암연구소 소개

연구실 소개

부인종양학 연구실

Laboratory of Gynecological Oncology
서울대학교 의과대학 암연구소에 위치한 부인종양학 연구실은 난소암을 중점적으로 연구하며 송용상 교수의 지도하에 운영되고 있다. 오가노이드, 다차원 오믹스분석 그리고 딥러닝모델과 같은 다양한 실험모델 및 분석방법을 통해 난소암 및 난소암 종양 미세환경 연구를 수행하고 있으며, 이를 통해 난소암 약물 저항성 및 예후 예측 그리고 진단 마커 개발이 진행 중이다. 본 연구실은 국내외 폭 넒은 다기관 네트워크를 통해 다량의 임상검체/자료를 연구에 활용하고 있으며 빅데이터를 이용해 높은 수준의 중개연구가 가능하다. 2021년 기준 송용상 교수를 중심으로 2명의 전임의와 4명의 박사과정생 그리고 다기관 공동연구팀들이 각 전문 분야를 바탕으로 연구활동에 참여하고 있다.
참여 연구원
송용상

송용상 교수

  • 소속 : 산부인과학교실
  • 전공 : 종양학
  • 메일 : yssong@snu.ac.kr
연구내용

(1) 난소암 종양 미세환경 연구 - 최근 암을 둘러싸고 있는 종양 미세 환경이 항암제 저항성에 매우 중요한 역할을 한다고 알려지고 있다. 이에 따라 종양 미세환경 연구가 주목을 받고 있으며, 본 연구실은 서울대병원 난소암 환자의 임상 검체를 이용하여 난소암 및 주변의 종양 미세 환경에 관해 연구를 매진하고 있다. - 본 연구실은 환자 검체를 이용해 멀티오믹스 분석 및 다양한 종류의 세포를 분리하고 일차 배양하여 실험에 활용하며, 암을 둘러싸고 있는 여러 구성 요소 중 특히 악성 복수 (ascites), 면역세포 (immune cells), 지방줄기세포 (ASC), 섬유아세포 (fibroblast), 암줄기세포 (CSC), 저산소 환경 (hypoxia) 그리고 종양 미세환경 내 세포가 분비하는 엑소좀 (exosome) 등이 난소암의 전이나 항암제 저항성에 미치는 영향 및 관련 기작을 중심적으로 연구하고 있다.
(2) 난소암 오가노이드 모델 - 기존의 2D 세포주 배양 모델 뿐만 아니라 난소암 스페로이드 및 난소암 오가노이드를 이용한 다양한 실험 모델이 구축되어 있다. 환자로부터 유래한 난소암 오가노이드는 기존의 세포 배양법에선 유지하기 힘든 종양내 이질성을 잘 보존할 수 있기 때문에 높은 수준의 검증 연구가 가능하다.
(3) 멀티오믹스 데이터를 이용한 바이오인포매틱스 연구 및 진단/예측 모델 개발 - 다양한 오믹스 데이터 (genomics, transcriptomics, proteomics, metagenomics)를 이용해 난소암 환자 임상검체를 사용하여 항암제 및 표적치료제 저항성 혹은 재발에 관련된 유전자를 발굴하고 이를 이용하여 약물 반응 및 재발을 예측할 수 있는 여러 모델들을 개발하고 있다. 또한 단일세포 염기서열분석을 활용하여 항암제 저항성에 중요한 영향을 미치는 세포 간 상호작용을 심층적으로 분석 중에 있다.
(4) 엑소좀 및 엑소좀 유래 miRNA 분석 - 엑소좀 (exosome)은 액체 생검 시 중요한 임상 바이오 마커로 떠오르고 있으며, 복수와 혈액은 난소암 액체 생검에 있어 가장 대표적인 검체이다. 본 연구실은 임상검체로부터 유래한 엑소좀 및 엑소좀 내 miRNA 분석을 통해 난소암 양/악성 진단 연구를 진행중이며 유의한 바이오마커를 발굴 및 검증하여 진단 모델을 개발하고 있다. 또한, 저산소환경과 엑소좀 내 miRNA의 관련성을 분석하고 있으며 난소암의 항암제 저항성, 전이능에 미치는 영향 및 환자 예후 관련 바이오마커 발굴 연구를 진행중에 있다. 이에 더불어, microbiome으로부터 유래한 엑소좀이 난소암의 항암제 저항성, 전이능에 미치는 영향 또한 연구하고 있다.
(5) 지방줄기세포 및 비만과 폐경 후 여성 질환 연구 - 환자로부터 지방줄기세포를 분리하여 식물유래물질의 지방세포분화 조절능력 및 암 진행에 미치는 영향에 관해 연구하고 있으며, 국민건강보험공단 데이터를 이용해 폐경 여성을 중점으로 비만과 만성질환 그리고 여성암과의 관련성에 대해 분석하여 보다 나은 난소암 치료전략을 모색하고 있다.

