KR100945917B1 - Prediction of drug-responsibility against breast cancer through chromosomal aberration detection - Google Patents

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KR100945917B1
KR100945917B1 KR1020090080219A KR20090080219A KR100945917B1 KR 100945917 B1 KR100945917 B1 KR 100945917B1 KR 1020090080219 A KR1020090080219 A KR 1020090080219A KR 20090080219 A KR20090080219 A KR 20090080219A KR 100945917 B1 KR100945917 B1 KR 100945917B1
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Abstract

PURPOSE: A method for predicting drug reactivity of breast cancer patient is provided to measure increase and decrease of duplication number of specific chromosome site and quickly and accurately predict drug reactivity. CONSTITUTION: A composition for predicting reactivity of drug such as docetaxel or doxorubicine in breast cancer patient contains 20-100bp of oligonucleotide positioned in genome DNA fragment 17q21.32-33, 100bp-100kbp cDNA derived the genome DNA fragment, genome DNA fragment, olidonucleotide and cDNA complementary sequence. The prediction of drug reactivity for a breast cancer patient is performed by comparing the number of duplication of 17q21.32-33 site of human chromosome 17 in a DNA sample obtained from the breast cancer patient. The comparing the number of duplication is performed through PCR, array-based analysis, or fluorimetry.

Description

염색체 수 이상 검출을 통한 유방암 약물 반응성 예측{Prediction of drug-responsibility against breast cancer through chromosomal aberration detection} Prediction of drug-responsibility against breast cancer through chromosomal aberration detection}

인간의 17번 염색체의 특정 부위의 유방암 환자의 약물 반응성 예측용 마커로서의 용도, 이를 포함하는 유방암 환자의 약물 반응성 예측용 조성물, 및 상기 인간의 17번 염색체의 특정 부위의 결손 또는 증폭 여부를 검사하여 유방암 환자의 약물 반응성을 예측하는 방법이 제공된다.Use as a marker for predicting drug reactivity of breast cancer patients in a certain region of human chromosome 17, composition for predicting drug reactivity in breast cancer patients comprising the same, and whether the specific region of the human chromosome 17 is missing or amplified Methods of predicting drug responsiveness in breast cancer patients are provided.

국소 진행성 유방암에서 수술 전에 약물을 이용하여 항암 치료를 받는 환자들 중 40~60%만이 반응을 보이는 것으로 보고되고 있다. 이러한 항암 치료는 외과 수술 전에 종양의 크기를 줄이기 위해 시행되는데 문제는 실제 그 크기가 줄어들지 않는 경우가 상당히 많다는 것이다. 즉, 일부 환자들은 불필요한 부작용을 겪고 있음에도 불구하고 대부분의 환자들은 항암 치료를 받는다. 약물에 기반한 항암 요법의 부작용은 구역질, 구토, 식욕감퇴, 설사, 변비, 복통과 같은 소화기 부작용과 백혈구, 적혈구, 혈소판감소로 인한 발열, 빈혈 등의 골수 기능 저하, 면역 기능 저하로 인한 2차 감염, 탈모, 생식기능 파괴 등이 있다. 이러한 심각한 생물학적인 부작용 이외에도 항암 요법에 소요되는 비용 또한 감안한다면, 효과를 보지 못하는 환자들에게 수술 전 항암 치료를 하는 것은 불합리해 보인다. 그러나 현재 항암 요법의 반응을 예측할 수 있는 마커는 알려져 있지 않고, 항암 요법을 통해 수술 이전에 종양의 크기가 현격히 축소되거나, 완전히 없어지는 등, 효과를 보는 경우가 존재하므로 일단은 대부분의 환자에게 시행하는 실정이다. In locally advanced breast cancer, only 40-60% of patients undergoing chemotherapy prior to surgery have been reported to respond. Such chemotherapy is performed to reduce the size of the tumor before surgery, but the problem is that the size of the chemotherapy is often not reduced. That is, although some patients suffer from unnecessary side effects, most patients receive chemotherapy. Side effects of drug-based anticancer therapy include digestive side effects such as nausea, vomiting, loss of appetite, diarrhea, constipation, abdominal pain and fever due to leukocytes, red blood cells, thrombocytopenia, decreased bone marrow function such as anemia, and secondary infections due to decreased immune function. , Hair loss, and reproductive harm. In addition to these serious biological side effects, considering the cost of chemotherapy, it seems unreasonable to preoperative chemotherapy for ineffective patients. However, there are no known markers for predicting the response of chemotherapy, and there are cases in which the effect of chemotherapy is significantly reduced or completely eliminated before surgery. It is the situation.

