Mila 이야기와 Antisense oligonucleotides 치료제

Mila 이야기와 Milasen 약물에 대해서는 언젠가 한번 정리하고 싶었던 내용이었는데, 때마침 최근에 개최되었던 2021년 미국 인간유전학회 (ASHG)에서는 Mila 이야기에 관한 최신 업데이트 내용이 발표되었습니다. 이에 관련 내용에 대한 포스팅을 작성하려고 합니다. 제가 현재 속해 있는 보스턴 어린이 병원 (Boston Children’s Hospital) 의 연구진들은 Mila라는 희귀 질환 환우를 위한 맞춤 치료 (Personalized therapy) 를 제공하기 위해 치료제를 개발하게 되는데, 이 과정이 Mila의 이야기, 그리고 치료제는 ASO 약물인 Milasen이 됩니다.

Mila 이야기와 Milasen

보스턴 어린이 병원 (Boston Children’s Hospital) 소속 Timothy Yu 박사와 소아 희귀 질환인 Batten Disease 환아인 Mila, 그리고 Mila의 엄마

Mila는 전장 유전체 시퀀싱 (Whole-genome sequencing) 을 통한 유전자 검사를 통해, MFSD8 (CLN7) 유전자의 문제로 발생하는 희귀 질환인 Batten 병을 진단 받게 됩니다. 이에 연구진들을 Antisense oligonucleotides (ASO) 라는 물질을 이용하여, Mila의 유전병이 발생하는 원인을 차단하여 증상을 개선시키는 Mila만을 위한 치료제를 개발하는데 착수하였습니다. 이는 Mila가 가지고 있는 특정 돌연변이를 타겟으로 하는 환자 맞춤 치료 약물 (Personalized drug) 이기에, 약물의 이름도 Mila의 이름을 따서 Milasen이라고 붙여지게 됩니다. 이에 따라 이 약물의 임상 시험도 “n of 1 clinical trial” (다수의 환자 중 단 한명을 위한 임상 시험)이라고 부르게 됩니다. (참고로 본 연구는 현재 KAIST에 계시는 김진국 교수님께서 1저자로 참여하여 진행되었습니다.)

Mila는 2016년 위와 같이 해당 질병을 진단받고, 질병의 발생 메커니즘을 이해하고, 이를 치료하기 위한 기전에 맞는 약물을 개발하여, 임상 시험에 들기까지 연구진의 많은 노력 끝에 Milasen이라는 약물이 탄생하게 됩니다. 그러나 Mila는 맞춤 치료제에도 불구하고, 최근 안타깝게도 사망하였다고 합니다.

2021년 미국 인간유전학회 (ASHG)에서 Yu 박사의 발표에 따르면, 이러한 희귀 질환은 더 이른 시기에 빠른 진단을 통해서 치료가 빨리 이뤄져야하기에, 이러한 안타까운 결과가 나오지 않았는가 생각된다 합니다. Mila의 이야기는 비록 해피 엔딩으로 끝나지는 못했지만, 다수의 많은 희귀 질환 (Rare disease) 환자들에게 새로운 희망을 줄 수 있는 개별 맞춤 치료제에 대해 많은 부분들을 시사해줍니다. 이러한 교훈을 바탕으로, 최근에는 더 많은 환자들에게 해당 치료제를 개발하고 안전하게 적용할 수 있는 많은 임상시험들이 진행되고 있습니다.

Mila에 이어, ASO 약물 치료를 시작하게된 많은 희귀 질환 환자 중 한명인 Kuzu. 위 환아는 신경계 이상 질환인 Ataxia-telangiectasia를 3세에 진단받고, Mila보다 조금 더 이른 시기에 치료를 시작하였고, 현재까지 해당 질환의 많은 이상 증상들이 나타나지 않고 있다고 합니다. 연구진에 의하면 아직까지 약물 치료제가 완벽한 성공을 거두었다고 말하기에는 이르지만, 기대가 되는 결과 임에는 분명합니다.

