안에서 일어나는 병의 진행 속도, 눈에 보이는 형태와 같은 현상과 그 원인은 개인차가 있다. 결국 공통된 하나의 약만 개발해서는 신경계 퇴행성 질환을 치료하지 못한다. 김 교수는 ‘약’ 중심에서 ‘환자’ 중심으로 관점을 바꿨다. 모든 사람에게 맞는 하나의 치료제가 아닌 각 환자의 유전, 임상 특징에 맞는 친화형 치료제를 고안했다. 김 교수는 치료제 개발을 위한 실험을 이어가고 있다. 환자 부검을 통해 채취한 피부 세포를 뇌 신경으로 만든 후, 이 신경에 치료제를 투여해 효과를 확인한다. 같은 유전자 변이가 있는 동물에게도 해당 치료제를 사용해 효과가 있는지 실험한다. 두 실험군이 모두 성공하고 임상 실험까지 잘 치뤄지면 치료제의 효과를 인정받게 된다. 동일한 질병도 그 안에서 다양한 진단을 내릴 수 있다. 같은 알츠하이머 치매 환자일지라도 10개~20개의 부집단이 나올 수 있다는 뜻이다. 김 교수는 이 부분에서 아이디어를 얻어 면역 염증 조절을 통해 치료 효과가 좋은 환자를 찾아 하나의 친화형 모델을 설정하고자 한다. 해당 환자 선정 후, 맞춤형 치료를 진행하는 것이다. ▲ 현재까지 진행해온 임상시험에 대한 요약 및 관련 타깃 자료. (김승현 교수 제공) 인공지능을 활용한 플랫폼 사업까지 김 교수는 나아가 인공지능(AI)을 활용해 데이터를 모든 사람과 나눌 수 있는 플랫폼 사업을 고민 중이다. 치료 확률을 판별해주는 노모그램(변수 관계를 나타낸 그래프)에 환자의 정보를 입력하면 그 환자에게 적합한 치료 지침을 주는 방식이다. 다시 말해 환자의 유전 정보, 병의 진행 속도, 나이 등을 기준으로 각 환자에게 맞는 치료제를 제시해주는 것이다. 인공지능은 학습 기능이 있으므로 김 교수팀이 만들어놓은 정보들이 계속 쌓이면 시간이 지나갈수록 더 정확한 판별이 가능할 것이다. 의사의 사명으로 신경계 퇴행성 질환 치료 위해 김 교수의 이러한 성과는 의사의 사명에서 시작했다. 김 교수는 “치료가 어려운 병을 앓고 있는 사람들을 위해 질환을 연구하는 것이 대학 병원 교수이자 의사로서의 임무”라며 “그동안 신경 질환 중 치료가 어려운 루게릭병, 치매 등의 신경 퇴행성 질환을 위해 노력했다”고 전했다. 그는 현재 요일별 진료를 통해 여러 의사가 한 환자를 돌보는 다각제 진료 시스템과 루게릭병 환자 대상 교육 프로그램 진행(한 달에 한 번) 등 연구 이외의 다양한 방법으로도 최선을 다하고 있다. 끝으로 김 교수는 의학을 공부하는 학생들에게 격려의 메세지를 남겼다. 김 교수는 “한 분야에 국한되기보다 소외된 분야에도 관심을 갖고 연구했으면 좋겠다”고 전했다. 평범한 길이 아닌, 잘 가지 않는 새로운 길. 김 교수에게 그 새로운 길에 대한 가치를 엿볼 수 있다. 글/ 정연 기자 cky6279@hanyang.ac.kr 사진/ 김주은 기자 coram0deo@hanyang.ac.kr