최근 학계에서는 genomics 연구를 통해 암세포 내의 지놈의 변형이 발생하고, 그것이 유전자의 발현에 영향을 미쳐 결국 개인간의 약물 반응성의 차이를 가져온다는 연구가 발표되어 왔다. 따라서 이번 특허의 핵심은 개인 별 유방암의 약물 반응성을 예측할 수 있는 지놈 상의 마커를 개발하여 환자들의 불필요한 금전적 비용을 줄이고, 화학 요법의 부작용을 피할 수 있게 함으로써 삶의 질을 높이는 데에 있다. 본 연구는 유방암 환자들의 전체 지놈 상의 변이를 관측하여 어떤 것이 실제 유방암의 약물 반응성 여부를 결정하는데 기여를 하는지 밝혀내고, 그를 이용하여 유방암 약물 반응성 여부를 판별하는 모델을 제안한다.Recently, academia has reported that genomics research has resulted in the modification of the genome in cancer cells, which affects the expression of genes, resulting in differences in drug reactivity among individuals. Therefore, the core of this patent is to improve the quality of life by developing markers on the genome that can predict the drug reactivity of breast cancer by individual, reducing unnecessary financial cost of patients and avoiding side effects of chemotherapy. This study observes the variation of the whole genome of breast cancer patients to find out what contributes to the determination of drug responsiveness of the actual breast cancer, and proposes a model to determine the breast cancer drug reactivity.

이에, 본 발명자들은 약물 반응성 여부에 따라서 복제수의 증감이 달라지는 특정 염색체 부위를 찾아내어 본 발명을 완성하였다.Accordingly, the present inventors have completed the present invention by finding a specific chromosome region in which the copy number is increased or decreased depending on drug reactivity.

따라서, 본 발명의 일례는 특정 염색체 부위의 유방암 약물 반응성 예측용 마커로서 신규한 용도를 제공한다.Thus, one example of the present invention provides a novel use as a marker for predicting breast cancer drug reactivity at specific chromosomal sites.

본 발명의 또 다른 예는 상기 특정 염색체 부위를 포함하는 유방암 약물 반응성 예측용 조성물을 제공한다.Another example of the present invention provides a composition for predicting breast cancer drug reactivity comprising the specific chromosome region.

본 발명의 또 다른 예는 상기 특정 염색체 부위의 복제수 증감을 조사하여 유방암 약물 반응성을 예측하는 방법을 제공한다. Another example of the present invention provides a method for predicting breast cancer drug responsiveness by investigating copy number increase and decrease of the specific chromosome region.

본 발명은 특정 염색체 부위의 유방암 약물 반응성 예측용 마커로서 신규한 용도에 대한 것이다.The present invention is directed to a novel use as a marker for predicting breast cancer drug reactivity at specific chromosomal sites.

즉, 본 발명은 유방암 환자 중에서 약물 치료에 반응을 보이는 군과 그렇지 않은 군에서 복제수 증감이 상이하게 나타나는 특정 유전체 부위를 선별하여, 선별된 특정 염색체 부위의 유방암 환자의 약물 반응성 예측용 마커로서의 용도를 제공하는 것이다.That is, the present invention is to select a specific genomic region that shows a difference in the number of copies in the group that responds to the drug treatment and the group that does not respond to the drug treatment among breast cancer patients, and use as a marker for predicting the drug reactivity of the selected specific chromosomal region of breast cancer patients To provide.

이와 같은 유방암 환자의 약물 반응성 예측용 마커로서 선별된 유전체 부위는 다음의 표 1에 기재된 바와 같다.Genomic sites selected as markers for predicting drug reactivity of such breast cancer patients are shown in Table 1 below.

[표 1] TABLE 1

번호number 인간 게놈상에서의 위치 Position in the human genome 크기 (bp)Size (bp) 염색체chromosome CytobandCytoband 시작start End 1One 1717 17p1217p12 11,200,00111,200,001 15,900,00015,900,000 4.7 Mbp4.7 Mbp 22 1717 17q21.32-3317q21.32-33 41,900,00141,900,001 47,600,00047,600,000 5.7 Mbp5.7 Mbp

(UCSC Genome Browser on Human Mar. 2006 Assembly에 따름)(According to UCSC Genome Browser on Human Mar. 2006 Assembly)

따라서, 일 구체 예에서, 본 발명에서 제공되는 유방암 약물 반응성 예측용 마커는 상기 표 1의 1 번 및 2 번으로 이루어진 군 중에서 선택된 1 종 이상의 게놈 DNA 단편; 및 상기 게놈 DNA 단편 내의 연속하여 위치하는 20 bp 이상, 바람직하게는 20 내지 100 bp 의 올리고뉴클레오타이드로 이루어진 군에서 선택된 1종 이상의 것일 수 있다.Therefore, in one embodiment, the marker for predicting breast cancer drug reactivity provided by the present invention comprises at least one genomic DNA fragment selected from the group consisting of 1 and 2 in Table 1; And it may be one or more selected from the group consisting of 20 bp or more, preferably 20 to 100 bp oligonucleotides located continuously in the genomic DNA fragment.