연구목표
본 연구실은 난소암의 전이, 약물 (항암제, 표적치료제) 저항성 그리고 예후와 관련하여 다양한 기법을 활용한 기초 연구들을 수행 중이며 이를 이용해 실제 임상 및 환자 치료에 적용하는 중개 연구를 진행하고 있다. 또한, 대규모 자료를 이용한 분석을 통해 환자의 특징에 따라 여러 유형으로 나누고 유형 별 유전체 및 임상정보를 통계 분석하여 환자 별 맞춤 치료를 현실화하고자 한다.
연구성과
  • Han Y, Kim B, Cho U, Park IS, Kim SI, Dhanasekaran DN, Tsang BK, Song YS. Mitochondrial fission causes cisplatin resistance under hypoxic conditions via ROS in ovarian cancer cells. Oncogene. 2019 Nov;38(45):7089-7105. doi: 10.1038/s41388-019-0949-5. Epub 2019 Aug 13. PMID: 31409904.
  • Wang W, Han Y, Jo HA, Lee J, Song YS. Non-coding RNAs shuttled via exosomes reshape the hypoxic tumor microenvironment. J Hematol Oncol. 2020 Jun 5;13(1):67. doi: 10.1186/s13045-020-00893-3. PMID: 32503591; PMCID: PMC7275461.
  • Wang W, Im J, Kim S, Jang S, Han Y, Yang KM, Kim SJ, Dhanasekaran DN, Song YS. ROS-Induced SIRT2 Upregulation Contributes to Cisplatin Sensitivity in Ovarian Cancer. Antioxidants (Basel). 2020 Nov 16;9(11):1137. doi: 10.3390/antiox9111137. PMID: 33207824; PMCID: PMC7698236.
  • Han Y, Jo H, Cho JH, Dhanasekaran DN, Song YS. Resveratrol as a Tumor-Suppressive Nutraceutical Modulating Tumor Microenvironment and Malignant Behaviors of Cancer. Int J Mol Sci. 2019 Feb 20;20(4):925. doi: 10.3390/ijms20040925. PMID: 30791624; PMCID: PMC6412705.
  • Kim SI, Jung M, Dan K, Lee S, Lee C, Kim HS, Chung HH, Kim JW, Park NH, Song YS, Han D, Lee M. Proteomic Discovery of Biomarkers to Predict Prognosis of High-Grade Serous Ovarian Carcinoma. Cancers (Basel). 2020 Mar 26;12(4):790. doi: 10.3390/cancers12040790. PMID: 32224886; PMCID: PMC7226362.
  • Park Y, Pang K, Park J, Hong E, Lee J, Ooshima A, Kim HS, Cho JH, Han Y, Lee C, Song YS, Park KS, Yang KM, Kim SJ. Destablilization of TRAF6 by DRAK1 Suppresses Tumor Growth and Metastasis in Cervical Cancer Cells. Cancer Res. 2020 Jun 15;80(12):2537-2549. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-19-3428. Epub 2020 Apr 7. PMID: 32265222.
  • Asare-Werehene M, Communal L, Carmona E, Han Y, Song YS, Burger D, Mes-Masson AM, Tsang BK. Plasma Gelsolin Inhibits CD8+ T-cell Function and Regulates Glutathione Production to Confer Chemoresistance in Ovarian Cancer. Cancer Res. 2020 Sep 15;80(18):3959-3971. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-20-0788. Epub 2020 Jul 8. PMID: 32641415.