Antisense Oligonucleotides 약물의 작용 기전

Antisense Oligonucletides (ASO)는 위와 같은 기전을 통해, 유전자의 발현을 교정함으로써 이루어지게 됩니다. 돌연변이를 가지고 있는 환자의 이중 나선 DNA에 달라붙는 ASO를 디자인하여, 문제가 있는 유전자의 발현을 교정하는 것이지요. 이상이 있는 단백질이 많이 발현하는 경우에는, 1) 이상 단백의 발현이 일어나지 않게 ASO와 결합하여 분해를 유도 (RNAse H cleavage, RNA interference) 하거나, 2) 이상 단백의 발현을 구조적으로 방해 (Steric hindrance) 하게 됩니다. 반대로, 기능이 망가진 단백질이 발현하는 경우에는 정상 단백질의 발현을 유도하기 위해, 3) 유전자 발현 과정 중 Splicing 위치를 교정 (Splice modulation) 함으로써, 이상 단백질의 발현을 정상화 시킵니다. 위에서 언급한 Mila의 경우에는, 위 그림 중 splicing의 이상이 발생한 경우로 Milasen을 2b)의 기전을 통해 Splice modulation을 함으로써 치료제로 작용하게 됩니다.

다만, 위와 같은 치료제는 어떻게 환자의 이상이 발생하는 부위만 특이적으로 타겟할 것인가? 어떻게 효율적으로 환자의 이상이 있는 부위에 전달하는가?와 같은 기술적 문제를 포함하게 됩니다. 특히 ASO의 경우, 외부 물질로 인식이 되기에 면역 반응을 유도할 수 있고, 주사 부위 염증 반응 등의 부작용을 흔하게 발생시키게 됩니다. (Mila의 경우에는 척수강 내에 주입하여, 치료제를 전달하였다고 합니다.)

Milasen의 치료제 개발 및 검증을 위한 전략 및 과정을 보여주는 그림

관련 포스팅 보기

앞으로는 유전자 검사가 점점 보편화 되면서, 희귀 질환 환자의 유전 질환의 진단률이 점점 높아질 것으로 보입니다. 이와 더불어 해당 질환의 진단을 통해, 질환의 발생 메커니즘을 이해하게 되면, 이를 통해 환자에게 점점 맞는 맞춤 치료법들도 함께 개발될 수 있을 것으로 기대됩니다. 다만, 이러한 치료제들이 개발되기에는 많은 현실적 장벽들이 남아 있으며, 특히 Mila의 이야기는 환우회, 지역사회 등이 재단을 설립하고, 병원 및 연구소 등이 협력하여 치료제를 개발함으로써 앞으로의 희귀 질환 치료가 나아가야할 방향을 제시해주고 있다는 점에서 많은 시사점을 던져주고 있습니다.

References

관련 기사: https://www.science.org/content/article/personalized-rna-drugs-may-soon-be-available-more-rare-genetic-diseases

Mila 재단 홈페이지: https://www.milasmiracle.org/

Kim, Jinkuk, et al. “Patient-customized oligonucleotide therapy for a rare genetic disease.” New England Journal of Medicine 381.17 (2019): 1644-1652.

Dhuri, Karishma, et al. “Antisense oligonucleotides: an emerging area in drug discovery and development.” Journal of Clinical Medicine 9.6 (2020): 2004.

유전체 데이터 분석을 위한 서버 운영 (feat. harvard e2)

저는 현재 하버드 부속 연구기관 중 하나인 BCH (Boston Children’s Hospital)의 연구 서버 (Researching computing) “E2“를 이용하여, WGS 분석을 진행하고 있습니다. E2는 대략 1000개 이상의 연산용 cpu를 가지고, BCH 소속 많은 연구실의 연구자들의 Bioinformatics 관련 분석을 처리해주는 서버입니다. Genome sequencing 관련 분석은 Target 또는 Exome sequencing과 다르게 그 엄청난 데이터 사이즈로 인하여, 연구용 서버를 이용하여 많은 수의 샘플을 처리하는데 많은 Computational Resource (=cpu&memory)를 요구하게 됩니다. 이번 포스팅에서는 추후 효율적인 연구용 서버의 활용에 참고하기 위해, 하버드 부속 연구 기관에서 다양한 Omics 관련 분석을 위한 연구용 서버를 어떻게 운영하는지에 대해서, 기록으로 남겨두고자 합니다.