본 발명에 의하여 반응성 예측이 가능한 약물은 통상적으로 사용되는 유방암 치료제로서, 도세탁셀(docetaxel) 및 독소루비신(doxorubicin)으로 이루어진 군에서 선택된 1종 이상의 것일 수 있다.Drugs capable of predicting reactivity according to the present invention may be one or more selected from the group consisting of docetaxel and doxorubicin.

또한, 상기 마커는 시료 중의 해당 부분 검출을 위한 프로브로서 사용될 수 있다. In addition, the marker can be used as a probe for detecting a corresponding portion of the sample.

따라서, 본 발명의 또 다른 예는 상기 표 1의 1 번 및 2 번으로 이루어진 군 중에서 선택된 1 종 이상의 게놈 DNA 단편; 상기 게놈 DNA 단편 내의 연속하여 위치하는 20 bp 이상, 바람직하게는 20 내지 100 bp 의 올리고뉴클레오타이드; 상기 게놈 DNA 단편에서 유래하는 100 bp 이상, 바람직하게는 100 bp 내지 100 kbp의 cDNA; 및 상기 게놈 DNA 단편, 올리고뉴크레오타이드 및 cDNA 의 상보체로 이루어진 군에서 선택된 1종 이상의 프로브를 포함하는 유방암 환자의 약물 반응성 예측 용 조성물을 제공한다. Thus, another example of the present invention includes at least one genomic DNA fragment selected from the group consisting of 1 and 2 in Table 1 above; Oligonucleotides of at least 20 bp, preferably 20 to 100 bp, located consecutively within the genomic DNA fragment; CDNA of at least 100 bp, preferably 100 bp to 100 kbp derived from said genomic DNA fragment; And one or more probes selected from the group consisting of the genomic DNA fragments, oligonucleotides, and the complement of cDNA.

또한, 상기 프로브는 특별한 제한은 없지만 상기 게놈 DNA 단편이 BAC(Bacterial Artificial Chromosome), HAC(Human Artificial Chromosome), TAC(Transformation competent Artificial Chromosome), YAC(Yeast ArtificialChromosome), PAC(P1-derived Artificial Chromosome), P1(phage), 플라스미드 및 코스미드(cosmid)로 이루어진 군으로부터 선택되는 벡터에 삽입되어 제조된 것일 수 있으며, 바람직하게는 BAC(Bacterial Artificial Chromosome) 벡터를 사용하여 제조된 것일 수 있다.In addition, the probe is not particularly limited, but the genomic DNA fragments may include Bacterial Artificial Chromosome (BAC), Human Artificial Chromosome (HAC), Transformation competent Artificial Chromosome (TAC), Yeast Artificial Chromosome (YAC), P1-derived Artificial Chromosome (PAC). , P1 (phage), may be prepared by inserting into a vector selected from the group consisting of plasmid and cosmid (cosmid), preferably may be prepared using a BAC (Bacterial Artificial Chromosome) vector.

또 다른 측면에 있어서, 본 발명은 유방암 환자로부터 얻은 DNA 시료에서의 인간의 17번 염색체의 17p12 부위, 17q21.32-33 부위 또는 이들 모두의 복제수를 정상 시료의 해당 염색체 부위의 복제수와 비교하는 단계를 포함하는 유방암 환자의 약물 반응성 예측 방법을 제공한다. 상기 방법은 유방암 환자로부터 얻은 DNA 시료 중의 17번 염색체의 17p12 부위의 복제수가 정상 DNA 시료의 해당 염색체 부위의 복제수와 비교하여 감소되거나, 유방암 환자로부터 얻은 DNA 시료 중의 17번 염색체의 17p21.3 부위의 복제수가 정상 DNA 시료의 해당 염색체 부위의 복제수와 비교하여 증가한 경우, 상기 환자를 유방암 약물 비반응성인 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다. In another aspect, the present invention compares the copy number of a 17p12 site, 17q21.32-33 site, or both of human chromosome 17 in a DNA sample obtained from a breast cancer patient with the copy number of that chromosome site in a normal sample. It provides a method for predicting drug reactivity of a breast cancer patient comprising the steps of. The method reduces the number of copies of the 17p12 region of chromosome 17 in the DNA sample obtained from breast cancer patients compared to the number of copies of the chromosomal region of the normal DNA sample, or the 17p21.3 site of chromosome 17 in the DNA sample obtained from breast cancer patients. If the number of copies of the increased relative to the number of copies of the chromosomal region of the normal DNA sample, characterized in that the patient is determined to be non-reactive breast cancer drug.

