Optimization of a micro-scale air–liquid-interface model of human proximal airway epithelium for moderate throughput drug screening for SARS-CoV-2

본 논문은 코로나19(COVID-19)를 유발하는 SARS-CoV-2 바이러스에 대응하기 위한 신약 스크리닝 플랫폼을 고도화하고자 수행된 연구입니다. 연구진은 인간 기도 상피에서 공기-액체 인터페이스(air–liquid interface, ALI) 기반의 96웰 트랜스웰 시스템을 활용하여 SARS-CoV-2에 감염된 1차 기도 상피 모델을 개발하고, 이를 중간 규모의 약물 스크리닝에 적용할 수 있도록 최적화하였습니다. 해당 모델은 다양한 SARS-CoV-2 변이(우한, 베타, 델타, 오미크론)에 대해 감염 반응을 재현하며, 고해상도 형광 이미징과 정량 알고리즘을 통해 약물의 효능을 정밀하게 평가할 수 있는 플랫폼입니다. 이 리뷰에서는 연구의 의의, 방법, 결과 및 향후 방향까지 모두 상세히 분석합니다.

연구 배경 및 중요성

SARS-CoV-2 바이러스는 상기도 상피세포를 주요 감염 대상으로 하며, 이로 인해 다양한 호흡기 질환을 유발합니다. 팬데믹 이후 항체 및 백신이 빠르게 개발되었지만, 변이 바이러스와 면역저하자 등 새로운 위협에 대응하기 위한 추가적인 경구용 항바이러스제 개발은 여전히 절실한 상황입니다. 그러나 전통적인 2D 세포주 기반 약물 스크리닝 플랫폼은 인간 호흡기 상피의 복잡한 구조와 면역 반응을 반영하지 못하여, 임상 적용 가능성이 낮다는 한계가 존재합니다. 이에 본 연구는 실제 사람의 기도 점막을 모사할 수 있는 1차 세포 기반 ALI 시스템을 활용해 중간 규모 신약 스크리닝을 가능하게 하였습니다.

연구 목적 및 배경

연구의 목적은 인간 1차 기도 줄기세포를 이용하여 96웰 트랜스웰 기반의 ALI 모델을 최적화하고, SARS-CoV-2 변이 바이러스에 감염시켜 고내용 이미징 기반 신약 스크리닝 플랫폼으로 활용하는 것이었습니다. 또한 다양한 환자 유래 샘플을 사용하여, 개인 간 감염 반응의 이질성과 이를 활용한 개인 맞춤형 치료제 탐색 가능성도 함께 분석하고자 하였습니다.

연구 방법

• 1차 인간 기도 줄기세포(ABSCs)를 8명의 건강한 공여자로부터 확보
• 0.4 µm 폴리에스터 멤브레인 트랜스웰(96웰 포맷)에 세포를 배양하여 ALI 조건 확립
• 총 2100개의 FDA 승인 또는 재창출 후보 화합물을 라이브러리로 구성해 스크리닝 수행
• SARS-CoV-2 우한, 베타, 델타, 오미크론 변이주를 감염 실험에 사용
• NanoLuc, 면역형광(confocal) 이미징, RNA-seq을 통한 감염 및 치료 반응 분석
• Z’ factor를 이용한 스크리닝 플랫폼의 정량적 유효성 평가

세포는 3가지 기관(병원, Lonza, IIAM)에서 확보되었으며, ALI 배양은 총 21일간 진행되었습니다. 바이러스 감염은 BSL3 실험실에서 수행되었고, 감염 클러스터는 고내용 이미지 분석 알고리즘으로 정량화하였습니다. 추가적으로 RNA-seq을 통해 치료제의 유전자 발현 양상 변화도 분석하였습니다.

주요 발견 및 결과

ALI 모델은 24웰과 96웰 포맷 모두에서 점막상피 구조(섬모세포, 점액세포, 기저세포)를 잘 재현하였으며, SARS-CoV-2 감염에 대한 반응도 임상적 감염 패턴과 유사하게 나타났습니다. 바이러스 변이에 따라 감염 클러스터 수와 크기에 차이가 있었으며, 델타 변이가 가장 높은 감염력을 보였습니다. 다양한 환자 유래 샘플 간 감염 반응의 차이는 개인 맞춤형 치료 타당성을 시사합니다. 항바이러스제로는 Paxlovid와 Remdesivir가 모든 변이에서 일관된 효과를 보였으며, 새로운 화합물 MKGaA#49는 우한 및 오미크론 변이 모두에서 높은 항바이러스 효과를 나타냈습니다.

실험 결과 요약

실험 조건	감염 클러스터 평균 (우한)	감염 클러스터 평균 (오미크론)	Z’ factor	효능
무처리 대조군	99 ± 15	280 ± 23	–	기준값
Remdesivir	감소	2.4	0.995	모든 변이에서 우수
Paxlovid	감소	유사 수준	0.967	모든 변이에서 우수
MKGaA#49	~90% 감소	~62% 감소	0.614	신규 후보로 유망

Z’ factor 값이 0.5 이상으로, 해당 플랫폼이 고신뢰 스크리닝 도구임을 입증하였습니다. MKGaA#49는 in vivo 마우스 모델에서도 생존율 증가 및 바이러스량 감소 효과를 보여, 전임상 약물 후보로서 가능성이 높습니다.

