바이오인

 

큰 틀에서 봤을 때 암은 진화 법칙을 따른다고 할 수 있는데, 이는 클론이 돌연변이를 획득하여 적응하고, 성장하는 속도에 의해 결정된다. 차세대 염기서열 분석법은 대부분의 암종의 유전적 조성을 알게 해주었고, 암 유전체학적 접근은 시공간에 따른 암의 진화학적 패턴에 대해 새로운 통찰력을 얻게 해주었다. 암의 진화는 종양 세포 집단의 거대한 규모, 염색체 불안정성, 표현형의 유연성에 대한 잠재력 때문에 종의 진화와는 다른 독특한 경우로 볼 수 있다. 그러나 진화 이론은 암 발달 과정과 암 치료 실패 과정을 이해하는 데에 큰 도움을 줄 수 있다. 이는 개별 종양의 행동을 예측하고 암 치료 전략을 수립하는 데에도 적용될 수 있다.

1. 서론

2. 본론

  2.1. 암 진화에 대한 현재의 모델들

  2.2. 유전체학으로 진화 양식 추론하기

  2.3. 선택 찾기(Detecting selection)

  2.4. 암 진화 과정에서의 염색체 불안정성(chromosome instability, CIN)

  2.5. 진화적 패턴과 환자의 임상 결과들

  2.6. 치료 내성을 지닌 클론들의 기원

3. 결론과 전망

 

종양은 여러 하위 세포 집단들로(서브클론; subclone) 구성되어 있고 이들은 SNVs(single nucleotide variants, 단일 염기 서열 변이)나 indels(small insertions or deletions, 작은 규모의 삽입 혹은 결손), CNAs( number alterations, 복제수 변이)를 비롯한 유전적 변화 같은, 표현형에 영향을 주는 다양한 특징에 따라 구분된다. 유전적인 종양 내재적 이질성(intratumour heterogeneity)은 대부분의 암종에서 나타나는 특징이고 이는 클론성 진화(clonal evolution)의 주 재료가 된다. 기본적으로 암의 클론성 진화를 매개하는 생물학적 기전은 무성의 종(asexual species)이 진화할 때의 기전[복제(replication), 유전적 변이, 유전적 부동(genetic drift), 선택(selection), 환경적 변화]과 비슷하다. 신 다윈주의의(neo-Darwinism) 핵심은 진화 생물학을 분자 수준, 즉 DNA 염기서열 수준에서 다룬다는 점이며, 이는 멘델 유전학과 다윈의 적응(adaptation) 간의 간극을 메워준다. 암은 체세포에 유전 변이가 축적되는 체세포 진화(somatic evolution)를 하기 때문에 분자적 진화는 암과 관련이 있고, 유전체 염기서열분석법은 체세포 진화(somatic evolution)의 시공간적 패턴을 이해하는 데에 사용되는 핵심 기술이다. 분자적 진화의 이론적 토대는 지난 90년 동안 진화론을 설명한 수학 공식으로 이루어진 집단 유전학에 있는데, 이는 암의 클론성 진화를 이해하는 데에도 사용되어 왔다. 종양 클론의 진화적 역동성에 대한 연구는 본질적으로 시공간에 따른 종양 하위 집단들의 상대적 빈도와 관련 있다. 물론 몇 가지 독특한 특성으로 인해 암 진화는 전통적인 종의 진화와 구별되는 면이 있지만, 전통적인 진화론이 암 발달을 이해하는 데에 활용될 수 있다.

 

과거 5년 동안, 수 많은 차세대 염기서열분석법(next-generation sequencing, NGS)관련 연구로 암의 진화적 측면과 이에 대한 임상적 의미가 연구되었다. 본 리뷰에서는 암 진화에 대한 이론적 모델의 개론과 유전체 데이터를 정확하게 해석하는 것, 진화적 역동성을 추론하는 것을 다루고자 한다. 특히, 전이 과정에서 암이 진화할 때 driver로 기능하는 염색체 불안정성(chromosome instability, CIN)의 역할과 암의 진화적 분류의 임상적 가치, 마지막으로 암 치료 실패와 관련한 클론성 진화의 역할에 대해 논의하고자 한다.

 

 

암은 매우 복잡한 시스템이지만, 이는 한편 비교적 단순한 진화적 과정으로 구성된다: 변이(mutation), 유전적 부동(genetic drift), 선택(selection) 그리고 상호 작용하는 수많은 요소들(예를 들어, 수억 개의 암 세포는 한 지역 안에 존재하며 종양 미세 환경이 이를 둘러싸고 있음). 겉으로 드러나는 암 세포의 행동은 서로 다른 진화 양상으로 관측되며, 이는 앞서 언급한 단순한 과정들의 조합으로 구분된다 (그림 1). 즉, 시간 흐름에 따라 선택압(selective pressure)이 달라지기 때문에 진화의 양상도 달라질 수 있다. 여기에서는 선택의 원리와 진화의 여러 양상에 대해 다루고자 한다.