  • Kim SI, Kang N, Leem S, Yang J, Jo H, Lee M, Kim HS, Dhanasekaran DN, Kim YK, Park T, Song YS. Metagenomic Analysis of Serum Microbe-Derived Extracellular Vesicles and Diagnostic Models to Differentiate Ovarian Cancer and Benign Ovarian Tumor. Cancers (Basel). 2020 May 21;12(5):1309. doi: 10.3390/cancers12051309. PMID: 32455705; PMCID: PMC7281409.
  • Kim SI, Lee M, Kim HS, Chung HH, Kim JW, Park NH, Song YS. Germline and Somatic BRCA1/2 Gene Mutational Status and Clinical Outcomes in Epithelial Peritoneal, Ovarian, and Fallopian Tube Cancer: Over a Decade of Experience in a Single Institution in Korea. Cancer Res Treat. 2020 Oct;52(4):1229-1241. doi: 10.4143/crt.2020.557. Epub 2020 Jul 27. PMID: 32718143; PMCID: PMC7577800.
  • Kim SI, Song M, Hwangbo S, Lee S, Cho U, Kim JH, Lee M, Kim HS, Chung HH, Suh DS, Park T, Song YS. Development of Web-Based Nomograms to Predict Treatment Response and Prognosis of Epithelial Ovarian Cancer. Cancer Res Treat. 2019 Jul;51(3):1144-1155. doi: 10.4143/crt.2018.508. Epub 2018 Nov 20. PMID: 30453728; PMCID: PMC6639233.
  • Hwangbo S, Kim SI, Kim JH, Eoh KJ, Lee C, Kim YT, Suh DS, Park T, Song YS. Development of Machine Learning Models to Predict Platinum Sensitivity of High- Grade Serous Ovarian Carcinoma. Cancers (Basel). 2021 Apr 14;13(8):1875. doi: 10.3390/cancers13081875. PMID: 33919797; PMCID: PMC8070756.
  • Kim S, Han Y, Kim SI, Lee J, Jo H, Wang W, Cho U, Park WY, Rando TA, Dhanasekaran DN, Song YS. Computational modeling of malignant ascites reveals CCL5-SDC4 interaction in the immune microenvironment of ovarian cancer. Mol Carcinog. 2021 May;60(5):297-312. doi: 10.1002/mc.23289. Epub 2021 Mar 15. PMID: 33721368; PMCID: PMC8080545.
  • Kim SI, Lee S, Choi CH, Lee M, Suh DH, Kim HS, Kim K, Chung HH, No JH, Kim JW, Park NH, Song YS, Kim YB. Machine Learning Models to Predict Survival Outcomes According to the Surgical Approach of Primary Radical Hysterectomy in Patients with Early Cervical Cancer. Cancers (Basel). 2021 Jul 23;13(15):3709. doi: 10.3390/cancers13153709. PMID: 34359610; PMCID: PMC8345043.
  • Han Y, Park IS, Kim SI, Wang W, Yoo J, Jo H, Lee J, Seol A, Han KD, Song YS. Increasing serum gamma-glutamyltransferase level accompanies a rapid increase in the incidence of endometrial cancer in Korea: A nationwide cohort study. Gynecol Oncol. 2021 Jun;161(3):864-870. doi: 10.1016/j.ygyno.2021.03.024. Epub 2021 Mar 29. PMID: 33795129.
구성원
성명 소속 직급
송용상 서울대학교 의과대학 산부인과학교실 교수
설애란 서울대학교병원 임상강사
김준환 서울대학교병원 임상강사
조현아 서울대학교 암연구소 박사과정
왕원위 서울대학교 암연구소 박사과정
이주원 서울대학교 암연구소 박사과정
김희연 서울대학교 암연구소 석사과정
연구실사진