High-Throughput Morphological Profiling of Patient-Derived Human Liver Organoids for Hepatotoxicity Hazard Identification and Compound Prioritization

간은 혈액에서 독소를 걸러내고 약물을 분해하여 사용하거나 안전하게 배출하도록 돕는 인체의 화학 처리 공장입니다. 이 장기는 매우 열심히 일하기 때문에 새로운 약물에 의한 손상이 가장 빈번하게 발생하는 부위이기도 합니다. 약물이 간을 해치면 심각한 질병을 초래하거나 유망한 치료제가 시장에서 퇴출되는 결과를 낳을 수 있는데, 이는 수년간의 연구를 허사로 만들고 환자들에게서 치료법을 앗아가는 실패가 됩니다. 수십 년 동안 과학자들은 약물이 인간 환자에게 도달하기 전에 어떤 약물이 간을 해칠지 예측하려고 노력해 왔습니다. 그들은 동물 세포나 평평한 플라스틱 층에서 기른 단순한 인간 세포를 이용한 테스트에 의존해 왔습니다. 그러나 이러한 오래된 모델들은 실제 간의 복잡한 3차원 구조와 다양한 사람들의 특정한 유전적 구성을 갖추지 못했기 때문에 종종 목표를 놓치곤 합니다. 그 결과, 실험실에서는 안전해 보였던 많은 약물이 임상에서는 위험한 것으로 드러나기도 하고, 반대로 안전할 수 있었던 약물들이 너무 일찍 폐기되기도 합니다.

미시간 대학교의 연구진은 이 간극을 메울 수 있는 새로운 약물 안전성 테스트 방법을 개발했습니다. 평면 세포나 동물을 사용하는 대신, 그들은 실제 환자에게서 채취한 줄기세포를 이용해 '오가노이드'라고 불리는 작은 3차원 인간 간 조직 클러스터를 배양했습니다. 이 작은 조직들은 마치 장기의 축소판처럼 여러 유형의 간 세포들이 함께 작동하고 있습니다. 연구진은 이 살아있는 조직들을 다양한 약물에 노출시킨 후, 첨단 카메라를 사용하여 세포의 모습과 행동이 어떻게 변하는지 수천 장의 상세한 사진을 찍었습니다. 세포의 모양과 구조에서 나타나는 미세한 변화를 인식하도록 컴퓨터를 학습시킴으로써, 연구팀은 세포가 실제로 죽기 훨씬 전부터 간 손상의 초기 징후를 포착할 수 있는 시스템을 구축했습니다. 이 접근 방식은 약물을 스크리닝하는 데 있어 더 인간과 유사한 방식을 제공하며, 잠재적으로 이전보다 더 빠르고 정확하게 위험한 부작용을 잡아낼 수 있습니다.

이 시스템을 구축하기 위해 과학자들은 먼저 7명의 개인으로부터 혈액 샘플을 수집했습니다. 여기에는 이전에 약물 유발 간 손상을 겪었던 환자 6명과 간 문제가 없는 건강한 사람 1명이 포함되었습니다. 이들은 혈액 샘플에서 세포를 재프로그래밍하여 신체의 어떤 조직으로도 변할 수 있는 줄기세포를 만들었습니다. 그 후 이 줄기세포들이 간 오가노이드로 자라도록 유도했습니다. 오가노이드는 실제 사람으로부터 유래했기 때문에 기증자의 고유한 유전적 지문을 지니고 있었습니다. 이는 연구진이 동일한 약물에 대해 서로 다른 사람의 간이 어떻게 반응할 수 있는지 관찰할 수 있게 해주었으며, 인구 집단에 존재하는 자연적인 변이를 포착할 수 있게 해주었습니다. 연구팀은 이 오가노이드들을 키운 뒤 단일 세포로 분해하여 플레이트 위의 작은 웰(well)에 배치했고, 그곳에서 74가지의 서로 다른 약물을 처리했습니다. 이 중 일부는 간 손상을 일으키는 것으로 알려진 약물이었고, 다른 일부는 안전한 것으로 알려진 약물이었습니다.

약물 노출 3일 후, 연구진은 세포를 고정하고 핵, 에너지 생성 기관인 미토콘드리아, 지방 방울과 같은 특정 부분을 강조하는 특수 형광 염료로 염색했습니다. 그런 다음 고성능 현미경을 사용하여 각 웰에 있는 수천 개의 세포에 대한 상세한 이미지를 촬영했습니다. 핵심적인 혁신은 단순히 사진을 찍는 것이 아니라 이를 분석하는 방식에 있었습니다. 단순히 얼마나 많은 세포가 살았는지 죽었는지를 세는 대신, 그들은 컴퓨터 프로그램을 사용하여 세포의 모양과 질감에 관한 수백 가지의 미세한 세부 사항을 측정했습니다. 컴퓨터는 핵의 모양 변화나 지방 축적과 같이 스트레스나 손상을 알리는 특정 패턴을 인식하도록 학습되었습니다. 이 방법은 세포 사멸만을 관찰하는 기존의 테스트가 놓쳤을 법한 미세한 경고 신호를 감지할 수 있게 해주었습니다.

