Immune landscape of the tumour microenvironment in Ethiopian breast cancer patients: 에티오피아 유방암 환자의 종양 면역 미세환경 분석 리뷰

dijw1412c1 2025. 3. 22.

본 연구는 유방암 치료 및 예후 예측에 중요한 역할을 하는 종양 면역 미세환경(Tumor Immune Microenvironment, TIME)에 대한 이해를 높이고자, 에티오피아 여성 유방암 환자를 대상으로 면역 유전자 발현 프로파일을 분석한 연구입니다. 82명의 환자 샘플로부터 FFPE 조직을 이용해 RNA를 추출하고, PAM50 기반 유방암 분류와 함께 54개의 면역 관련 유전자의 발현을 Nanostring 플랫폼을 통해 분석하였습니다. 그 결과, 서로 다른 면역 활성도를 기반으로 4개의 면역 표현형(immune phenotypes, IP1~IP4)이 정의되었으며, 이들은 면역 세포 침윤도, 유전자 발현 패턴, 그리고 생존율과 밀접하게 연관됨이 밝혀졌습니다. 특히 IP4는 면역 활성이 높은 아형으로 생존율이 높았고, 반대로 IP2는 면역 억제 유전자와 활성 유전자 모두 낮게 발현되어 면역 무반응성(inert) 상태를 보였습니다. 본 연구는 아프리카계 유방암 환자 집단의 면역학적 특성을 최초로 심도 있게 분석한 연구로, 향후 맞춤형 면역치료 전략의 기초 자료로서의 의의가 큽니다.

연구 배경 및 중요성

유방암은 전 세계 여성에서 가장 흔한 암 중 하나이며, 아프리카와 같은 저자원 국가에서는 진단과 치료의 지연으로 인해 사망률이 특히 높습니다. 분자 아형에 따라 유방암은 다양한 임상 양상을 보이며, 이를 기반으로 한 치료 전략이 발전해왔지만, 동일 아형 내에서도 치료 반응과 예후는 매우 다양하게 나타납니다. 최근 종양 미세환경, 특히 면역세포 구성과 그 활성 정도가 예후에 미치는 영향이 부각되며, TIME을 기반으로 한 분류가 새로운 치료 타겟으로 주목받고 있습니다. 하지만 아프리카계 여성 유방암 환자에서의 면역 미세환경에 대한 연구는 매우 부족한 실정이며, 본 연구는 이러한 격차를 메우고자 수행되었습니다.

연구 목적 및 배경

본 연구의 목적은 다음과 같습니다. 첫째, 에티오피아 여성 유방암 환자의 종양 조직에서 면역 유전자 발현 프로파일을 분석하여 TIME의 아형을 규명하는 것. 둘째, 다양한 면역 표현형(IP) 간의 유전자 발현 및 면역세포 침윤의 차이를 규명하고, 생존율과의 연관성을 분석하는 것. 셋째, TCGA 데이터베이스의 아프리카계 미국인 유방암 환자 데이터를 이용한 외부 검증을 통해 연구 결과의 일반화를 시도하는 것입니다.

연구 방법

에티오피아 Tikur Anbessa 병원에서 수집된 FFPE 유방암 샘플 82개 분석
Nanostring 플랫폼을 이용한 54개 면역 관련 유전자 및 PAM50 유전자 발현 분석
PIK3CA hotspot 변이(p.E542K, p.E545K, p.H1047R) qPCR 분석
Hierarchical clustering을 통한 면역 표현형(IP1~IP4) 도출
HE 염색을 이용한 TILs 분석
Kaplan-Meier 생존 분석 및 TCGA 외부 검증

RNA 추출은 Qiagen miRNeasy FFPE kit를 사용하였고, 유전자 발현은 Nanostring nCounter MAX/FLEX 시스템으로 분석되었습니다. 데이터 정규화는 geNorm 알고리즘 기반 11개의 housekeeping 유전자를 사용하였으며, ROSALIND® 플랫폼에서 DEG 분석과 면역세포 타입 추정을 수행하였습니다. 생존 분석은 Kaplan-Meier 및 Log-rank test로 평가되었습니다.

주요 발견 및 결과

Hierarchical clustering을 통해 면역 유전자 발현 양상을 기준으로 IP1~IP4의 네 가지 면역 표현형이 도출되었습니다. 이 중 IP4는 CD8, CD3E, CXCR6 등 세포독성 T세포 및 항종양 관련 유전자의 발현이 높고, TIL이 많아 ‘면역 활성형(immune-inflamed)’으로 정의되었습니다. 반대로 IP2는 모든 면역 유전자의 발현이 낮아 ‘면역 무반응형(immune-inert)’으로 분류되었고, 대부분 luminal A 아형과 일치했습니다. IP3는 TNBC가 많고, 일부 억제 유전자만 선택적으로 발현되었습니다. TCGA 검증에서도 유사한 IP 분류가 재현되었으며, 면역 활성 아형(IP1, IP2)은 생존율이 높았습니다.

