환자 유래 세포 기반 소화기암 오가노이드 제작과 맞춤형 치료 적용 = Construction and Application of Patient-derived Organoid Models for Gastrointestinal Cancer Precision Therapy

국문 초록 (Abstract)

소화기암(위암, 대장암, 췌장암, 간세포암 등)은 전 세계 암 사망의 주요 원인이며, 국내에서도 매년 신규 환자 수와 사망률이 꾸준히 증가하고 있다[1]. 이들 암은 발생 부위의 다양성과 더불어 유전적 및 표현형적 이질성이 크기 때문에 같은 병기에서도 치료 반응과 예후가 크게 다를 수 있다[2]. 표준적인 화학요법, 표적치료, 면역치료가 점차 확대되고 있지만, 진행성 또는 전이성 소화기암의 5년 생존율은 여전히 10–30%에 머물고 있어 환자 맞춤형 정밀 치료 전략의 필요성이 꾸준히 대두되고 있다[3].
기존 전임상 모델인 2차원 세포주와 환자 유래 이종이식(patient-derived xenograft) 모델은 각각 실험 효율성과 환자 이질성 반영에 한계를 지니고 있다. 이러한 제약을 보완하기 위해 3차원 오가노이드(organoid) 기술이 주목받고 있으며, 환자 유래 종양조직에서 제작된 오가노이드(patient-derived organoid, PDO), 유도만능줄기세포(induced pluripotent stem cell, iPSC) 기반 오가노이드, 그리고 체세포를 암줄기세포(cancer stemlike cell, CSC) 특성으로 유도한 오가노이드가 주요 모델로 개발되었다[4-6]. 이들 오가노이드는 원발 종양의 유전적 및 조직학적 특성을 보존하면서도 비교적 짧은 시간 내 배양이 가능하여 약물 감수성 평가, 기전 연구, 다중오믹스(multi-omics) 분석에 적합한 모델로 인정받고 있다[7,8].
최근에는 고처리량 약물 스크리닝(high-throughput drug screening) 기술과 single-cell 및 spatial transcriptomics 분석, 전사체·단백체·대사체(transcriptome, proteome, and metabolome) 통합 분석이 오가노이드 연구에 도입되면서, 기능 기반의 약물 반응 예측과 바이오마커 발굴의 정확도가 크게 향상되고 있다[9,10]. 이와 함께 다양한 분자 데이터를 인공지능(artificial intelligence, AI) 기반 예측 모델과 결합함으로써 환자 별 최적 치료 조합을 도출하거나 항암제 내성을 사전에 예측하는 기능 중심 정밀의료 전략도 현실화되고 있다[11,12]. 또한 오가노이드 내에 면역세포와 내피세포를 함께 배양하거나, 마이크로플루이딕 칩(microfluidic chip)을 이용해 혈관 구조를 구현하는 기술이 개발되면서 종양미세환경(tumor microenvironment)을 보다 정밀하게 반영한 복합 모델로 진화하고 있다[13-15].
본 논문에서는 소화기암 오가노이드 기술의 발전과 활용을 다루고자 한다. 먼저 PDO, iPSC, CSC 유도 오가노이드의 제작 원리와 응용 사례를 정리하고, 이어서 약물 감수성 평가, 다중오믹스 기반 바이오마커 발굴, AI를 활용한 치료 반응 예측 등 정밀의료 구현 전략을 고찰하고자 한다. 마지막으로 오가노이드 플랫폼의 통합과 디지털 트윈(digital twin) 개념 기반의 치료 시뮬레이션 시스템 등 향후 전망에 대해 논의하고자 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Gastrointestinal (GI) cancers remain a leading cause of cancer-related mortality worldwide,driven by substantial genetic and phenotypic heterogeneity that limits the efficacy of standardtherapies. Three-dimensional organoid systems have emerged as versatile preclinical toolsbecause they preserve patient-specific tumor architecture and molecular signatures while enablingrapid in vitro expansion. This review focuses on three complementary strategies: patientderivedorganoids (PDOs) that faithfully recapitulate patient-specific heterogeneity; inducedpluripotent stem cell (iPSC)-derived organoids enabling controlled gene editing and long-termlineage tracing; and cancer stem-like cell (CSC) organoids from reprogrammed somatic cellsmodeling early tumor evolution and drug resistance. We compare their relative strengths inhigh-throughput drug screening, multi-omics biomarker discovery, and artificial intelligence(AI)-based prediction of therapeutic responses. Emerging approaches seek to more accuratelyrecapitulate the tumor microenvironment by incorporating immune and endothelial elements,as well as microfluidic perfusion systems. When integrated with PDO, iPSC, and CSC platforms,these advanced models further enhance the evaluation of immunotherapies and combinationregimens under physiologically relevant conditions. Collectively, the convergent applicationof these platforms offers significant potential for accelerating patient-tailored treatmentselection in GI oncology. Supported by omics-based analytics and AI, these organoid modelsalso accelerate biomarker-driven drug development. This review provides a strategic frameworkfor selecting and integrating organoid-based platforms in GI cancer research, aiming to bridgethe gap between preclinical modeling and precision oncology and advance translational applications.