LC-MS/MS 기반 항암제 Resistance Mechanism 분석

약물 대사체 패턴 변화를 통한 내성 경로 추적과 Combination Therapy 설계 시 활용 전략

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1. 서론 – 항암제 내성과 정밀 의학의 과제

LC-MS/MS 기반 항암제 Resistance Mechanism 분석

항암제 개발은 지난 수십 년간 눈부신 발전을 이루어왔습니다. 하지만 임상 현장에서 가장 큰 걸림돌 중 하나는 내성(resistance)입니다. 환자가 처음에는 잘 반응하다가도 일정 기간이 지나면 동일한 항암제에 더 이상 반응하지 않는 상황이 빈번하게 발생합니다. 특히 표적 항암제(tyrosine kinase inhibitors, PARP inhibitors 등)나 면역항암제(checkpoint inhibitors)에서도 획득 내성(acquired resistance) 문제는 환자의 생존 연장을 가로막는 주요 요인으로 꼽힙니다.

전통적으로 항암제 내성은 유전자 변이, 단백질 발현 변화, 약물 수송체 활성화 등 유전체/단백질 수준의 요인이 중심적으로 논의되었습니다. 그러나 최근 연구들은 대사체(metabolite) 수준의 변화가 내성 발현에 중요한 역할을 한다는 사실을 보여주고 있습니다. 즉, 약물 대사체나 세포 대사 경로의 변화를 정량적으로 추적하면 내성의 조기 징후를 발견하고 새로운 치료 전략을 설계할 수 있습니다.

이 과정에서 가장 중요한 기술적 도구가 바로 LC-MS/MS(Liquid Chromatography–Tandem Mass Spectrometry)입니다. LC-MS/MS는 고감도, 고분해능, 그리고 다성분 동시 정량의 장점을 가지고 있어 항암제 대사체 연구와 내성 기전 분석에 널리 응용되고 있습니다.

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2. 항암제 내성 연구에서 LC-MS/MS의 역할

LC-MS/MS는 내성 연구에서 크게 두 가지 차원에서 활용됩니다.

1. 약물 및 대사체 정량
   • 항암제가 체내에서 어떻게 대사되는지, 내성 환자군에서 어떤 대사체 축적 또는 결핍이 나타나는지 정량적으로 확인할 수 있습니다.
   • 예: EGFR-TKI(게피티닙, 오시머티닙) 치료 환자군에서 특정 phase I 대사체 농도의 변화가 내성과 연결됨이 보고됨.
2. 세포 내 대사 네트워크 분석
   • Glycolysis, TCA cycle, pentose phosphate pathway, fatty acid metabolism 등 다양한 세포 대사 경로의 플럭스(flux)를 대사체 profiling으로 추적 가능.
   • 내성 세포는 약물 타깃 단백질 변화뿐 아니라 대사 리프로그래밍(metabolic reprogramming)을 통해 생존 advantage를 획득한다는 사실을 뒷받침.

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3. 약물 대사체 패턴 변화와 내성 경로

항암제 내성과 연관된 대표적인 대사체 변화 패턴은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

3.1 글리콜리시스(Glycolysis) 의존성 증가

• 내성 암세포는 Warburg effect(해당작용 항진)을 더욱 강화하는 경향이 있습니다.
• LC-MS/MS를 통해 포도당 유래 lactate, pyruvate, 2/3-phosphoglycerate 등의 농도를 측정하면 내성 세포에서 해당 대사체의 축적 패턴이 두드러지게 나타납니다.

3.2 TCA cycle 및 미토콘드리아 대사 변화

• 일부 항암제 내성 세포는 오히려 산화적 대사를 강화하여 세포 생존을 유지합니다.
• 예: cisplatin 내성 ovarian cancer 세포에서 citrate, fumarate, malate 농도가 LC-MS/MS 분석에서 유의하게 증가.

3.3 지질 대사(Lipid metabolism) 활성화

• 내성 암세포는 지방산 합성 또는 β-oxidation을 조절하여 세포막 재구성과 에너지 생산을 유리하게 이끕니다.
• LC-MS/MS 기반 lipidomics 분석을 통해 phosphatidylcholine, sphingolipid, acylcarnitine profile 변화를 확인할 수 있음.

3.4 항산화 대사(Glutathione pathway) 강화

• 항암제 스트레스로 인한 ROS(reactive oxygen species)를 억제하기 위해 GSH(Glutathione) pool을 증가시키는 경우가 많습니다.
• LC-MS/MS 정량 결과, 내성 세포에서 GSH/GSSG 비율이 상승하고 cysteine, γ-glutamylcysteine 등의 전구체 농도 변화가 관찰됨.