실험 결과 요약

항목	결과
면역 표현형 수	4가지 (IP1~IP4)
면역 유전자 발현 특징	IP4에서 가장 활성화, IP2는 억제 및 활성 모두 낮음
TIL 수치	IP4 > IP1/IP3 > IP2
PIK3CA 변이 빈도	IP4: 33.3%, IP2: 31%, IP3: 6.25%
예후	IP4 생존율 높았으나 통계적으로 유의하지 않음
TCGA 검증	유사한 IP 분류 및 예후 차이 확인 (P = 0.04)

IP 분류는 PAM50 분자 아형과 부분적으로 일치하였고, 면역 표현형이 동일 분자 아형 내에서도 예후에 큰 영향을 미칠 수 있다는 점에서 새로운 예후 예측 도구로서의 가능성을 시사합니다.

한계점 및 향후 연구 방향

본 연구는 단일 기관의 비교적 소규모 코호트를 대상으로 하였으며, 일부 환자의 임상 데이터 누락으로 인해 생존 분석의 통계적 유의성이 제한되었습니다. 그러나 TCGA 외부 데이터를 통해 검증을 수행함으로써 결과의 신뢰도를 보완하였습니다. 향후에는 더 큰 환자 집단을 포함한 전향적 연구와 단일세포 분석(single-cell RNA-seq)을 통해 TIME의 세포 수준 이질성을 추가로 규명할 필요가 있습니다.

결론

에티오피아 여성 유방암 환자에서 면역 유전자 발현 기반의 분류를 통해 4가지 면역 표현형이 도출되었으며, 이들은 면역세포 침윤 및 생존율과 밀접하게 연관되어 있었습니다. 본 연구는 아프리카계 유방암 환자 집단에서 최초로 면역 미세환경을 종합적으로 분석한 연구로, 향후 면역치료 적용 가능성과 예후 예측 정밀의학의 기초 자료로서 큰 가치를 지닙니다.

개인적인 생각

이 논문은 기존 분자 아형만으로 설명되지 않던 유방암 환자의 예후 차이를 면역 미세환경이라는 관점에서 풀어낸 매우 의미 있는 연구라고 생각합니다. 특히 아프리카계 환자군이라는 상대적으로 연구가 부족한 집단에서 수행된 점이 중요하며, 지역 특이적인 면역 프로파일이 향후 정밀의학 치료에 반영되어야 함을 시사합니다. 또한 IP4 표현형이 면역 억제 분자도 함께 발현된다는 점은 면역 활성과 억제가 동시에 존재하는 '피로한 면역 환경'의 존재를 의미하며, 면역관문 억제제 병용 치료의 가능성을 열어주는 단서가 된다고 봅니다. 향후 면역 표현형 기반 치료 전략이 임상에 도입된다면, 동일 분자 아형 내에서도 맞춤형 치료가 가능해질 것으로 기대됩니다.

자주 묻는 질문(QnA)

Q1. 면역 표현형(IP)이란 무엇인가요?
A1. TIME 내 면역 유전자 발현 패턴에 따라 분류된 유방암 아형으로, 면역 활성도와 예후에 영향을 미칩니다.
Q2. IP2가 'immune-inert'로 불리는 이유는?
A2. 면역 활성 및 억제 유전자 모두 낮게 발현되며, 면역세포 침윤이 거의 없는 특징을 보이기 때문입니다.
Q3. PAM50과 IP 분류는 어떻게 다른가요?
A3. PAM50은 유방암 세포 자체의 유전자 발현 기반 분류이며, IP는 종양 미세환경의 면역 유전자 발현 기반 분류입니다.
Q4. 면역 활성 표현형(IP4)은 무조건 예후가 좋은가요?
A4. 면역 활성도가 높지만 억제 분자도 함께 발현되어 있어 복합적인 면역 피로 상태일 수 있으며, 치료 전략이 중요합니다.
Q5. PIK3CA 변이와 면역 표현형은 연관이 있나요?
A5. IP4와 IP2에서 변이 빈도가 높았으나, 전체적인 상관관계는 명확하지 않았으며, 추가 연구가 필요합니다.
Q6. 이 연구 결과가 임상에 적용될 수 있나요?
A6. 아직은 초기 단계이나, 면역 표현형 기반 치료전략은 향후 면역치료제 선택과 병용 전략 수립에 활용될 수 있습니다.

용어 설명

TIME: Tumor Immune Microenvironment, 종양 면역 미세환경
PAM50: 유방암의 분자 아형을 결정하는 50개의 유전자 패널
FFPE: Formalin-Fixed Paraffin-Embedded, 조직 샘플 보관 방식
TIL: Tumor Infiltrating Lymphocyte, 종양 침윤 림프구
Nanostring: 유전자 발현을 디지털 방식으로 측정하는 플랫폼
IP: Immune Phenotype, 면역 표현형
TCGA: The Cancer Genome Atlas, 공공 유전체 데이터베이스
CD8, CD4: 세포독성 T세포와 보조 T세포의 대표 표지자
PIK3CA: 종양에서 자주 변이되는 유전자, PI3K 경로 구성요소
IDO1: 면역 억제성 효소로 T세포 활성 억제에 관여