□ 연구개요 방사선은 면역-종양미세환경을 변화시키는 것으로 알려져 있다. 방사선 조사후 종양부위는 저산소화가 진행되고 저산소화된 암세포는 방사선에 저항성을 갖고 있다. 또한 방사선이후 neoantigen을 증가시켜 이후 면역관문억제제 사용시 효과가 증대될 것으로 기대하고 있다. 본 연구에서는 전통적인 종양조직의 획득을 통한 단백질의 면역형광화학염색, 채혈을 통한 일반혈액검사, 단백질표지자, 그리고 CT, MRI 같은 영상 검사의 소견이 환자의 치료반응정도, 재발, 생존과의 연관성이 있는지를 살펴보고 특정유전자와의 연관성을 살펴보고 이러한 마커들을 전통적인 통계학적인 방법 뿐 아니라 딥러닝을 이용하여 연관성이 있는지를 알아보고 자 하였다. □ 연구 목표대비 연구결과 1. 영상학적 마커와 혈액마커의 비교: 두 방법의 상관정도를 알아보았고, 비교해 보았음. 둘을 더하는 것은 영상학적 마커만 획득하는 것에 큰 이득이 없음. 2. 종양구획화를 하지 않고 반응성 예측: 구획화없이 MRI영상을 그림으로 인식 하여 기계학습을 하였고 인간전문가보다 우월함을 관찰하였다. 3. 영상소견으로 특정유전자 돌연변이 예측: 방사선치료 계획용 CT를 이용하여 기존의 CTV를 라벨링으로 사용하였고 기계학습과 라디오믹스 분석을 하였고, 어 느 정도는 예측할 수 있었음을 확인하였다. 4. 수술후 hypoxia마커의 발현이 2-3기 직장암 환자의 재발과 연관이 있는지: GLUT-1 면역형광화학염색을 방사선치료 전 조직검사 검체에서 시행하고, 치료 이후 수술로 절제된 검체에서 시행하고, 이것과 재발유무를 알아봄. 5. 기존의 MRI영상의 extramural vascular invasion와 혈액 종양마커인 CEA를 이용하여 이른 전이가 발생할 확률을 예측하였다. 6. 수술후 RT받는 NSCLC환자에서 lymphocyte, albumin의 예후와의 연관성: 97명의 환자에서 단변랑, 다변량 분석을 한 결과 재발과는 무관하였으나, 림프구, 알부민이 낮지 않으면 더 오래 사는 것을 확인하였다. □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) 항암치료와 달리 방사선치료는 특정한 타겟에 선택적으로 영향을 미치지 않고 전반적으로 영향을 주는 것으로 그동안 보여왔다. 그러나 그것이 정말로 그러한 것인지 인간이타겟을 발견하지 못하여서 그런 것인지는 알 수 없다. 또한 수 많은 연구자들이 궁극적인 타겟인 유전자나 단백질을 찾아내려고 노력하였으나, 어떠한 타겟도 재현이 되어 입증된 것이 없다. 따라서 본 연구와 같이 현실적으로 적용가능한 실험을 통해 방사선에 대한 반응성을 예측하는 것이 타당하고 실제 환자와 의사들에게 도움이 되고 적용이 될 수 있는 방법이라고 생각한다. 아직까지는 요원한 일이겠으나 범용성을 갖게 된다면, 다른 연구자들도 조직기반 또는 혈액기반 면역학적 마커들의 변화를 실제로 확인해보고, 치료 전 또는 후 영상을 통해 라디오믹스나 딥러닝으로 이 마커들과의 상관관계를 간접적으로 예측하거나, 바로 예후를 예측할 수 있다면 조금 더 개인별 맞춤치료가 가능해질 수도 있다. (출처 : 연구결과 요약문 2p)
- 연구책임자 : 송창훈
- 주관연구기관 : 서울대학교
- 발행년도 : 20230300
- Keyword : 1. 직장암;종양미세환경;방사선치료;바이오마커;저산소증; 2. rectal cancer;tumor microenvironment;radiation therapy;biomarker;hypoxia;
