아마존 전갈 독은 유방암에 대한 놀라운 힘을 보여줍니다

브라질 상파울루 대학교 리베이라오 프레토 약학대학(FCFRP-USP) 연구진은 널리 사용되는 화학요법 약물과 유사한 방식으로 유방암 세포를 공격하는 것으로 보이는 Brotheas amazonicus의 독소 분자를 찾아냈습니다.

이러한 초기 연구 결과는 국립 아마존 연구 연구소(INPA) 및 아마조나스 주립 대학(UEA)의 과학자들과의 협력을 통해 생성되었으며 프랑스 남부 옥시타니 지역에서 열린 FAPESP 주간 프랑스에서 발표되었습니다.

FCFRP-USP 교수이자 프로젝트 코디네이터인 엘리안 칸디아니 아란테스(Eliane Candiani Arantes)는 “생물탐사를 통해 우리는 다른 전갈의 독에서 발견되는 것과 유사하고 유방암 세포에 작용하는 이 아마존 전갈 종의 분자를 식별할 수 있었다”고 말했다.

독 성분을 바이오의약품 도구로 전환

FCFRP-USP 팀과 파트너 기관은 방울뱀과 전갈 독의 단백질을 포함한 생체 활성 분자를 복제하고 발현하기 위해 오랫동안 노력해 왔습니다. 이러한 노력은 FAPESP가 지원하고 보투카투에 있는 상파울루 주립대학(UNESP)의 독 및 독 동물 연구 센터(CEVAP)에 위치한 중개 과학 및 바이오의약품 개발 센터(CTS)와 연결된 프로젝트 내에서 이루어집니다.

이 연구의 한 가지 결과는 “생물학적 접착제”로 설명되는 CEVAP의 특허받은 피브린 밀봉제입니다. 이는 뱀독(Bothrops neuwiedi pauloensis 및 Crotalus durissus terrificus 포함)에서 추출한 세리노프로테이나제 효소와 버팔로, 소 또는 양의 피브리노겐이 풍부한 동결침전물과 결합하여 생산됩니다.

적용되면 이러한 구성 요소는 신체의 자연적인 응고 및 조직 복구 과정과 유사한 피브린 구조를 형성합니다. 실란트는 신경 복구, 뼈 치유 및 척수 손상 후 운동 회복에 사용하기 위해 연구되었습니다. 현재 새로운 치료법 승인에 필요한 최종 평가 단계인 3상 임상시험이 진행 중이다.

유전자 발현을 통한 Fibrin Sealant 기술 발전

최근 연구자들은 콜린-1(cholinein-1)로 알려진 또 다른 방울뱀 세린 프로테아제를 복제하고 발현시켰습니다. 아미노산 서열은 방울뱀 독에서 직접 채취하여 피브린 밀봉재 생산에 사용되는 독소인 자이록신과 다릅니다.

Arantes는 “현재 우리의 생각은 피치아 파스토리스(Pichia Pastori)에서 이종 발현(자연적으로 가지고 있지 않은 숙주 유기체의 단편 또는 완전한 유전자에서)을 통해 이 세린 프로테아제를 얻는 것”이라고 설명했습니다.

연구진은 1950년 프랑스에서 처음 분리된 동일한 효모 종을 사용하여 CdtVEGF라는 내피 성장 인자를 생산할 계획도 세웠습니다. 이 분자는 원래 Crotalus durissus terrificus의 독에서 확인되었습니다.

“이 성장인자는 새로운 혈관 형성을 촉진합니다. 이를 콜리네인-1과 결합하면 CEVAP에서 개발한 것보다 향상된 피브린 밀봉제를 만들 수 있으며, 이종 발현을 통해 얻을 수 있기 때문에 산업 규모 확대가 가능합니다.”라고 그녀는 말했습니다.

비슷한 유전적 발현 접근법을 통해 연구팀은 전갈 독에서 면역억제 효과가 있는 두 가지 신경독을 확인했습니다. INPA 및 UEA의 협력자들과 협력하여 그들은 또한 항종양 잠재력이 있는 것으로 보이는 Brotheas amazonicus의 독에서 BamazScplp1이라는 분자를 발견했습니다.

실험실 테스트 결과, 이 펩타이드가 유방암 세포에 미치는 영향은 일반적으로 처방되는 화학요법 치료법인 파클리탁셀과 비슷한 것으로 나타났습니다. 이는 주로 이전에 다른 전갈 종의 분자와 관련된 세포 사멸의 한 형태인 괴사를 유발합니다.

Arantes는 “우리는 또한 이종 발현을 통해 이러한 분자를 얻을 계획입니다.”라고 말했습니다.

방사성동위원소를 이용한 새로운 암 치료법 개발

상파울루주 캄피나스에서 FAPESP가 자금을 지원하는 RIDC(연구, 혁신 및 보급 센터), 즉 Cancer Theranostics Innovation Center(CancerThera)의 연구원들은 다른 치료 전략을 추구하고 있습니다. 그들의 목표는 단일 접근 방식으로 진단과 표적 치료를 결합하는 것입니다.

