What If a Simple Blood Test Could Detect Cancer? | Hani Goodarzi | TED

번역: Ines Lee 검토: DK Kim

Catching cancer at its earliest stages,

치료가 가장 쉬운 초기 단계에 암을 발견하면

when it's most treatable, can save countless lives.

수많은 생명을 구할 수 있습니다.

하지만 가장 중요한 문제는 이것입니다.

But the million-dollar question is:

in an otherwise healthy body made up of trillions of cells,

“수백만 개 세포로 이루어진 건강한 신체에서

how can we zero in on a small group of rogue cancer cells?

어떻게 하면 악성 암세포를 정확하게 집어낼 수 있을까?”

The answer, I think,

제 생각에 답은,

may be rooted in something that, thanks to the pandemic,

팬데믹 덕분에 꽤나 잘 알게 된 것에 뿌리를 두고 있을 것 같습니다.

we have all come to know quite well, and that is RNA.

바로 RNA죠.

I think these days, everyone has a basic understanding of how RNA works.

요즘은 누구나 RNA의 작용에 대해 기본적인 이해는 있을 것입니다.

Again, thanks to the COVID vaccines.

다시 말씀드리지만, 코로나19 백신 덕분이죠.

But basically, RNA is transcribed from DNA in the cell,

그런데 기본적으로 RNA는 세포 내 DNA로부터 전사되며

and messenger RNA specifically serves as a template for protein synthesis.

특히 메신저 RNA(mRNA)는 단백질 합성의 주형 역할을 합니다.

So usually the more mRNA you have in the cell,

따라서 일반적으로 세포에 mRNA가 많을수록

단백질을 더 많이 얻을 수 있습니다.

the more protein you get.

But our discovery is a little bit different.

하지만 우리의 발견은 조금 다릅니다.

We have found a new class of RNAs

우리는 암 검진에 대한 생각을 바꿔놓은 새로운 RNA 종류를 발견했습니다.

that have changed how we think about cancer detection.

These are relatively small RNAs,

이들은 비교적 작은 RNA이며

and they don't actually code for any protein.

실제로 어떤 단백질도 만들지 않습니다.

So they're non-coding.

그러니까 부호화하지 않는 거죠.

And since we found them, we got to name them.

찾았으니 이름을 지어야겠네요.

And we have called them orphan non-coding RNAs

우리는 그것들을 외톨이 비부호화 RNA 줄여서 oncRNA로 불렀습니다.

or oncRNAs for short.

These oncRNAs have not only changed

이 oncRNA는

and transformed our approach to cancer detection

혈액에서 암을 발견하는 방법을 비침습적으로 바꾸었을 뿐 아니라

from blood non-invasively,

but they've also helped open a window into the tumor itself for us.

종양 자체를 들여다볼 수 있는 창을 열어주었습니다.

So leveraging these RNAs,

따라서 이러한 RNA를 활용하면

we are not only detecting cancer earlier,

암을 조기에 발견할 수 있을 뿐 아니라

we are actually peering into its biology.

실제로 암의 생리를 들여다보는 것입니다.

So with that short introduction, let me break down the science for you.

이 짧은 소개에 이어서 자세한 내용을 설명해 드리겠습니다.

아시다시피 우리 몸의 모든 세포는

As you may know, every cell in our body shares the same genetic code

다른 모든 세포와 동일한 유전자 코드를 공유합니다.

as every other cell.

It's as if our cells have access to the same pantry,

마치 우리 세포가 같은 식료품 저장실을 이용하지만

but then they use different recipes

서로 다른 조리법을 사용하여

to mix the same ingredients into different dishes.

같은 재료로 다양한 요리를 만드는 것과 같습니다.

It's actually the diversity in genomic recipes

사실 유전적 요리법의 다양성으로 인해

that gives us the more than 200 cell types we have in our bodies,

우리 몸에 있는 200가지 이상의 세포 유형이 나타납니다.

each with their own distinct role and function,

이들은 예를 들어 피부 세포나 신경 세포처럼

like skin cells, for example, or neurons.

각자의 명확한 역할과 기능이 있습니다.