 

 

하나의 계통(lineage)이 다른 계통들의 우위를 점했을 때 더 많은 자손을 남기고 생존하게 되어 결국 적응하게 되는 과정에서 볼 수 있듯이, 진화의 핵심 동력은 바로 “선택”이다. 일반적으로 양성 선택은 집단 안에 한 계통의 빈도가 증가해서 종양이 발달하는 것을 일컬으며, 음성 선택 혹은 purifying selection은 집단 안에서 적합도(fitness)가 감소해서 계통이 사라지게 하는 진화적 동력을 의미한다(예, 강력한 neo-antigen의 제거). 그러나, 선택은 항상 일어나는 현상은 아니다. 변이와 유전적 부동은 지속적으로 일어나고 이들의 빈도는 세포 분열과 집단의 역동성에 의해 좌우되지만, 선택은 환경에 따라 달라진다. 예를 들어, 한 집단 안에서 월등하게 생존에 유리한 계통이 없어서 양성 선택이 나타나지 않으면, 이 집단에서는 변이와 유전적 부동은 나타나지만 진화는 중립적으로(neutrally) 일어난다. 따라서, 종양 계통 나무의 가지(branching)가 항상 클론성 선택을 의미하는 것은 아니며, 가지가 뻗는 것은 변이 과정의 자연스러운 결과물로 볼 수 있다. 선택은 특정 계통들(가지들)이 다른 것들의 우위를 점하게 하는 것과 같이, 종양 나무의 가지치기 같은 효과를 준다. 선택 과정에서 돌연 변이율(mutation rate)은 중요하다. 높은 변이율은 다양성을 증가시킬 뿐 아니라, 종양의 성장을 억제하는 해로운 변이 생성율도 높인다. 예를 들어, 과도한 CIN은 세포를 죽게 만들며 적정한 수준의 CIN은 진화적으로 유리하게 작용한다. 예를 들어, CIN을 지닌 종양 집단의 진화에서 APC 세부 유닛의 변이가 선택되곤 하는데, 이는 유사분열을 지속 가능하게 하고 염색체의 잘못된 분리(mis-segregation)를 막아주며, 과도한 CIN의 감쇠(attenuation)를 초래한다.

 

수학적 모델에 따르면, 증가하고 있는 집단은 특정 계통의 세포가 우연히 획득한 적합도를 증가시키는 변이를 양성 선택하는 한편, 집단의 나머지 계통은 해로운 변이로 인해 음성 선택되는 작용을 통해 두 배의 이득을 보면서 변이의 표현형(mutator phenotype)을 선택한다고 한다. 또 다른 모델에서는 종양화(transformation)와 종양 발달에 필요한 일련의 변이 세트를 획득함으로써 변이의 표현형이 발암 과정의 효율을 증가시킨다고 설명한다.

 

 

세포 분열과 변이는 유전형 수준에서 지속적으로 분기점을 생성하기 때문에 진화는 항상 분화한다고 볼 수 있다. 암이 변이의 표현형을 가지곤 하기 때문에 이는 특히 암 유전체에서 명백한 현상이다. 따라서 이론적으로 모든 시점에서 하나의 종양 집단은 서로 다른 세포 계통들로 구성된다고 볼 수 있다. 이 서로 다른 계통의 세포들이 탄생하고 죽는 무작위적인 활동을 하다가 유전적 부동을 일으킬 수 있는데, 이는 한 계통이 우연히 다른 계통들보다 생존과 확장에 유리한 자손들을 더 생산함으로써 발생한다. 모든 계통은 궁극적으로 생존 가능한 자손을 생성할 확률이 중립적이기 때문에 유전적 부동은 중립적 진화(neutral evolution)의 한 형태로 볼 수 있다. 가지 뻗는 것(Branching)과 같은 패턴은 정상 조직 안에서도 나타나는데, 이는 가지 뻗기가 증식하는 조직의 필수적인 부산물 임을 보여주는 것이다. 그러나 서브 클론의 암 driver 변이들이 암 발달에 미치는 영향에 대한 연구에서 보였듯이, 증식하는 데에 아무 제한이 없다면 하나의 암 서브 클론의 적합도가 증가했을 때, 이 서브 클론은 선택되고 확장할 것이다. 또한, 특정 계통에 동일한 암 driver 유전자에 변이가 생길 때 병렬적으로 서브 클론이 확장되는 것을 볼 때, 선택은 동일한 종양 안에서 존재하는 병렬적 진화에서도 뚜렷하게 나타난다.

 

 

선형 진화 모델은 시간이 흐르면서 오직 하나의 계통만 생존했을 가능성을 제시한다. 그러나, 화석 기록에서 볼 수 있듯이 이는 오직 한 개의 계통만 순차적으로 진화했다는 것을 의미하는 것이 아니다. 만약 샘플링 시점에서 한 개의 클론만 살아남아서 관측이 되었다면, 당연히 진화는 선형적으로 일어난다고 생각할 수 있다. 그러나, 현재 암 유전체 데이터를 통해 얻는 선형 진화에 대한 결과들은 샘플링의 제약과 제한적인 NGS 기술의 해상도에 의존한 결과이기 때문에 꼭 그렇다고 볼 수는 없다.

