과학자들은 종양 미세 환경의 철분 결핍을 통해 암 마이크로바이옴 치료를 발전시키고 있습니다.

POSTECH과 ImmunoBiome의 연구팀이 암 치료 분야에서 획기적인 진전을 이루었습니다. Nature Immunology 5월호에 게재된 이 연구는 식이에서 유래한 IMB001이라는 박테리아 균주를 분석했습니다. 이 균주는 "영양소 면역"을 유도하여 항암 반응을 향상시킵니다. 이번 발견은 미생물 치료법의 작용 기전을 밝히고 임상 적용 가능성을 열어줍니다.

포항공과대학교(POSTECH) 교수이자 이뮤노바이옴(ImmunoBiome)의 설립자 겸 대표인 임신혁 박사가 이끈 이 연구는 암 치료에 적합한 유익균을 발굴하는 새로운 전략을 개발했습니다. 또한, 이러한 유익균이 체내에서 특정 면역 반응을 유발하는 메커니즘을 규명했습니다.

현재 신약 임상시험을 위한 신청서를 제출 중이며, 2025년에 임상시험을 시작할 계획입니다. IMB001은 기존의 체크포인트 억제제와 함께 병용 요법으로 사용될 수 있습니다.

IMB001은 락토바실러스 플란타룸 IMB19(LpIMB19)로 분류되는 독특한 단일 균주 생생물 치료제(LBP)입니다. 다양한 암에 대한 전임상 연구에서 인상적인 결과를 보였습니다. 동물 모델에서 IMB001은 흑색종, 신세포암, 유방암 및 실험적 전이암에서 종양 진행을 지연시켰습니다.

또한, 이 약물은 면역관문억제제(anti-PDL1) 치료의 효능을 향상시킵니다. 연구팀은 또한 IMB001 박테리아로부터 효과 분자인 람노스 풍부 캡슐 다당류(RHP)를 분리했습니다. 이 분자는 동물 모델에서 유망한 결과를 보였습니다. 이러한 발전은 매우 효과적이고 잠재적으로 더 저렴한 미생물 암 치료법의 새로운 세대를 열어줄 것입니다.

따라서 IMB001은 기존 항암 치료와의 병용 요법으로서도 효과적인 선택지를 제공합니다. IMB001의 작용 기전은 종양 침윤 대식세포를 염증성 표현형으로 유도하는 것입니다. 이렇게 활성화된 대식세포는 IFNγ+CD8+ T 세포의 침윤 및 활성화를 증가시켜 적응 면역 체계를 활성화합니다.

반면, 이러한 염증성 대식세포는 리포칼린 2(LCN2)라는 고친화도 철 수송체를 이용하여 종양 세포에서 철을 포획하고 주변 환경으로부터 유지함으로써 철을 흡수합니다. 이 필수 미량 원소인 철이 결핍되면 빠르게 분열하는 종양 세포의 사멸이 증가하여, 에피토프 확장(면역 체계의 표적 수 증가)과 전반적인 종양 성장 억제로 이어질 수 있습니다.

LpIMB19/RHP 유도 항암 면역 반응 모델. 출처: Nature Immunology (2024). DOI: 10.1038/s41590-024-01816-x

임 교수는 이번 연구의 중요성을 강조하며, 이번 연구가 회사에 있어 중요한 진전을 의미하며 LBP 분야 선두주자로서의 입지를 더욱 공고히 할 것이라고 말했습니다. 그는 아바티옴을 통해 발굴된 IMB001의 임상 개발 진전에 대한 기대감을 표했습니다. 또한 LBP가 면역 체계와 상호작용하여 강력한 항종양 반응을 유도하는 방식을 이해하는 것이 중요하다고 강조했습니다.

이는 암 치료에 다인자적 접근법을 제시합니다. 임 교수는 현재의 미생물 치료법이 기저 메커니즘보다는 효과에 따라 선택되는 경우가 많다고 지적했습니다. ImmunoBiome은 IMB001이 종양에서 항종양 면역을 강화하는 메커니즘을 성공적으로 규명하고 검증했습니다.

이뮤노바이옴은 암 및 자가면역 질환과 같은 현재 난치성 질환을 치료하기 위한 생균 치료제(LBP) 개발 분야의 선두주자입니다. 이뮤노바이옴은 생균 및 약물 유래 치료제의 발견, 식별 및 개발에 전문성을 갖추고 있습니다.

이 회사는 자사의 독점 플랫폼인 아바티옴(Avatiome)을 활용하여 약리학적으로 활성인 박테리아 균주를 합리적으로 선택하고 다양한 질병 상태에서의 작용 기전을 이해합니다. 전 세계 유수 연구자들과 협력하여 박테리아에서 면역학적으로 활성인 분자를 식별, 분리, 정제하고 화학적으로 특성화합니다. 이뮤노바이옴은 다양한 점막 표면에서 분리된 인체 공생 박테리아 균주에 대한 자체 데이터베이스를 구축했습니다.

또한 그들은 인간 임상 시험에서 얻은 방대한 데이터 세트를 사용하여 바이오마커를 질병 예후와 연결하는 예측 전략을 개발하는 최전선에 있습니다.