And as you can imagine,

그리고 여러분이 상상할 수 있듯이

there is a complex machinery in place in the cell that governs this process

이 과정을 모두 관리하는 복잡한 장치가 세포 안에 있는데

and tells the cell for each of its 20,000 genes

이는 세포에게 유전자들 2만 개 각각에 대해

how much of them it needs to express

얼마나 많은 유전자를 이용해야 건강하고 잘 작동하는 세포가 될지 알려줍니다.

to be a healthy, well-functioning cell.

Now, cancer cells, being the resourceful survivalists that they are,

암세포는 생존 수완이 매우 뛰어나기 때문에

they actually hijack components of this machinery to their advantage.

실제로 이 장치의 구성 요소를 자신에게 유리하게 낚아챕니다.

And they do this to increase the expression of genes

그렇게 함으로써 유전자의 발현을 확대하고

that will help the tumor grow and spread throughout the body,

종양을 키우고 몸 전체로 퍼지게 합니다.

or silence or down-regulate genes whose job is to keep cancer in check.

혹은 암을 억제하는 유전자들을 끄거나 억제합니다.

Another way of putting this

다른 방식으로 말하자면

암세포들은 제가 말씀드린 원래 유전자 구조를

is that cancer cells are basically hacking that original genomic recipe

해킹하고 있는 것입니다.

that I told you about.

Now a few years ago, we made an interesting discovery

몇 년 전에 우리는 흥미로운 발견을 했습니다.

that is actually a consequence of this genomic reprogramming

이는 암세포에서 일어나는 유전자 재프로그래밍의 결과로

that happens in cancer cells, is actually a hallmark of cancer.

암의 고유한 특징이죠.

Basically, parts of the genome that is normally silent

기본적으로 유전자의 일정 부분들은

건강한 세포에서는 대개 조용하고 비활성화되어 있는데

and inactive in healthy cells

becomes activated in cancer.

암이 생기면 활성화됩니다.

And a direct consequence of this activation

이러한 활성화의 직접적인 결과로

is the birth of a new kind of RNA.

새로운 종류의 RNA가 탄생합니다.

That we only see these RNAs in cancer,

그래서 암에서만 이러한 RNA를 볼 수 있고

but not really in healthy cells.

건강한 세포에서는 볼 수 없습니다.

Now over the past few years,

지난 몇 년 동안 인간 암의 전반에 걸쳐

we have spent a lot of time basically mapping these cancer-emergent RNAs

암이 만드는 RNA를 찾아내는 데 많은 시간을 쏟았습니다.

across human cancers.

And as I told you earlier,

앞서 말씀드렸듯이 저희는 그것들을 oncRNA라고 이름 붙였습니다.

we have come to name them oncRNAs.

Now, what is even more interesting

더 흥미로운 사실은

is that which oncRNAs I see in a given sample is not random.

표본에서 제가 보는 oncRNA가 무작위적이지 않다는 것입니다.

It's actually tied back to the type or subtype of cancer

사실 그것은 제가 관찰하는 암의 유형이나 아형과 관련이 있죠.

that I'm looking at.

종합적으로, oncRNA는 디지털 분자 바코드를 제공해서

So collectively, oncRNAs actually provide a digital molecular barcode

that captures cancer cell identity.

암세포의 정체를 알려줍니다.

And it's actually unique to the type or subtype of cancer.

실제로 바코드는 암의 유형이나 아형에 따라 고유합니다.

But how are these molecular barcodes actually useful?

그런데 이런 분자 바코드가 실제로 어떻게 유용할까요?

So it turns out oncRNAs are not actually confined to cancer cells.

oncRNA는 암세포 안에만 머무르지 않는다는 것이 밝혀졌습니다.

Some of them are nicely packaged and released into the blood.

일부는 잘 포장되어 혈액으로 방출됩니다.

And this is something that healthy cells do as well with other small RNAs.

건강한 세포도 이와 마찬가지로 다른 작은 RNA들을 내보냅니다.

And with all of this introduction, I hope you know where I'm going with this.

이 모든 소개를 통해 제가 이것을 어떻게 이용할지 아셨으면 좋겠습니다.