본 명세서에서 정상 DNA 시료는 유방암 병력, 증세 및 징후가 없는 사람으로부터 얻은 정상 세포의 DNA 시료를 의미하는 것일 수 있다. 상기 유방암 환자로부터 얻은 DNA 시료는 유방암 환자의 유방암 세포로부터 얻은 것일 수 있다. In the present specification, the normal DNA sample may mean a DNA sample of normal cells obtained from a person who does not have a history of breast cancer, symptoms, and signs. The DNA sample obtained from the breast cancer patient may be obtained from breast cancer cells of the breast cancer patient.

상기 마커의 복제수 이상 (DNA copy number aberrations; DCNAs)은 통상적으로 사용 가능한 모든 DNA 정량방법, 예컨대, PCR (polymerase chain reaction), 어레이 기반 분석법, 형광분석법 등으로 이루어진 군에서 선택된 1종 이상의 방법으로 측정 가능하지만, 이에 한정되는 것은 아니다. DNA copy number aberrations (DNANAs) are one or more methods selected from the group consisting of all DNA quantification methods commonly available, such as polymerase chain reaction (PCR), array-based assays, fluorescence assays, and the like. Although it can measure, it is not limited to this.

PCR은 가장 흔히 사용되는 DNA 정량법으로, 예컨대, RT(real time)-PCR, 반정량 PCR 등으로 수행될 수 있다.PCR is the most commonly used DNA quantification method, for example, can be performed by real time (PCR), semi-quantitative PCR and the like.

어레이 기반 분석법은 타겟 염색체 부위와 혼성화 가능한 프로브가 고정된 어레이를 이용하여 혼성화 정도를 측정하여 타겟 염색체 부위의 복제수 증감을 전체 유전체에 대하여 측정하는 것으로, 그 일 예로서 어레이 기반의 비교 유전체 혼성화 (cDNA, Oligonucleotide 또는 BAC clone Array-based comparative genomic hybridization; aCGH) 분석법 등을 들 수 있다. 비교 유전체 혼성화법 (comparative genomic hybridization; CGH) 중 하나인 aCGH 분석법은 통상적인 CGH법과 비교하여 해상도가 매우 우수하며, DNA 복제수 이상을 1회 수행으로 고해상도의 locus-by-locus 측정을 가능하게 하는 방법이다. 유방암을 포함하는 악성 종양들은 많은 비특이적 유전자 이상을 동반하기 때문에, 특정 약물에 대한 반응성과 같은 생물학적 특성과 관련된 유전자 이상을 동정하는 것은 쉽지 않다. 본 발명에서는, aCGH 분석법을 사용하여, 복제수 이상을 갖는 유전체 위치 (genomic loci)와 종양의 생물학적 특성 간의 관련성을 입증함으로써 동정이 용이하지 아니하던 약물 반응성과 같은 생물학적 특성과 관련된 유전체의 수적 이상을 동정하였으며, 이를 통하여 종양의 생물학적 특성과 조직학적 유형을 판단할 수 있는 기반을 마련 한 것이다. 현재까지 알려진 바에 따르면, aCGH 데이터 분석법을 사용하여 유방암 약물의 반응성 여부를 구별하는 기술에 대해서는 보고된 바가 없다.Array-based assays measure the degree of hybridization using an array on which a probe capable of hybridizing with a target chromosome site is immobilized to measure the increase or decrease of the number of copies of the target chromosome site with respect to the entire genome. For example, array-based comparative genome hybridization ( cDNA, Oligonucleotide or BAC clone Array-based comparative genomic hybridization (aCGH) assays. The aCGH assay, one of the comparative genomic hybridization (CGH) methods, has superior resolution compared to the conventional CGH method and enables high resolution locus-by-locus measurement by performing one or more copies of DNA. It is a way. Because malignant tumors, including breast cancer, are accompanied by many nonspecific gene abnormalities, it is not easy to identify genetic abnormalities associated with biological properties such as reactivity to certain drugs. In the present invention, the aCGH assay is used to demonstrate the association between genomic loci with clone count abnormalities and the biological properties of tumors to detect numerical abnormalities of genomes associated with biological properties such as drug reactivity that were not easily identified. The identification was made and the basis for determining the biological characteristics and histological type of the tumor was established. To date, no technique has been reported for distinguishing reactivity of breast cancer drugs using aCGH data analysis.

