종양미세환경 내 면역 체크포인트 억제제의 반응성 예측을 위한 대사체-전사체 통합 분석

종양미세환경(TME) 내에서 진행되는 면역항암치료의 성공 여부는 종양 세포 자체뿐만 아니라 주변 환경과의 복잡한 상호작용에 달려 있습니다. 본 접근법은 TME의 대사 상태와 전사체학 정보를 통합하여 치료 반응성을 예측하고자 합니다.

분석 프레임워크의 강점과 도전

• 강점: 단순히 유전자 발현 수준을 넘어, 해당 미세환경의 에너지 상태(ATP/ADP 등)와 대사산물(예: 젖산, α-케토글루타레이트)이 신호전달 경로와 어떻게 연결되어 면역세포 기능을 조절하는지를 포착할 수 있습니다.
• 한계: 두 가지 다른 유형의 오믹스 데이터(Metabolomics와 Transcriptomics)를 시간적/공간적으로 정렬하고, 이를 통해 의미 있는 인과 관계를 추출하는 데 높은 계산 복잡성과 통계적 난점이 존재합니다.

현재의 체크포인트 억제제 반응 예측은 주로 유전자 변이에 집중되어 있으나, 본 통합 분석은 TME 내의 대사체학적 '허들'이 면역 반응을 억제하는 기전을 밝히는 데 기여할 잠재력을 가집니다. 대안으로는 *ex vivo* 모델링이 있지만, 이는 실제 in vivo TME의 복잡성을 완전히 반영하기 어렵다는 점에서 한계를 갖습니다.