암과의 전쟁에 천문학자들도 참천하다희망편지 81호   발송일: 2019.12.23



별과 행성을 연구하는 컴퓨터 코드가 유방 속 침전물 찾다
천문학자들이 개발한 기술들이 유방암과 피부암에 대항해 싸우는 데 도움이 될 수가 있다. 엑시터 대학교의 찰리 제인스는 자신과 팀 헤리스 교수의 연구진의 연구를 랭커스터 대학교에서 개최된 영국 왕립 천문학회의 전국 천문학 회의에서 발표했다.

천문학의 큰 부분은 빛을 탐지하고 분석하는데 의존한다. 예를 들면 천문학자들은 빛이 가스 먼지 구름(성운) 속에서 흩어지고 흡수되고 재방출되는 것을 연구해서 구름 내부에 대한 정보를 입수한다. 엄청나게 규모가 차이가 나지만 인체를 뚫고 이동할 때 빛이 겪는 과정은 우주 공간에서 관찰되는 과정과 아주 유사하다. 또 무언가 잘못되면 그런 변화가 분명히 나타나는데, 인체 조직에 암이 생길 때도 마찬가지이다.

영국에서는 매년 약 6만 명의 여성이 유방암으로 진단받고 12,000명이 사망한다. 조기 진단이 해결의 열쇠로 가장 초기 단계에 진단을 받은 여성은 90%가 최소한 5년을 생존하는데 이에 비해 가장 진행한 단계에서 진단을 받은 여성의 5년 생존율은 15%밖에 되지 않는다.

유방암은 유방에 아주 작은 칼슘 침전물들을 만드는데, 빛이 조직을 통과할 때 변하는 파장을 통해 침전물을 탐지한다. 엑시터 대학교 연구진은 별과 행성의 형성을 연구하기 위해 개발한 컴퓨터 코드가 침전물을 찾는 데 이용될 수도 있는 것을 깨달았다.

제인스는 다음과 같이 말했다. “조산아의 혈중 산소를 측정하거나 레이저로 포트와인 얼룩을 치료하는 것처럼 빛은 다양한 의학적 진보의 바탕이 된다. 따라서 천문학과는 자연적인 관계가 있고 우리는 우리의 연구가 암과 맞싸우는 데 이용되어 아주 기쁘다.”

연구진은 탐지된 빛이 어떻게 인체 조직의 영향을 받는지를 더 잘 이해하기 위해서 엑시터 대학교의 생명과학자인 닉 스톤과 함께 컴퓨터 모델을 다듬고 있다. 그들은 언젠가는 불필요한 조직검사를 피하는 신속한 진단 테스트를 개발해서 수많은 여성들의 생존을 높일 수 있도록 개선할 작정이다. 그런 기술을 시험하고 규모가 더 큰 임상시험을 실시하기 위해서 엑시터 대학교 로열 데번 엑시터 병원의 임상의들과 함께 작업을 이미 진행하고 있다.

나노 입자를 통한 광열 치료로 피부암 연구
두 번째 프로젝트에서 엑시터 대학교 연구진은 컴퓨터 모델을 이용해서 비흑색종 피부암(NMSC)을 치료하는 잠재적인 새로운 치료방법을 찾고 있다. 이는 가장 흔한 유형의 피부암으로 영국에서 매년 8만 건 이상이 보고된다. 비흑색종 피부암은 2020년에는 국가보건서비스에 매년 1억8천만 파운드(약 2,643억)의 비용 부담을 주며 그 비용은 갈수록 늘어날 것으로 예상되고 있다. 이들 연구진은 엑시터 대학교 의대의 앨리슨 커노우와 협력해서 자신들의 코드를 이용해서 피부암 치료를 연구하기 위한 모의 가상 실험실을 개발하고 있다.

두 갈래 연구는 빛으로 작동되는 약품들(광역학 요법)과 빛으로 가열되는 나노 입자(광열치료)를 살펴보고 있다. 모의시험은 가상적인 피부 종양 속에서 금 나노 입자가 근적외선에 노출되어 어떻게 가열이 되는지를 살펴보고 있다. 1초간 조사하면 가열되어 종양의 온도가 섭씨 3도나 올라간다. 10분 조사하면 종양의 온도가 20도나 올라가는데, 이는 종양의 세포들을 죽이기에 충분하다. 지금까지 나노 입자를 이용한 광열치료는 실험동물에서 효과가 있었는데, 연구진은 실험 상황을 좁혀가는 자신들의 코드를 사용해서 이 기술을 인간에게 적용할 수 있도록 연구하고 있다.

제인스는 이렇게 말했다. “기초 과학의 발전을 개별적으로 보지 말아야 한다. 천문학도 예외가 아니고 처음부터 예측하는 것은 불가능하지만 천문학의 발견과 기술이 때로는 사회에 이익이 된다. 우리의 연구가 바로 그런 좋은 실례이고 의료계의 동료들이 암과 싸우는 것을 도울 수 있다는 것이 정말로 자랑스럽다.”

진짜 종양들의 영상으로 만든 3차원 모델을 사용하는 것과 그런 모델들이 상이한 치료방법에 반응하도록 자극을 주는 것이 다음에 연구할 단계들에 포함되어 있다. 종양들이 치료에 어떻게 반응하는지에 대한 자료는 있고, 그런 자료가 모델들을 서로 비교해보는 훌륭한 실측 자료가 된다. 그런 식으로 연구진은 특정한 종양 유형에 대해 상이한 유형의 치료가 더 효과적일는지를 예측하고 치료 계획을 선택할 때 임상의들이 더 많은 치료 대안을 갖도록 할 수가 있을 것이다
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