그러나 이 연결이 너무 잘 보존되어 있어, 암세포는 PI3K 경로의 활성화 돌연변이(p110, AKT)나 억제 인자 상실(PTEN, p85)로 이 통합을 끊어내고 영양 상태와 무관하게 증식할 수 있다.
만성적으로 활성화되면 PI3K 경로는 악성 형질전환을 촉진한다.
주요 논점
진화적 절연(evolutionarily insulated) 인슐린–PI3K 축은 매우 오래되고 강하게 보존되어, 암세포가 이 경로를 “안전하게” 활용하기 쉽다.
전신 요인과 돌연변이의 교차 인슐린, 에스트로겐, 염증성 사이토카인 같은 전신 신호가 암에서 자주 돌연변이되는 동일한 경로를 활성화한다.
치료 반응에 미치는 영향 PI3K 억제제는 혈당을 올려 보상적으로 인슐린을 증가시키고, 이 상승한 인슐린이 다시 종양의 PI3K를 재활성화하는 피드백이 발생한다. → 이 전신 인슐린 피드백을 억제하면 PI3K 억제제의 항종양 효과가 향상될 수 있다는 근거(선행 연구 포함).
대사 기반 전략 식이 조절, 인슐린 저하, 또는 피드백을 우회하는 방식으로 PI3K 표적 치료의 효능을 높이는 접근을 제안.
의의
이 리뷰는
“암이 유전적 질병이면서 동시에 대사·내분비 질병”이라는 관점을 명확히 하고,
PI3K 억제제 임상에서 관찰되는 저항 기전의 일부를 인슐린 피드백으로 설명한다.
이후
식이·대사 개입과 PI3K 억제제 병용 연구의 이론적 기반이 되었다.
“Machine learning-predicted insulin resistance is a risk factor for 12 types of cancer” (Nature Communications, 2026 Feb 16; Lee, Yamada, Liu, Hara, Yamauchi, Yanagimoto, Hiraike)
일본 연구진(도쿄대 등)이 UK Biobank 대규모 코호트에 적용한 연구로,
**머신러닝으로 예측한 인슐린 저항성(AI-IR)**이 당뇨병뿐 아니라
12종 암의 위험 인자임을 인구 수준에서 입증했다.
연구 개요
AI-IR: 9가지 임상 파라미터로 인슐린 저항성을 예측하는 머신러닝 모델. (미국·대만 코호트에서 학습 후 UK Biobank에 적용)
비교 지표: BMI, 대사증후군(MetS), TG/HDL 비율, TyG index.
AI-IR이 이 지표들보다 당뇨병 발생 예측 성능이 가장 우수.
암과의 연관성
Bonferroni 보정 후 유의한 연관 (6종)
자궁암 (가장 강함, HR ≈ 2.34)
신장암
식도암
췌장암
대장암
유방암
명목상 연관 (추가 6종)
신우, 소장, 위, 간·담낭, 백혈병, 기관지·폐암
이들을 합친 composite cancer에 대해
연령·성별 조정 HR = 1.25 (95% CI 1.20–1.31, P < 1×10⁻¹¹)
AI-IR은 BMI·TyG보다 composite cancer 예측이 우수하고, MetS·TG/HDL과는 비슷한 수준.
주요 의미
인슐린 저항성과 암의 연관성을 대규모 역학 증거로 제시.
AI-IR은 일반 건강검진에서 얻는 9개 파라미터만으로 계산 가능 → 고위험군 선별과 집중 스크리닝(당뇨·심혈관·암)에 실용적.
당뇨병 자체보다 인슐린 저항성 상태가 암 위험을 더 잘 포착할 수 있음을 시사.
임상적 시사점
인슐린 저항성을 조기에 평가·개선하는 것이 특정 암(특히 자궁·신장·식도·췌장·대장·유방) 예방 전략에 도움이 될 수 있다. 식이·운동·대사 개선 개입의 근거로도 활용 가능하다.
Wu 등 (2026) 논문 설명: “Type 2 diabetes mellitus and cancer: A systematic review and meta-analysis of Mendelian randomization studies”
기본 정보
저자: Wei Wu 등
학술지: Frontiers in Endocrinology 2026 Apr 15
유형: Systematic Review and Meta-Analysis of Mendelian Randomization (MR) Studies
DOI: 10.3389/fendo.2026.1713815
의의: 제2형 당뇨병(T2DM)과 여러 암 사이의 인과관계를 멘델리안 무작위화(MR) 연구를 메타분석하여 평가한 최신 논문. 관찰 연구의 교란 요인을 줄이고 인과성을 추정하려는 접근.
연구 목적
T2DM이 17개 암종과 인과적으로 연관되는지 정량적으로 조사.
연구 방법
MR 연구를 체계적으로 검색·스크리닝
최종 42개 논문(131개 MR 연구)을 메타분석에 포함
조직 특이적 연관성을 평가
주요 결과
위험 증가 (긍정적 연관)
췌장암: OR = 1.09 (95% CI 1.04–1.15)
자궁내막암: OR = 1.07 (95% CI 1.04–1.09)
위험 감소 (역연관)
위암: OR = 0.90
흑색종: OR = 0.97
식도암: OR = 0.86
유의한 연관 없음
방광암, 전립선암, 대장암, 간암, 폐암, 신장암, 교모세포종, 난소암, 구강암, 림프종 등 나머지 10개 암종
결론
T2DM과 암의 인과관계는 조직(암종)에 따라 다르다. 일부 암(췌장암, 자궁내막암)에서는 위험이 증가하고, 일부에서는 오히려 감소하는 양상을 보인다. 단순한 “당뇨병이면 모든 암 위험이 높다”는 설명으로는 부족하다.