이 방법은 독일에서 시작되었으며 특정 종양을 표적으로 하는 분자에 다양한 방사성 동위원소를 부착하는 것과 관련됩니다. 이러한 태그가 붙은 분자는 영상화 및 치료에 사용될 수 있습니다.

“우리가 분자에 부착한 동위원소가 방출하는 방사선의 유형(양전자든 감마든)에 따라 CancerThera에서 사용 가능한 단층촬영 장비를 사용하여 이미지를 생성할 수 있습니다. 동위원소가 특정 분자를 너무 많이 포착한다는 사실을 기록하면 이를 국소적으로 더 강한 방사선을 방출하는 다른 분자로 대체하여 종양을 치료할 수 있습니다.”라고 캄피나스 주립대학교 의과대학 교수인 Celso Darío Ramos는 설명했습니다. (FCM-UNICAMP) 및 CancerThera의 주요 연구원 중 한 명입니다.

센터의 한 그룹은 다양한 암에 축적되는 분자를 식별하는 데 중점을 두고 있으며, 임상 팀은 알려진 화합물의 용도를 어떻게 변경할 수 있는지 평가합니다.

“우리는 혈액암, 주로 다발성 골수종에서 알려진 분자뿐만 아니라 두경부암, 간암, 육종, 폐암, 대장암, 위암 등의 기타 알려지지 않은 분자를 연구해 왔습니다. 또한 방사성 물질인 방사성 요오드로 치료해 온 갑상선암에 대해서도 수년간 연구해 왔지만 일부 환자는 내성을 보였습니다. 그래서 우리는 이러한 암에 대해 다른 방사성 물질을 사용한 또 다른 치료 가능성을 확인하려고 노력하고 있습니다. 환자들입니다.” Ramos는 Agência FAPESP에 말했습니다.

수지상 세포로 제작된 맞춤형 암 백신

또 다른 실험 전략은 상파울루 대학교 생의학 과학 연구소(ICB-USP)에서 개발 중이며, 연구원들은 수지상 세포를 기반으로 한 면역 요법을 탐구하고 있습니다.

ICB-USP 교수이자 프로젝트 코디네이터인 José Alexandre Marzagão Barbuto는 이러한 세포는 면역 체계의 중요한 구성 요소이며 암 환자의 경우 기능이 저하되는 경우가 많다고 설명했습니다.

“몇 년 전 암 환자의 혈액 세포에서 단핵구를 채취해 실험실에서 수지상 세포로 바꾸는 것이 가능하다는 것이 밝혀졌습니다. 그러나 이런 방식으로 생산된 수지상 세포는 종종 관용을 유도하기 위해 전환됩니다.”

이 문제를 해결하기 위해 연구팀은 건강한 기증자로부터 수지상 세포를 생성하고 이를 환자의 암세포와 융합하여 개인의 종양에 대한 면역 체계를 활성화하도록 설계된 맞춤형 백신을 생산했습니다.

교모세포종 환자를 대상으로 한 최근 테스트를 포함하여 다양한 암과 관련된 연구 결과는 이 전략이 생성하는 면역 반응이 적절하게 제어될 때 효과적일 수 있음을 시사합니다.

바르부토 박사는 “면역체계는 환자의 종양 세포와 융합된 건강한 기증자의 수지상 세포를 기반으로 한 이 백신을 이식으로 해석하고 격렬하게 반응한다”고 말했다. “우리는 흑색종과 신장암 환자를 대상으로 첫 번째 연구를 수행했고 결과는 매우 좋았으며 다른 교모세포종 환자도 있었습니다. 이제 우리는 3상 임상 연구를 수행하기를 희망하고 있습니다.”

AI를 사용하여 뇌암에 대한 MRI 예측 개선

프랑스 툴루즈 암대학교 연구소(IUCT-Oncopole) 연구진도 교모세포종에 대한 이해에 기여하고 있다. 그들의 연구는 자기공명영상(MRI)에 적용된 인공지능이 화학요법 환자의 치료 결과 및 생존과 관련된 DNA 변형이 있는지 여부를 확실하게 나타낼 수 있는지 여부를 조사합니다.

“MGMT 프로모터 영역 메틸화”로 알려진 변형은 MGMT 단백질이 생산되고 조절되는 방식에 영향을 미칩니다.

IUCT-Oncopole 연구원이자 프로젝트 코디네이터인 Elizabeth Moyal은 “MGMT 메틸화 상태는 중요한 예후 인자이지만 전체 종양을 반드시 대표할 수는 없고 재발이 다양할 수 있는 생검이 필요합니다”라고 말했습니다.

IRT Saint-Exupéry의 컴퓨터 과학자 Ahmed Berjaoui와 협력하여 팀은 원래 항공우주 애플리케이션용으로 설계된 AI 기술을 채택하여 이러한 문제를 해결했습니다.

Berjaoui는 “우리는 80%에서 90%에 이르는 높은 정확도로 생존을 예측할 수 있고 다른 기존 기술을 능가하는 모델을 개발했습니다”라고 말했습니다.