CGH는 전체 게놈을 분석하여 염색체 상의 특정 부위의 증폭과 결실을 측정하는데 널리 이용되는 기술로서, 최근에는 DNA microarray 기술이 접목되어 대용량 분석을 칩으로 가능하도록 한 것이 aCGH이다. aCGH를 이용하여 시료에서의 염색체 이상을 측정할 수 있으며, 이러한 시도는 amplicons 내에서 질병의 중요한 요인인 유전자의 발견을 촉진할 뿐 아니라, 이미 알려진 유전자 발현 데이터와의 비교를 통해 질병의 분자 진단 및 치료에 많은 발전을 가져올 수 있다. aCGH 분석에 의하여 염색체 이상의 변화를 분석프로그램을 이용하여 직접 표현할 수 있으며, 복제수가 증가한 유전자와 감소한 유전자를 쉽게 구분할 수 있다. CGH is a widely used technique for analyzing the whole genome and measuring amplification and deletion of specific sites on a chromosome. Recently, aCGH is a technology that combines DNA microarray technology to enable large-scale analysis on a chip. aCGH can be used to measure chromosomal aberrations in samples, and this approach not only facilitates the discovery of genes that are important factors in the disease within amplicons, but also compares the known molecular expression data to molecular diagnosis and It can bring a lot of progress to treatment. By aCGH analysis, changes in chromosomal abnormalities can be directly expressed by using an analysis program, and it is easy to distinguish between genes with increased and reduced copies.

aCGH 분석에서, DNA 복제수의 log2 비율 (log 2 ratio)을 기준으로 DNA 복제수 이상 여부를 판단할 수 있다. 본 명세서에 있어서, 'DNA 복제수의 log2 비율'은 각 염색체 부위에서의 정상 샘플의 DNA 복제수에 대한 시험 샘플의 DNA 복제수의 log2 비율 (시험 샘플의 DNA 복제 수/정상 샘플의 DNA 복제 수)을 log2 값으로 변환시킨 것을 의미하며, 보다 구체적으로, 다음의 정의를 따른다: DNA 복제수의 log2 값 In aCGH analysis, it may be determined whether the number of DNA copies is abnormal based on the log 2 ratio of the number of DNA copies. In the present specification, the 'log2 ratio of DNA copies' is the log2 ratio of DNA copies of the test sample to the DNA copies of the normal sample at each chromosome site (the number of DNA copies of the test sample / the number of DNA copies of the normal sample). ) Is converted to a log2 value, and more specifically, the following definition: The log2 value of the DNA copy number

= log2 (시험 샘플에서의 형광 신호*/정상 샘플에서의 형광 신호**)= log2 (fluorescence signal in test sample * / fluorescence signal in normal sample **)

상기 식 중,In the above formula,

*은 시험 샘플에서의 DNA 복제수를 탐지할 수 있도록 사용된 형광 물질의 신호 정도로서, 상기 사용된 형광 물질은 DNA 검출에 사용 가능한 모든 형광물질일 수 있으며 (예컨대, Cy3 등), 신호 정도는 사용된 형광 물질의 신호 탐지에 통상적으로 사용되는 방법으로 측정된 값이고;* Is the signal level of the fluorescent material used to detect the number of DNA copies in the test sample, the fluorescent material used may be any fluorescent material available for DNA detection (e.g. Cy3, etc.) Measured by a method commonly used for signal detection of fluorescence material;

**는 정상 샘플에서의 DNA 복제수를 탐지할 수 있도록 사용된 형광 물질의 신호 정도로서, 상기 사용된 형광 물질은 DNA 검출에 사용 가능한 모든 형광물질 중에서 상기 시험 샘플에 사용된 것과 상이한 것일 수 있으며 (예컨대, Cy5 등), 신호 정도는 사용된 형광 물질의 신호 탐지에 통상적으로 사용되는 방법으로 측정된 값이다.** is the signal level of the fluorescent material used to detect the number of DNA copies in a normal sample, the fluorescent material used may be different from that used in the test sample among all the fluorescent materials available for DNA detection ( For example, Cy5, etc.), the signal degree is a value measured by a method commonly used for signal detection of the fluorescent material used.

본 발명의 구체 예에 있어서, 'DNA 복제수의 log2 비율'이 0 초과, 바람직하게는 1 이상, 보다 바람직하게는 1.25이상인 경우 해당 게놈 부위의 복제수가 증가한 것으로 보고, 0 이하, 바람직하게는 -1 이하, 보다 바람직하게는 -1.25 이하인 경우 해당 게놈 부위의 복제수가 감소한 것으로 볼 수 있다. 그러나, 상기의 염색체 수적이상을 판단하는 한계 값은 사용되는 기술 또는 장치에 따라 얼마든지 달라질 수 있으며, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 갖는 자라면 상기 한계 값을 사용되는 기술 또는 장치에 따라 적절하게 결정할 수 있다.In an embodiment of the present invention, when the 'log2 ratio of DNA copy number' is greater than 0, preferably 1 or more, more preferably 1.25 or more, the number of copies of the corresponding genomic region is reported to be increased, and 0 or less, preferably- If it is 1 or less, more preferably -1.25 or less, it can be seen that the number of copies of the genomic region is reduced. However, the limit value for determining the chromosome abnormality may vary depending on the technique or apparatus used, and those skilled in the art to which the present invention belongs, the threshold value to the technique or apparatus used Can be determined accordingly.