 

 

중립적 진화는 집단 안에 별다른 선택이 일어나지 않았을 때 발생하며, 선택 사이에 발생하는 진화로 볼 수 있다. 적응적 변이(adaptive mutation)가 일어나기 전에 집단은 중립적으로 진화하고, 변이가 발생하기 시작하면 완전한 혹은 부분적인 클론성 파동(clonal sweep)이 시작될 수 있다. 이 파동(sweep)이 완벽할 뿐 아니라 집단 내 모든 세포들이 이 적응적 변이를 가지게 되면, 역동성은 다시 중립적으로 바뀌게 된다.

 

 

단속 진화는 적응된 변이가 점진적으로 나타나지 않고, 갑자기 출현했기 때문에 나타난다고 볼 수 있다. 만약 적응된 변이가 소실(loss), 획득(gain), 이동(translocation) 등과 같은 대규모의 유전체 변이라면, 이를 가진 클론은 ‘hopeful monster ’라 할 수 있다. ‘Hopeful’은 변이가 적응력을 가질 수 있을지 없을지를 나타내는 표현이며, 소규모 변이와 비교했을 때 적응된 클론 유전체는 아주 많은 변화가 일어난 상태이다. 단속 평형은 엘드레지(Eldredge)와 굴드(Gould)가 1970년대 초, 종의 진화에 대해 처음 언급할 때 제시한 모델로서, 적응은 지정학적으로 고립된 작은 niche 안에서 일어나며 niche 밖에서 새롭게 적응한 개체가 더 큰 집단을 통해 빠르게 증가하기 전까지 나타난다는 것을 제시한다. 이 niche는 작기 때문에 점진적으로 적응하는 집단은 확장되기 전까지는 샘플링되기 어렵고, 따라서 대규모 집단의 진화는 적응한 클론이 확장함에 따라 단절되는 형태를 띄게 된다. ‘평형’이란 적응된 클론이 거의 관측되지 않을 정도의 적은 빈도로 집단 내에 오랜 기간 존재하는 것을 의미한다.

 

 

적응은 표현형 수준에서 일어나지만, 암 세포의 표현형을 본래의 환경 안에서 파악하는 것은 쉽지 않다. 대안적으로 유전자 발현 측정으로 많은 정보를 얻긴 하지만, 암 전사체의 복잡성 및 유연성, 종양 미세 환경 내에서 세포의 유전자 발현 신호의 기여도를 고려하면서 이를 진화적 측면에서 해석하는 것은 쉽지 않다. 그렇기 때문에 현재까지 암 진화 연구는 유전체 프로파일링을 선호한다. 그러나, 우리가 유전형을 연구함으로써 표현형을 이해하고자 할 때 겪게 되는 몇 가지 문제들이 있는데, 이는 분자적 진화 영역에서 몇 십 년 동안 제기되어 온 문제이다. 핵심은 치료 내성 유전자와 같은 특정한 예외를 제외하면 우리는 암 유전형-표현형 지도를 모른다는 것이다. 따라서, 암의 계통수를 그리고 이에 해당하는 적응된 형질을 이해하는 것은 여전히 난제이다.

 

 

일반적인 대량 시퀀싱은 수 많은 세포로 구성된 샘플을 프로파일링하는 것인데, 이는 주로 암 진화의 역동성을 추론할 때 한계를 지닌다. 샘플을 구성하는 수많은 세포들의 개수보다 (천만-십억) 시퀀싱의 일반적인 depth (100-1,000X)가 월등히 작기 때문에 대량 시퀀싱은 주어진 샘플 안에 있는 주요 암 세포 집단의 변이만 측정할 수 있다. 암 세포 집단 각각의 doubling은 집단 내 발생하는 새로운 변이의 빈도를 절반으로 만들기 때문에 일곱 번의 doubling 후의 새로운 변이는 100X 시퀀싱으로는 측정할 수 없고, 열 번의 doubling 후의 새로운 변이는 1,000X 시퀀싱으로도 측정할 수 없다. 그러므로, 수백¬–수 천개의 세포와 같이 소규모의 클론성 확장을 유발하는 선택을 찾는 것은 보통 문제가 아니다. 기저 세포로 인한 오염도 암 세포의 변이 빈도를 희석시키기 때문에 문제가 된다. 그러므로 대량 시퀀싱은 주로 샘플 내에서 세포의 MRCA (the most recent common ancestor)에 대한 정보, 즉, 현재 종양에서는 이미 멸종한 계통을 의미하는 계통 나무의 한 노드에 대한 정보만 제공해줄 뿐이다. 대량 샘플 안에 세포가 많을수록 MRCA는 더 오래된 것이 되고, 여러 지역에 대한 대량 시퀀싱(multi-region sequencing)을 할 경우 가지는 더 짧아지게 된다. 수학적으로 이 현상은 합류 이론(coalescent theory)에서 나타나는 현상이다. 결과적으로 하나의 종양을 서로 다른 크기로 샘플링할 경우, 각각은 클론 구조에 대한 서로 다른 그림을 그리게 될 수도 있다는 것이다.