수행 연구과제

유방암 예후예측 유전자를 이용한 Robust scoring 시스템 개발 및 예측력 분석

작성자
admbioinfo
작성일
2024-12-09
조회
54

[유방암 예후예측 유전자를 이용한 Robust scoring 시스템 개발 및 예측력 분석]

 

□ 한국형 유방암 예후 예측 Score 모델의 필요


  • 기존의 Oncotype DX는 유방암 조직에서 21개 유전자의 활성도를 Recurrence Score (RS)로 측정, 분석하는 진단법으로 유방암이 재발할 가능성과 화학 요법이 효과가 있을지 알려주는 검사임
  • RS는 0 ~ 100 사이의 값으로 보고되는 직관적인 수치로, RS가 낮은 경우에는 재발율이 낮으며 화학치료의 효과도 낮으므로 호르몬 요법을 권유하고, RS가 높은 경우에는 재발율이 높으며 화학치료의 효과도 크므로 화학 요법과 호르몬 요법을 병행하게 하는 지표로 활용되고 있음
  • Oncotype DX는 RT-PCR을 기반으로 한 검사로 유전자의 충분한 발현량을 얻는 데는 비용이 많이들어 일반인들이 접근하는 데 어려움이 존재하며, 환자 샘플을 외국으로 보내야 하는 등의 단점이 있고, 아시아인 및 한국인을 대상으로 검증된 바는 없는 검사임


사전 연구로 파악된 한국인의 유방암 예후 예측에 활용 가능할 것으로 예상되는 80개 예측 유전자 후보군을 이용하여 한국형 예후 예측 Score 모델을 제안함으로써 유방암 진단 비용을 감소시키고, 제안된 예후 예측 Score를 활용하여 100명의 환자 중 4-5명 정도의 비율로 효과를 나타내는 화학요법의 불필요한 시행을 줄임으로써 연간 치료비를 감소시킬 수 있을 것으로 예상됨

<연구목표>
□ 연구목표
  1. 한국형 Oncotype DX 개발을 위하여 차세대 시퀀싱을 통한 데이터 분석의 타당성을 검증하고, pathway 관계 분석 및 공개된 데이터를 이용하여 최종 유전자를 선별한다.
  2. 선별된 유전자와 각 유전자의 발현량을 이용한 recurrence scoring 모델을 만들어 이에 대한 예후 예측력을 분석한다.
□ 연구내용
  1. 유전자 발현량 및 시퀀싱 Depth 분석
    - 유전자 발현량과 시퀀싱 Depth 측면에서 OncotypeDX와의 비교를 통해, 80개의 후보유전자가 유방암 샘플에서 검출 가능할 만큼 발현됨을 보이고, MiSeq 시퀀싱을 통해예상되는 시퀀싱 Coverage를 추정
  2. 선별된 유전자의 Pathway 관계 분석
    - OncotypeDX의 지표로 이용된 유전자와 국산화 대안으로 선별된 유전자 80개에 대하여 KEGG Pathway 비교 분석 수행을 통해 암 치료 환자 구분을 위한 지표로써의 활용 타당성을 검증
  3. 공개 데이터를 이용한 선별된 유전자의 예후 예측력 분석
    - 유방암 Published Microarray 데이터를 이용하여 통계적 유의성 검증 및 기계학습의 Feature Selection을 적용하여 선별된 80개 유전자의 예후 예측력을 분석
  4. Recurrence Score 모델링 및 Predictive Power 분석
    - OncotypeDX의 Recurrence Score를 기준으로 Linear Regression 분석을 통한 새로운 Scoring Model을 제안하고, AIC, AICC, BIC, Cox Test, Davidson-Mackinnon J Test를 평가 척도로 하여 가장 적합한 모델을 선정
□ 기대성과
  1. 예후 예측에 요구되는 시퀀싱 Depth 결정으로 불필요한 시퀀싱 비용 감소
  2. 한국형 예후 예측 Scoring 시스템에 요구되는 Gene 목록의 정당화
  3. 한국형 예후 예측 Score 제안으로 Oncotype DX의 Recurrence Score 대체
 

[Acknowledgement]

< 논문 >
- 국문 표기 : “본 연구는 보건복지부의 재원으로 한국보건산업진흥원의 보건의료기술연구개발사업 지원에 의하여 이루어진 것임(과제고유번호 : HI14C3405 ).”
- 영문 표기 : “This research was supported by a grant of the Korea Health Technology R&D Project through the Korea Health Industry Development Institute (KHIDI), funded by the Ministry of Health & Welfare, Republic of Korea (grant number : HI14C3405 ).”

 

 < 특허 >
- 특허 출원 시 해당 특허 창출에 기여한 국가연구개발사업의 과제정보*를 기입하도록 관련법령**에 의무화됨
  * 과제정보 기재항목 : 발명을 지원한 국가연구개발사업, 과제고유번호(NTIS), 부처명, 연구관리 전문기관, 연구사업명, 연구과제명, 기여율, 주관기관, 연구기간

- 한국지식재산전략원(http://www.rndip.re.kr/) ** 관련법규 : 국가연구개발사업의 관리 등에 관한 규정 제20조 제6항,『특허법 시행규칙』 서식 14 특허출원서

<참여연구원>
분 야 직 위
(직명)		 성 명 소속부서 전공 및 학위
학위 년도 전공 학교
  세부연구책임자 윤성로 서울대학교 박사 2006 전자/정보통신공학 Stanford Univ.
Bioinformatics 참여연구원 김선 서울대학교 박사 1997 컴퓨터학 University of Iowa
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