상기 형광분석법은 타겟 염색체 부위에 혼성화 가능한 프로브를 형광표지하고, 이를 시험 시료의 염색체에 혼성화시켜 발생하는 형광 세기를 측정하는 것으로, 대표적으로 FISH (Fluorescent in situ hybridization)법을 예로 들 수 있다. 본 발명의 구체예에 있어서, 인간의 17번 염색체의 17p12 부위 또는 17q21.32-33 부위의 수적 이상을 검출할 수 있는 프로브를 조성하여 형광 물질로 표지 한 후, 시험 시료의 염색체에 혼성화하여 상기 프로브의 타켓 부위의 수적이상을 판별할 수 있다.The fluorescence assay measures fluorescence intensity generated by hybridizing a probe capable of hybridizing to a target chromosome site and hybridizing it to a chromosome of a test sample. For example, a FISH (Fluorescent in situ hybridization) method may be used. In an embodiment of the present invention, a probe capable of detecting a water droplet abnormality of the 17p12 region or the 17q21.32-33 region of human chromosome 17 is formed and labeled with a fluorescent substance, and then hybridized to the chromosome of the test sample. The abnormality of the target part of a probe can be discriminated.

본 발명의 유방암 환자의 약물 반응성 예측 방법에 따라서 인간의 17번 염색체의 17p12 부위 및/또는 17q21.32-33 부위의 복제수 이상, 즉, 17p12 부위의 복제수 감소, 및/또는 17q21.32-33 부위의 복제수 증가가 탐지되어, 도세탁셀 및/또는 독소루비신에 대하여 약물 비반응성인 것으로 나타난 유방암 환자는 외과적 수술 전의 불필요한 약물 치료를 피할 수 있고, 이에 의하여 신체적, 정신적 및 경제적 고통을 경감시킬 수 있을 뿐 아니라, 유방암 환자의 치료 기간 중의 삶의 질을 향상시키는데 크게 기여할 수 있다. According to the method for predicting drug reactivity of a breast cancer patient of the present invention, the number of copies of the 17p12 region and / or 17q21.32-33 region of human chromosome 17 is abnormal, that is, the number of copies of the 17p12 region is reduced, and / or 17q21.32- Increasing the number of copies at 33 sites has been detected, and breast cancer patients who have been shown to be drug-responsive to docetaxel and / or doxorubicin can avoid unnecessary drug treatment prior to surgical operations, thereby alleviating physical, mental and economic pain. In addition, it can greatly contribute to improving the quality of life during the treatment of breast cancer patients.

본 발명에서 제공되는 특정 염색체 부위의 복제수 증감 측정을 통한 유방암 약물 반응성 예측 기술에 의하여 유방암 환자 개개인의 약물 반응성 여부를 신속하고 정확하게 예측하여, 불필요한 약물 치료에 의한 환자의 신체적, 정신적, 경제적 고통을 경감시킬 수 있으며, 이는 환자의 치료 기간 동안의 삶의 질을 고려할 때, 매우 의미 있는 것이라 할 수 있다. Breast cancer drug reactivity prediction technology by measuring the copy number increase and decrease of specific chromosome sites provided in the present invention to accurately and accurately predict the drug reactivity of individual breast cancer patients, thereby avoiding the physical, mental and economic pain of patients due to unnecessary drug treatment It can be alleviated, which is very meaningful given the quality of life during the treatment period of the patient.

이하 실시예에서 본 발명을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 단, 하기 실시예는 본 발명을 예시하기 위한 것일 뿐, 본 발명의 범위가 이들 실시예들로 제한되는 것은 아니다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail. However, the following examples are only for illustrating the present invention, but the scope of the present invention is not limited to these examples.