[e2 서버의 대략적인 구성과 스펙]

연산 서버와 데이터 저장 서버

기본적으로 연산 서버와 데이터 저장 서버가 나뉘어져 있고, 연산용 CPU 서버는 중앙 관리자가 관리를 맡아서 연구자들이 공유하여 사용할 수 있도록 돕고 있다. 연구를 지원하는 연구 지원 파트에 서버 관리만 전담으로 하는 인력들이 존재한다. (이들의 역할이 서버 유지에 매우 중요함.) 반면, 데이터 저장 (Storage) 공간은 연구실별로 사용료를 지불하고 저장 공간을 구매해서 사용한다. 연산용 서버는 여러 연구실에서 기기를 기증을 받은 후에, 이들을 모두 묶어서 하나의 커다란 Cluster를 구축하였다. 기증자에게는 High Priority (우선권)를 주어 해당 서버에 작업을 던지는 경우, 다른 일반 사용자보다 먼저 작업이 돌아가도록 구축되어 있다. 이렇게 모든 Computational resource를 하나의 Cluster로 구축하면, 더 빠르고 집중적으로 자원을 배분하면서 사용할 수 있기 때문에, 효율적으로 서버를 사용하는데 유리하다. 서버의 연산 작업은 24시간 내내 돌아가는 것이 아니기 때문에, 컴퓨팅 파워를 집약적으로 사용하면서, 동시에 기증자에게는 Advantage를 주어, 운영에 적합한 정책으로 생각된다.

Software Package

기본적으로 서버에 설치되어 있는 프로그램들은 연구를 진행하면서, 흔하게 사용되는 tool들을 위주로 Biogrid라는 Package로 구성되어 있다. 이는 Harvard에서 BioGrids consortium을 구축하여 관리하고 있는데, 대략 300 여개의 Genomics and Bioinformatics toolsets을 포함하고 있다. 해당 패키지는 매일 업데이트 되고, 서버에서는 해당 패키지를 로딩하면 바로 쓸 수 있게 구성되어 있어서, 프로그램을 따로 설치할 필요가 없다. 역시나 BioGrids consortium에는 연구용 프로그램 패키지만을 지원하고 관리하는 인력이 따로 존재한다!

[Dependency 관련 문제] Biogrids 패키지에 속해있는 프로그램들의 경우는 따로 dependency를 고려하지 않아도 되나, 추가적인 프로그램들을 구동하는데 필요한 환경 (Dependency)을 구축할 경우, Docker 또는 Singularity와 같은 Container를 이용하여 Handling을 하도록 되어있다.

[관련 페이지] BioGrids Consortium : https://biogrids.org/

[관련 페이지] Singularity Documentation : https://sylabs.io/guides/2.6/user-guide/index.html

Job Scheduler: Slurm

연산 작업의 매니저로는 Slurm을 이용하여, 관리하고 있다. 모든 사용자들은 Slurm을 통해서만 작업을 제출할 수 있으며, 사용자 정책 (User Policy)을 따라서 사용하도록 교육을 받는다. 사용자에게 할당된 기본적인 디스크는 아래와 같다.

[관련 페이지] Slurm 관련 문서 보기 : https://slurm.schedmd.com/documentation.html

On Demand

추가적으로 E2는 Web-page를 통해 GUI 기반으로 서버에 접근할 수 있는 (Interactive Session) On Demand 서비스를 구축하고 있다. 특히, Jupyter-Notebook, Rstudio, MATLAB, IGV Browser와 같이 범용적이고 흔하게 쓰이는 프로그램의 경우에는, 사용자들이 바로 개인 노트북 등을 통해 서버에 접근하고 작업을 제출하는 용도로 널리 쓰이고 있다.