한계점 및 향후 연구 방향

본 모델은 중간 수준의 throughput에 적합하며, 향후 고속 자동화 이미징 기술과 결합하면 대규모 HTS로 확장될 수 있습니다. 또한, 공여자의 연령대가 제한적이어서 연령에 따른 감염 반응 차이를 분석하기에는 한계가 있었습니다. 향후에는 아동과 고령층 포함, 다양한 인구 집단에서의 감염 반응과 약물 반응을 평가하는 것이 필요합니다. 추가적으로, 다른 호흡기 바이러스(예: 인플루엔자, RSV 등)에 대한 스크리닝으로의 확장도 고려할 수 있습니다.

결론

96웰 ALI 모델은 인간 기도 점막을 정밀하게 재현하며 SARS-CoV-2 변이에 따른 감염 반응의 다양성과 약물 반응성을 동시에 평가할 수 있는 플랫폼으로, 중간 규모 신약 스크리닝에 적합한 시스템임을 입증했습니다. 특히 새로운 항바이러스 후보 MKGaA#49는 우수한 in vitro 및 in vivo 효능을 보여, 후속 개발 가치가 높습니다. 본 연구는 향후 호흡기 바이러스 대응 신약 개발에 있어 중요한 기반 기술로 작용할 수 있습니다.

개인적인 생각

이 논문은 단순한 약물 평가를 넘어, 환자 개인의 바이러스 감염 반응 이질성까지 고려한 신약 스크리닝 시스템을 제시했다는 점에서 매우 인상적이었습니다. 특히 고도로 차별화된 기도 상피 모델을 이용해 실제 인체와 유사한 면역 반응까지 고려했다는 점에서 임상적 적용 가능성이 매우 높다고 생각합니다. 신약 개발에서 가장 어려운 점 중 하나는 in vitro 모델의 신뢰성인데, 이 연구는 이를 획기적으로 개선한 좋은 사례로 보입니다. 나아가, 단순히 기존 약물의 효과 검증에 그치지 않고 새로운 약물(MKGaA#49)을 발굴하고 RNA-seq 기반 기전 분석까지 수행한 점에서 과학적 깊이도 충분하였습니다. 실제 제약사와의 협업까지 이어졌다는 점에서 이 모델이 산업계로도 빠르게 확산될 가능성이 높다고 판단됩니다.

자주 묻는 질문(QnA)

• Q1: ALI 모델이란 무엇인가요?
  A1: Air-Liquid Interface 모델은 세포의 상부는 공기, 하부는 배양액에 노출시켜 실제 기도 상피와 유사한 환경을 재현한 세포 배양 방식입니다.
• Q2: 왜 96웰 포맷이 중요한가요?
  A2: 96웰 포맷은 다수의 샘플을 동시에 처리할 수 있어 중간 규모 이상의 약물 스크리닝에 적합합니다.
• Q3: Z’ factor는 어떤 의미인가요?
  A3: 스크리닝 시스템의 정밀도와 재현성을 나타내는 통계 지표로, 0.5 이상이면 고신뢰성을 의미합니다.
• Q4: MKGaA#49는 어떤 기전으로 작용하나요?
  A4: RNA-seq 분석 결과, 항바이러스 반응 유도, 선천면역 활성화, 바이러스 복제 억제 관련 유전자 발현을 증가시키는 것으로 나타났습니다.
• Q5: 모든 환자에게 동일한 약물이 효과적인가요?
  A5: 호스트 인자(targeting host factors)를 타겟하는 약물은 공여자에 따라 반응 차이가 컸으나, 직접 작용 항바이러스제는 일관된 효능을 보였습니다.
• Q6: 이 모델은 SARS-CoV-2 외에도 활용될 수 있나요?
  A6: 네, 다른 호흡기 바이러스(예: 인플루엔자, RSV 등)에도 감염 모델로 적용할 수 있어 다양한 병원체 대응 연구에 유용합니다.

용어 설명

• Air-Liquid Interface (ALI): 세포 상부는 공기에 노출시키고 하부는 배양액으로 유지하여 상피세포의 분화와 기능을 유도하는 배양 방식
• SARS-CoV-2: COVID-19를 유발하는 바이러스로, 다양한 변이(우한, 베타, 델타, 오미크론 등)가 존재
• Transwell: 다공성 멤브레인으로 구성된 세포 배양 장치로, 세포 상하부를 다른 조건으로 유지 가능
• ABSC: Airway Basal Stem Cell의 약자로, 기도 상피의 재생과 분화에 중요한 역할을 하는 줄기세포
• Z’ factor: 약물 스크리닝의 품질을 평가하는 통계 지표
• Remdesivir: SARS-CoV-2 RNA 복제를 억제하는 FDA 승인 항바이러스제
• Paxlovid: Nirmatrelvir-Ritonavir 복합제로, SARS-CoV-2 프로테아제 억제제
• MKGaA#49: 본 연구에서 확인된 신규 항바이러스 후보 화합물
• RNA-seq: 세포 내 전체 RNA 발현을 분석하여 유전자 발현 변화를 확인하는 기술
• MOI (Multiplicity of Infection): 감염시킬 바이러스 입자의 수를 세포 수에 대한 비율로 나타낸 값