세포 및 유전자 치료에서 기증자 선택을 위한 HLA typing의 중요한 역할
인간 백혈구 항원(HLA)은 우리 몸의 세포와 조직 표면에 있는 단백질로, 우리 몸이 자신과 비자신을 구분하는 메커니즘 역할을 합니다. 이를 통해 우리 면역 체계는 박테리아, 바이러스, 기생충과 같은 침입 병원체에 대해 적절한 면역 반응을 활성화할 수 있습니다. HLA는 주요 조직 적합성 복합체(MHC)의 인간 형태이며, I, II, III 세 가지 주요 class로 나뉩니다 (그림 1).
Class I 및 II MHC 분자는 항원 제시(antigen presentation)에 직접적으로 관여하며, Class III MHC 분자는 염증, 스트레스 및 손상에 대한 보호와 같은 다른 면역 관련 기능에 관여합니다. HLA 유전자는 매우 다양하여 30,000개 이상의 서로 다른 HLA 대립유전자(allele)가 보고되었습니다. 이처럼 수많은 HLA 마커로 인해 HLA typing은 혈액형 판별보다 훨씬 더 복잡합니다.
임상적으로, HLA typing을 수행하는 가장 흔한 이유는 가장 안전한 조직 이식 (고형 장기 또는 조혈모세포 이식)을 제공할 수 있는 기증자를 선택하기 위해서 입니다. 중요한 과제는 특정 HLA 유형이 특정 민족 그룹에서 더 높은 빈도로 나타난다는 것입니다. 이는 일부 환자들이 골수 기증자 등록소에 소수로만 등록되어 있기 때문에 좋은 HLA 일치자를 찾는 데 더 큰 어려움을 겪을 수 있다는 것을 의미합니다. 연구자들은 또한 안전하고 효과적인 치료법을 개발하기 위해 이식 거부 반응이나 이식편대숙주병 (GVHD)과 같은 다른 심각한 합병증의 가능성을 최소화하기 위한 다양한 약물 개발 응용 분야에서 HLA 데이터를 사용합니다.
세포 및 유전자 치료에서의 HLA 타이핑
동종 세포 및 유전자 치료제(CGTs) 개발에서, 기증자의 HLA 유전자형을 아는 것은 이러한 치료의 성공과 안전성을 보장하는 데 매우 중요합니다. 이는 적합성과 관련된 잠재적인 문제를 식별하고, 개별 환자의 필요에 맞춰진 맞춤형 치료를 가능하게 합니다. 연구에 따르면 기증자는 좋은 일치(match)를 위해 최소 6개의 HLA 마커가 일치해야 합니다. HLA 불일치 정도는 면역 체계 반응의 강도와 관련이 있습니다. 이러한 지식을 바탕으로 HLA 타이핑은 기증자와 수혜자를 매칭하는 것뿐만 아니라 기증자 인식에 따른 면역학적 위험을 평가하는 데에도 사용됩니다.
모든 환자에게 동종(allogeneic) 환경에서 완벽한 HLA 일치를 얻는 것은 불가능하지만, HLA 유전자형 분석은 치료 최적화 과정에서 환자 선택에 도움이 될 수 있습니다. 이는 더 많은 환자 집단에서 숙주대이식편병(host-versus-graft disease) 및 기타 동종 반응(alloreactivities)을 가능한 한 최소화하기 위해 일반적인 HLA 유형을 가진 개인을 찾는 데 사용됩니다. 반대로, 이 정보는 최적이 아닌 환자 결과를 초래할 수 있는 불일치를 피하는 데 도움이 될 수 있습니다. 차세대 염기서열 분석(NGS)과 같은 고해상도 HLA 기술은 기존의 혈청학적 방법 및 PCR을 이용한 DNA 기반 HLA 타이핑보다 더 상세한 HLA 대립유전자 정보를 제공할 수 있습니다. NGS는 높은 처리량(high-throughput), 고해상도 및 정확한 DNA 염기서열 분석을 가능하게 하여 HLA 타이핑에 이상적인 기술입니다. 또한, 특정 세포 및 유전자 치료 프로그램에 필요한 HLA 유형을 가진 개별 기증자를 찾을 수 있는 능력은 개발에 매우 중요하므로 다양하고 특성이 잘 규명된 기증자 풀의 가치는 간과되어서는 안 됩니다.
AllCells의 HLA 타이핑된 기증자 풀
당사의 CGT(세포 및 유전자 치료제) 고객은 미국 전역의 AllCells-LeukoLab 채취 시설에서 수만 명의 특성이 잘 규명되고, HLA 타이핑이 완료되었으며, 적극적으로 재소집 가능한(recallable) 기증자에 접근할 수 있습니다. AllCells의 기증자 관리 시스템(DMS)은 자격을 갖춘 기증자의 모든 중요한 기증자 속성 정보를 단일 저장소에 담고 있어, 당사의 전문가 팀이 독자적인 DMS 소프트웨어를 사용하여 고객의 특정 CGT 프로그램에 대한 시간, 위험 및 비용 고려 사항을 기반으로 기증자 요구사항을 탐색하는 것을 도울 수 있습니다.
중요한 점은 DMS 소프트웨어에 실시간 HLA 대시보드 및 보고 시스템이 있어, DMS 팀이 이를 활용하여 특정 인구 통계학적 요구사항에 따라 HLA 유형별로 관련 기증자를 신속하게 식별할 수 있다는 것입니다. 여기에는 기증자 성별, 연령, CMV 상태, BMI, 인종, 혈액형 및 다양한 제품(예: 조혈모세포 촉진 또는 임상 등급 채취)에 대한 적격 상태 등이 포함됩니다 (하지만 이에 국한되지 않습니다). 그림 2는 비교적 흔한 HLA 유형(A*02:01)을 가진 기증자 하위 집합을 혈액형과 CMV 상태별로 구분하여 보여주는 스냅샷입니다.
AllCells의 다양한 기증자 네트워크에는 B*07:02와 같이 덜 흔한 HLA 유형도 포함하고 있으며, 이는 기증자 인구 통계학적 특성별로 구분될 수 있습니다. 또한 많은 고유한 HLA 대립유전자(allele)가 포함되어 있어, 그림 3에 나타난 것처럼 CGT 개발에서 특정 환자 집단을 대표하는 특정 기증자 속성을 찾는 개발자에게 유리합니다.
AllCells는 모든 고객과 협력적인 접근 방식(consultative approach)을 통해 기증자 속성, 스크리닝 요구사항, 채취 주기 요구사항 또는 시간 제약과 관련된 특정 프로그램 요구사항을 이해합니다. 당사의 다학제적 기증자 관리 팀은 DMS를 활용하고 개별 기증자와 구축한 관계를 바탕으로 기증자 식별부터 성공적인 채취까지 높은 전환율을 보장하는 맞춤형 모집 솔루션을 만들 수 있습니다. 고객은 위험을 완화하고 안정적인 공급망을 보장하기 위해 반복적인 성분채집 채취에 대해 신뢰할 수 있고 재소집 가능한 동종 기증자에 접근할 수 있습니다. 당사는 이 접근 방식을 사용하여 제품 수명 주기 전 단계 – 초기 단계부터 상업적 제조까지 – 에 걸쳐 단기 및 장기 프로젝트 모두를 성공적으로 충족하기 위해 주요 바이오 제약 회사와 협력해 왔습니다.
문의 : 고마바이오텍(주) (02-579-8787)