결과에 따르면 이 새로운 방법은 위험한 약물과 안전한 약물을 구별하는 데 매우 효과적이었습니다. 컴퓨터가 오가노이드의 이미지를 분석했을 때, 세포 생존율만을 측정하는 테스트보다 훨씬 더 높은 정확도로 유해한 약물을 올바르게 식별해 냈습니다. 이 시스템은 세포가 여전히 살아있는 상태에서도 초기 징후를 포착할 수 있을 정도로 민감했습니다. 흥란하게도, 연구진은 7명 전원의 오가노이드를 조합하여 사용했을 때 가장 좋은 결과를 얻었다는 것을 발견했습니다. 각 기증자의 간 세포는 약간씩 다르게 반응했지만, 그 반응을 평균화함으로써 단 한 종류의 세포에 의존하는 것보다 더 신뢰할 수 있는 안전망을 만들 수 있었습니다. 이는 다양한 인간 조직 패널을 대상으로 약물을 테스트하는 것이 사람들이 약물에 반응하는 광범위한 방식을 포착하는 데 필수적임을 시사합니다.

또한 이 연구는 약물에 대한 간의 반응이 항상 모든 사람에게 동일하지는 않다는 점을 밝혀냈습니다. 어떤 약물은 모든 오가노이드에서 유사한 변화를 일으킨 반면, 어떤 약물은 기증자에 따라 매우 다른 반응을 유발했습니다. 예를 들어, 한 약물은 일부 기증자에게서는 세포의 모습에 거대한 변화를 일으켰지만, 다른 기증자들에게는 거의 아무런 영향을 미치지 않았습니다. 이러한 가변성은 실제 세상에서 어떤 사람은 약물로 인해 아프고 어떤 사람은 그렇지 않은 현상을 그대로 반영합니다. 연구진은 이 변화를 일으키는 데 필요한 약물의 양을 정확히 측정함으로써 약물들을 위해 가능성에 따라 순위를 매길 수 있었습니다. 그들은 많은 약물에 대해 실험실에서 손상을 일으키는 데 필요한 양이 인간 혈액에서 발견되는 수준과 근접하다는 것을 발견했으며, 이는 이 테스트가 실제 환경의 노출과 관련이 있음을 시사합니다.

가장 중요한 발견 중 하나는 이 시스템이 시각적 패턴을 바탕으로 특정 유형의 간 손상을 감지할 수 있다는 점이었습니다. 컴퓨터는 세포를 어떻게 변화시켰느냐에 따라 약물들을 그룹화했습니다. 한 그룹의 약물은 세포가 에너지 생산에 어려움을 겪는 것처럼 보이게 했고, 다른 그룹은 세포가 지방으로 가득 차거나 막 구조가 변하게 했습니다. 이러한 손상의 '시그니처'를 보는 능력은 과학자들이 단순히 약물이 독성이 있다는 사실뿐만 아니라, 그것이 간을 어떻게 해치고 있는지 이해하도록 돕습니다. 주목할 만한 사례로, 이전 시스템에서 놓쳤던 술린닥(sulindac)이라는 약물이 연구진이 테스트에 소량의 염증 신호를 추가하자 올바르게 위험한 것으로 식별되었습니다. 이는 이 시스템이 신체가 이미 염증 상태인 것과 같은 특정 조건 하에서만 발생하는 손상을 포착할 수 있도록 조정될 수 있음을 보여주었습니다.

성공에도 불구하고 연구진은 자신들의 연구에 한계가 있음을 주의 깊게 언급했습니다. 이 시스템은 잠재적 위험을 알리고 약물의 위험도를 순위 매기기 위해 설계된 것이지, 정확히 누가 언제 아플지를 예측하기 위한 것이 아닙니다. 이 시스템은 어떤 약물을 계속 진행하고 어떤 것을 폐기할지 결정하는 데 도움을 주는 조기 경보 도구로서 가장 잘 작동합니다. 또한 연구는 오가노이드가 인간의 몸에 있는 완전한 면역 체계를 갖추고 있지 않기 때문에, 드물게 발생하는 면역 관련 간 손상을 일으키는 약물들을 여전히 탐지하기 어렵다는 점을 강조했습니다. 하지만 염증 신호를 테스트에 추가할 수 있다는 점은 이 시스템을 더욱 개선할 수 있는 길을 제시합니다.

궁극적으로 이 연구는 환자 유래의 작은 간 조직을 배양하고 첨단 카메라로 관찰하는 것이 기존의 방식보다 약물 안전성에 대해 훨씬 더 명확한 그림을 제공할 수 있음을 보여줍니다. 세포의 미세하고 초기적인 구조 변화를 포착하고 사람 사이의 자연적인 차이를 고려함으로써, 이 접근 방식은 환자를 보호하기 위한 강력하고 새로운 방법을 제시합니다. 이는 단순히 약물이 세포를 죽이는지를 묻는 것에서 벗어나, 약물이 세포를 어떻게 변화시키는지를 묻는 것으로의 전환을 의미하며, 우리 몸과 약물이 어떻게 상호작용하는지에 대한 더 깊고 인간 중심적인 이해를 제공합니다. 약물 개발이 동물 실험에서 벗어나 지속됨에 따라, 이와 같은 도구는 새로운 치료법이 그 혜택을 받는 다양한 인구 집단에게 효과적이면서도 안전하다는 것을 보장하는 데 필수적일 것입니다.