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4. LC-MS/MS 기반 내성 분석 Workflow

항암제 내성 연구를 위한 LC-MS/MS 분석은 다음과 같은 절차로 진행됩니다.

1. 시료 확보
   • 세포 수준: parental cell line vs resistant cell line 비교
   • 동물 모델: 항암제 장기 투여 후 tumor xenograft 조직 수집
   • 환자 샘플: 항암제 치료 전후의 plasma, urine, biopsy
2. 시료 전처리
   • protein precipitation, solid phase extraction(SPE), lipid extraction 등 matrix에 따라 최적화
   • polar metabolite와 nonpolar metabolite 분리를 위한 dual extraction 가능
3. LC 분리 조건
   • HILIC(Hydrophilic Interaction LC): polar metabolite 분리에 유리
   • RP-LC(Reverse Phase LC): 지질 계열 및 비극성 대사체에 적합
4. MS/MS 검출
   • Multiple Reaction Monitoring (MRM) 기반 targeted quantification
   • High-Resolution MS (Orbitrap, Q-TOF) 기반 untargeted profiling
5. 데이터 분석
   • Multivariate statistics (PCA, PLS-DA)로 내성군 vs 감수성군 차별 패턴 확인
   • Pathway analysis를 통한 내성 관련 대사 네트워크 매핑

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5. Combination Therapy 설계와 LC-MS/MS의 연결고리

LC-MS/MS 기반 대사체 profiling은 단순히 내성을 규명하는 데 그치지 않고, combination therapy(병용요법) 설계에 중요한 근거를 제공합니다.

• 사례 1: 글리콜리시스 억제제 + 표적 항암제
  • 내성 세포에서 lactate 축적이 확인된 경우, 글리콜리시스 억제제(예: 2-deoxyglucose)와 병용 시 항암 효과 상승.
• 사례 2: 항산화 억제제 + DNA 손상 항암제
  • 내성 세포에서 GSH pathway 강화가 LC-MS/MS로 확인되면, GSH 합성 억제제(buthionine sulfoximine, BSO) 병용 가능.
• 사례 3: Lipid metabolism 억제제 + TKI
  • lipidomics profiling에서 특정 phospholipid 축적이 내성과 연결될 경우, fatty acid synthase(FASN) 억제제와 병용 시 효과적.

즉, LC-MS/MS는 “어떤 대사 경로가 내성의 핵심 드라이버인가?”를 밝혀내고, 그 경로를 동시에 억제할 수 있는 약물을 병용하도록 안내하는 나침반 역할을 합니다.

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6. 국내외 연구 동향

• 해외: MD Anderson Cancer Center, Dana-Farber Cancer Institute 등은 LC-MS/MS 기반 metabolomics를 항암제 내성 연구에 적극 도입하고 있으며, multi-omics (genomics + metabolomics) 통합 분석으로 personalized therapy 방향을 제시.
• 국내: 서울대, 한국화학연구원 등에서도 LC-MS/MS 기반 항암제 대사체 연구를 활발히 진행 중이며, 특히 combination therapy 후보 발굴에 LC-MS/MS 데이터 활용이 확대되고 있음.

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7. 향후 과제와 전망

1. 정량 정확도와 reproducibility
   • 내성 연구에서 대사체 농도의 미세한 차이를 검출해야 하므로 LC-MS/MS 분석의 method validation이 필수.
2. Longitudinal sampling
   • 내성은 동적 과정이므로 환자 추적 샘플링을 통한 longitudinal metabolomics 연구가 필요.
3. AI/ML 기반 예측 모델
   • LC-MS/MS 데이터와 임상 outcome 데이터를 통합하여 내성 발생 예측 모델 구축 가능.
4. 임상 적용 확대
   • 현재까지는 연구 단계에 머물러 있으나, 향후 LC-MS/MS 기반 내성 바이오마커가 companion diagnostic으로 발전할 가능성 있음.

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8. 결론

항암제 내성은 단일 유전자 변이로 설명되지 않는 복잡한 현상이며, 세포 대사체의 재편성(reprogramming)이 중요한 역할을 합니다. LC-MS/MS는 내성 연구에서 가장 강력한 도구 중 하나로, 약물 대사체 및 세포 대사 경로의 변화를 정밀하게 추적할 수 있습니다. 이를 통해 내성의 조기 신호를 파악하고, combination therapy 설계에 직접적으로 활용할 수 있습니다.

향후에는 LC-MS/MS 기반 metabolomics 분석이 정밀 의학의 핵심 도구로 자리매김하며, 항암제 개발과 임상 적용 과정에서 내성 극복의 돌파구를 제공할 것으로 기대됩니다.