대장암에서 장기 특이적 전이 및 면역치료 반응의 공간적 해독

초록 대장암(CRC) 사망 원인의 90% 이상을 차지하는 전이는 발생 시기, 장소 및 발생 여부를 예측하는 것이 주요 임상적 도전 과제로 남아 있습니다. TNM 병기, ctDNA, 돌연변이 프로파일링 등 기존 도구들은 전이 선호 부위 예측이나 부위별 감시 및 치료 결정에 도움을 주지 못합니다. 이로 인해 많은 II-III기 CRC 환자들이 수술 후 최적의 치료를 받지 못하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 우리는 SPOT-Met(Spatial Predictors Of Tropism and Metastasis)를 구축하였으며, 이는 아원자 수준의 공간 다중 오믹스와 AI 기반 모델링을 통합하여 장기 특이적 전이를 규율하는 분자 및 구조적 규칙을 추론하는 기초 규모의 프로젝트입니다. Singular Genomics G4X 플랫폼을 사용해 1,000개의 CRC 원발 종양과 약 100개의 일치하는 전이 및 인접 정상 조직을 공간적으로 프로파일링하여, 아교정밀도에서 3억 개의 동일 샘플 전사체, 단백질체 및 형태학적 세포 프로필을 생성했습니다. 각 사례는 벌크 RNA-seq, qPCR 기반 돌연변이 데이터, 전이 위치, 시기, 치료 반응 및 생존 정보를 포함한 세부 임상 메타데이터와 연계됩니다. SPOT-Met는 펨브롤리주맙 치료 환자 집단도 포괄하여 면역치료 반응의 공간적 분석을 가능하게 합니다. 치료 반응자와 비반응자 간 비교 분석이 진행 중이며, 면역 및 기질 구조의 공간적 차이가 나타나고 있습니다. 초기 데이터는 면역 총량보다는 면역 조직 및 세포 간 위상이 치료 결과를 구분할 수 있음을 시사하며, 이는 PD-L1 발현이나 종양 돌연변이 부담을 넘어선 예측 바이오마커로서 공간적 맥락의 중요성을 강조합니다. 또한 간 친화적 종양은 대사 및 세포외기질 신호가 풍부한 혈관 주위 기질 중심을 선호하는 반면, 전이 없는 종양은 밀집된 면역 조절 암호 구조를 유지하는 것으로 나타났습니다. 이러한 공간 및 분자적 특징 통합은 기존 조직병리학보다 전이 장기 특이성의 후향적 분류를 향상시킵니다. SPOT-Met는 진단 시 전이 가능성과 장기 친화성을 예측하는 생검 호환 진단 검사로 개발 중이며, II-III기 CRC의 예후 정확도를 두 배로 향상시키는 것을 목표로 합니다. 전례 없는 규모로 공간 다중 오믹스와 AI를 결합함으로써 SPOT-Met는 전이를 후향적 관찰에서 예측 연구로 전환하여 정밀 종양학과 면역치료 분류를 발전시킵니다. 인용 형식: Jiwoon Park, Ryan Shultzaberger, Braulio Banuelos, McKenzie Pavlich, Sabrina Shore, Daan Witters, Kyung-A Kim, Taeyul K. Kim, Minsun Jung, Han Sang Kim, Christopher E. Mason. SPOT-Met: Spatially decoding organotropism and immunotherapy response in colorectal cancer from 1,000 multi-omic tumors abstract. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2026; Part 1 (Regular Abstracts); 2026 Apr 17-22; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2026;86(7 Suppl):Abstract nr 70.