실시예Example 1:  One: ArrayCGHArrayCGH 기반  base 마커Marker 선별 Selection

1.1. 1.1. ArrayCGHArrayCGH 실험을 위한 1차 유전자 시료 수집 Primary Gene Sample Collection for Experiments

서울대학교 유방암센터로부터 유방암 환자 69명의 샘플을 확보했고, 그 중에서 수술 전 항암 약물 (도세탁셀과 독소루비신) 치료를 받은 63명의 임상자료를 얻었다. 상기 도세탁셀과 독소루비신으로 치료를 받은 63명 환자의 약물 투여 전과 후의 종양 덩어리에 대한 MRI 영상으로부터 추출한 volume size를 비교함으로써 개인별 약물 반응성 여부를 결정하였다. Sixty-six samples of breast cancer patients were obtained from Seoul National University's Breast Cancer Center. Among them, 63 patients were treated with anti-cancer drugs (docetaxel and doxorubicin). Individual drug reactivity was determined by comparing volume sizes extracted from MRI images of tumor masses before and after drug administration of 63 patients treated with docetaxel and doxorubicin.

1.2. 1.2. ArrayCGHArrayCGH Chip Platform Chip Platform

㈜마크로젠의 MacArray™ Karyo 4000 chip을 이용하여, 전체 genome을 1Mb resolution으로 DNA dosage를 측정하였다. Using DNA array of Macrogen's MacArray ™ Karyo 4000 chip, the DNA dosage of the whole genome was measured at 1Mb resolution.

1.3. 1.3. ArrayCGHArrayCGH 실험 Experiment

도 1과 같이 Micro-dissection 방법을 이용함으로써, 정상 조직을 제외한 암 조직 샘플을 채취하였다. 채취한 조직샘플로부터 genomic DNA를 추출하고, (주)마크로젠의 표준 실험 protocol에 의거하여 ArrayCGH 실험을 수행하였다 (Hwang et al. "Genomic copy number alterations as predictive markers of systemic recurrence in breast cancer" Int. J. Cancer: 123, 1807-1815 (2008))By using the micro-dissection method as shown in Figure 1, cancer tissue samples were taken except normal tissues. Genomic DNA was extracted from the collected tissue samples, and ArrayCGH experiments were performed according to Macrogen's standard experimental protocol (Hwang et al. "Genomic copy number alterations as predictive markers of systemic recurrence in breast cancer" Int. J.) Cancer: 123, 1807-1815 (2008))

1.4. 1.4. ArrayCGHArrayCGH 이용한 전체 게놈의 약물 반응성 관련성 시험 및  Drug reactivity relevance testing of the entire genome 마커Marker 선별 Selection

Genepix로 각 샘플을 스캔한 다음, MacViewer™ 소프트웨어로 이미지를 분석하였다. 이때, 강도(intensity)가 낮거나, 스팟에 문제가 있는 경우는 제외시키고, 노이즈를 제거한 Normalized Log2 Intensity ratio의 평균(중앙값)을 계산하여 각 DNA 단편의 용량(dosage)을 결정하였다. 각 프로브(클론)에 대하여 log2(시험 시료의 신호 강도/표준 시료(Reference)의 신호 강도) 값이 활성 한계치(active threshold), 즉 평활화 기능(smoothing function)을 이용하고, 실제 chip 간 변이(variation)를 고려한 기준에 따라 분류함으로써 각각의 샘플들에서 증폭(gain)/정상(normal)/결손(loss)의DNA의 복제수 이상(copy number aberration)을 측정하였다. 각 개인의 전체 게놈의 복제수 이상을 결정한 후, 각 프로브 별로 해당하는 게놈 부위의 이상 여부에 따라 항암 요법의 반응성이 유의하게 차이가 나는지 통계적인 테스트를 수행하였다.Each sample was scanned with Genepix and the images were analyzed with MacViewer ™ software. At this time, except for the case where the intensity is low or there is a problem in the spot, the average (median value) of the normalized log 2 intensity ratio from which the noise is removed was determined to determine the dose of each DNA fragment. For each probe (clone), log 2 (signal strength of the test sample / signal strength of the reference sample) value uses the active threshold, that is, the smoothing function, and the actual chip-to-chip variation ( The copy number aberration of the DNA of gain / normal / loss was measured in each sample by classifying according to the variation in consideration. After determining the number of copies of the entire genome of each individual, a statistical test was performed to determine whether the reactivity of the anticancer therapy was significantly different according to the abnormality of the corresponding genomic region for each probe.

개인 별 약물 반응성 여부를 정량화하기 위하여 약물 투여 전 후의 MRI 영상으로부터 추출한 종양의 부피에 기반한 기준인 Reduced Volume Ratio를 사용하였으며, 이는 다음과 같다: Reduced Volume Ratio = (투여 전 종양의 부피 - 투여 후 종양의 부피) / (투여 전 종양의 부피). To quantify drug reactivity for each individual, we used Reduced Volume Ratio, a criteria based on the volume of tumors extracted from pre- and post-dose MRI images, as follows: Reduced Volume Ratio = (Volume of pre-administration-tumor after dosing) Volume) / (volume of tumor before administration).

