호주의 바이오인포매틱스 기업 GenieUs Genomics는 근위축성 측삭경화증(ALS) 환자를 대상으로, GenieUs 자체 유전체 분석 플랫폼 DiGAP (Deep integrated Genomic Analysis Platform)과 PacBio long-read 시퀀싱을 결합하여 개인 맞춤형 치료 전략 개발을 추진하고 있습니다.

DiGAP은 머신러닝 기반의 유전자 분류 알고리즘과 long-read 시퀀싱 데이터를 활용해 ALS 환자의 분자 수준의 다양성을 구분하고, 각 환자에게 적합한 병리적 원인 및 치료 타깃을 제시하는 것을 목표로 개발된 플랫폼입니다. 특히 long-read 시퀀싱 데이터를 활용하여 ALS 환자들의 분자 수준의 다양성을 구분하고, 궁극적으로 더 효과적인 맞춤형 치료 전략 수립에 기여하고자 설계되었습니다.

GenieUs는 본 기술을 기반으로 Duke 대학교 및 Temple 대학교와 협력하여 DiGAP 플랫폼의 유효성을 오픈라벨 2상 임상시험을 통해 검증하고자 합니다. ALS는 운동 뉴런이 점진적으로 손상되면서 운동 및 호흡 기능이 상실되는 신경퇴행성 질환으로, 현재까지 미국 FDA로부터 승인받은 치료제는 단 6종에 불과할 정도로 치료 옵션이 매우 제한적입니다. 최근 승인된 일부 치료제의 임상 효과를 둘러싼 논란을 감안할 때, 환자군 분류의 정밀도는 치료 성패에 큰 영향을 미치고 있습니다.

ALS와 같은 유전적 이질성(Genetic heterogeneity)이 큰 질환에서는, 개인 유전체 기반 분류 전략이 환자 맞춤형 치료의 핵심 요소로 주목받고 있습니다. 기존에는 대부분 short-read 시퀀싱에 의존하였으나, 이는 복잡한 구조 변이나 메틸화 정보 등 중요한 유전 정보들을 놓치는 한계가 있었고, 이를 long-read 시퀀싱으로 보완하고자 해당 기술을 도입했습니다.

진행 중인 ROAR-DiGAP 임상시험에서는 50명의 ALS 환자에게서 유전체 데이터를 확보하고, 이를 바탕으로 4가지 주요 생물학적 경로(pathway)에 따라 환자군을 분류하고, 경로별 맞춤 치료 보조제를 투여합니다.

각 환자에게는 Pacbio사의 Revio를 활용한 long-read 시퀀싱으로 확보된 DNA 정보를 기반으로 삽입, 결실, 구조 변이, 위상 정보, 메틸화 패턴 등을 정밀 분석하며, 이와 함께 생체지표(neurofilament light chain 등) 및 기능 척도(ALSFRS-R)를 종합적으로 평가합니다.

또한 환자 혈액 유래 PBMC를 유도만능줄기세포(iPSC)로 재프로그래밍한 , 운동 뉴런으로 분화시켜 유전적 하위 유형과 전사체 패턴의 상관관계를 파악하고자 하는 추가 연구도 함께 수행되고 있습니다.

GenieUs는 분석 범위를 단일 염기 변이(SNV)에서 대형 구조 변이 및 후성유전 정보(메틸화)까지 확장하고 있으며, 이번 임상시험에서 축적된 임상 데이터를 기반으로 DiGAP 플랫폼을 의료기기용 소프트웨어로 정식 인증받는 것을 장기적인 목표로 설정하고 있습니다.

현재는 ALS에 집중하고 있지만 향후 다른 운동 뉴런 질환으로의 확장 가능성도 염두에 두고 있으며, DiGAP은 SaaS 형태의 서비스, 통합 분석 소프트웨어, 라이선스 제공 등 다양한 방식으로 상용화될 계획입니다.

이번 ALS 연구는 long-read 시퀀싱 기술이 신경퇴행성 질환 분야에서 얼마나 중요한 역할을 수행하고 있는지를 보여주는 대표적 사례 중 하나입니다. 파킨슨병을 대상으로 한 타 연구에서도 HiFi 시퀀싱 기술이 치료 타깃 단백질인 알파시뉴클레인(aSyn)을 겨냥한 안티센스 치료제 개발에 기여하고 있다는 점이 주목받았습니다.

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