Basically, if oncRNAs are only expressed in cancer cells,

기본적으로 oncRNA가 암세포에서만 발현되고

and some of them do in fact find their way into the bloodstream,

몇몇 RNA들이 혈류로 들어가는 길을 찾는다면

doesn't it mean that we should be able to detect them

암 환자들의 혈액 표본에서

in blood samples from cancer patients?

이것들을 탐지할 수 있는 게 아닐까요?

The answer, turns out, is yes, but with an asterisk.

답은 ‘예’인데 별표가 붙어 있습니다.

So the oncRNAs that we detect in blood samples from patients

환자의 혈액 표본에서 검출되는 oncRNA는

actually form a partial barcode.

사실 바코드의 일부분입니다.

And it's only a partial barcode

oncRNA는 암세포에서 혈액으로 단지 일부분만 흘러들어가기 때문에

because only a subset of oncRNAs

are actually secreted from cancer cells into the blood.

이것은 부분적인 바코드일 뿐입니다.

And even a smaller subset can be reliably detected

그리고 적은 양의 혈액에서는 더 작은 부분이 탐지될 수 있습니다.

in a small volume of blood.

However, thanks to the magic of machine learning and AI,

기계 학습과 AI의 마법 덕분에

we can actually use this partial information

사실 이 부분적인 정보를 이용해서

to reconstruct the original barcode that resides in the tumor.

종양의 원본 바코드를 재구성할 수 있습니다.

And we can match that deconstruction

그리고 우리는 이 해독 결과를

against our catalog of oncRNA barcodes across cancers

암 전반에 걸친 oncRNA의 목록과 대조하여

to not only --

to not only detect the presence of the disease,

질병의 존재를 감지할 뿐만 아니라

but also identify its type or subtype.

유형이나 아형도 식별할 수 있습니다.

그리고 실제로 우리가 성장하면서

And actually, as we grow,

fundamentally increase the number of these oncRNA catalogs that we have built,

우리가 구축한 oncRNA 목록이 근본적으로 늘어남에 따라

we can go deeper and deeper into the biology of the disease as well.

또한 우리는 질병의 생물학에 더 깊이 들어갈 수 있습니다.

Now, with help from our clinical collaborators at UCSF,

이제 UCSF에 있는 임상 협력자들의 도움을 받아

이 플랫폼을 실제로 임상에 도입하는 데 한 걸음 더 다가섰습니다.

we have come a step closer to actually bringing this platform to the clinic.

In a preliminary study across 200 breast cancer patients,

유방암 환자 200명을 대상으로 한 예비 연구에서

we have actually shown that we can use oncRNAs

실제로 oncRNA를 사용하여 치료를 받은 후

환자의 잔류 질환을 찾을 수 있다는 것을 보여주었으며

to detect residual disease in patients

after they have received treatment,

and knowing which patients have remaining disease,

어느 환자에게 잔류 질환이 있는지 앎으로써

tells clinicians who needs additional treatment or monitoring

수술 이후 의사들에게 누가 추가적인 진료나 관찰이

after the surgery.

필요한지 알려줄 수 있습니다.

And this way, patients receive more treatment

이렇게 하면 환자들은 필요할 때만 더 치료 받을 수 있습니다.

only when it's needed.

I truly believe that the next decade is the decade of cancer screening.

저는 진심으로 다음 10년은 암 검진이 발전하는 시기라고 믿습니다.

And as you can imagine, blood detection of cancers

여러분이 상상하실 수 있듯이

혈액을 이용한 암 진단은 그 전쟁의 주요 전장입니다.

is a major frontier in that war.

And I hope to have convinced you today that leveraging powerful AI

저는 오늘 여러분께

oncRNA의 분자 바코드에 강력한 AI를 활용해서

built on top of molecular barcodes of oncRNAs,

민감하지만 정확한 미래를 볼 수 있다고 설득했기를 바랍니다.

we can envision a future that’s precise and sensitive,

but more importantly,

하지만 더 중요한 것은 매우 이용하기 쉬운 미래라는 것이죠.

very accessible.

혈액에서 암을 발견하는 것은 희망일 뿐이 아니라 현실입니다.

Blood detection of cancers is not just the hope,

but it's actually a reality.

Thank you.

감사합니다.

(Applause)

(박수)