각 프로브에 해당하는 게놈 부위에 대하여, 환자들을 정상군 (염색체 복제수가 2인 경우)과 비정상 군 (염색체 복제수가 감소하거나 증가한 경우)으로 나눈 후, 각 그룹간 Reduced Volume Ratio의 평균이 유의미하게 차이가 나는지 여부에 대하 표준 t-test를 수행하였다. 예를 들어, 도 2의 위쪽 그림 (Region A)은 유방암 환자가 특정 게놈 부위에 결손이 있다면 정상 복제수를 가진 군에 비해 약물 반응성이 현격히 떨어짐을 보여주며, 아래쪽 그림 (Region B)의 경우 특정 부위에 증폭이 있는 경우 오히려 약물 반응성이 정상 군에 비해 증가하는 경우라 볼 수 있다.For the genomic region corresponding to each probe, after dividing the patients into normal groups (when chromosome duplications were 2) and abnormal groups (when chromosome duplications decreased or increased), there was a significant difference in the mean of the reduced volume ratio between the groups. A standard t-test was performed to determine whether or not For example, the upper figure (Region A) of Figure 2 shows that if a breast cancer patient has a defect in a specific genomic region, drug reactivity is significantly lower than that of a group with normal copy number, and the lower figure (Region B) In the case of amplification at the site, the drug reactivity may be increased compared to the normal group.

상기와 같은 t-test를 이용하여 약물 반응성과 유의한 상관성을 보이는 후보 프로브 (clone)을 다음의 표 2에 정리하였다. (p value < 0.05)Using the t-test as described above, candidate probes (clone) showing a significant correlation with drug reactivity are summarized in Table 2 below. (p value <0.05)

[표 2]TABLE 2

Figure 112009052843836-pat00001
Figure 112009052843836-pat00001

위 24개 클론에 포함된 유전자의 기능과 약물 반응성에 대한 선행 게놈 연구에 기초하여 서울대 유방암센터와 검토하여 17번 염색체의 17p12와 17q21.32-33의 총 두 개의 부위를 선정하였다. 즉, 서울대 유방암 센터 유방외과 전문의들과 각 염색체 부위에 포함된 유전자의 기능성을 검토한 후, 유방암의 예후와 관련이 있다고 보이는 즉, True positive인 것으로 보이는 부위로서 17번 염색체의 17p12와 17q21.32-33의 두 부위를 선택하였다. 예컨대, 8번 염색체의 경우는 여타 유방암 염색체에서 빈번하게 변이가 관찰 되는 부위로 약물 반응성과의 관련성 없이 우연히 변이가 나타났을 가능성 (False positive)을 배제 하기 어렵다고 판단하였다.Based on previous genomic studies on the function and drug responsiveness of the genes included in the above 24 clones, two sites, 17p12 and 17q21.32-33 of chromosome 17, were selected from the Seoul National University Breast Cancer Center. In other words, after examining the functionalities of the genes included in each chromosome region with breast surgeons at the Seoul National University Breast Cancer Center, they appear to be related to the prognosis of breast cancer, that is, the regions that appear to be true positive, 17p12 and 17q21.32 Two sites of -33 were selected. For example, in the case of chromosome 8, it is difficult to exclude false positives that are frequently observed in other breast cancer chromosomes without association with drug reactivity.

본 실시예에서 얻어진 데이터에서, 17p12 부위의 결손을 보이는 환자들의 게놈은 도 3과 같다. 그림의 X축은 전체 염색체의 위치를 나타내며 Y 축은 log2(시험 시료의 신호 강도/표준 시료의 신호 강도)이다. 각 그래프에서 파란색 수직선으로 표기된 부분은 17p12 부위를 의미한다. In the data obtained in this example, the genome of the patients showing the deletion of the 17p12 region is shown in FIG. 3. The X axis of the figure represents the position of the entire chromosome and the Y axis is log 2 (signal strength of the test sample / signal strength of the standard sample). In each graph, a blue vertical line indicates a 17p12 region.

또한, 17q21.32-33 부위의 증폭을 보이는 환자들의 게놈은 도 4와 같다. 각 그래프에서 파란색 수직선으로 표기된 부분은 17q21.32-33 부위를 의미한다. In addition, the genome of the patients showing amplification of the 17q21.32-33 region is shown in FIG. The blue vertical line in each graph represents the 17q21.32-33 area.

ArrayCGH를 이용하여 발굴한 상기 두 마커 기반 모델의 유방암 수술 전 약물 반응성 여부에 대한 예측력 확인하기 위하여 독립적인 환자군에 대해 validation을 진행하였다.Independent patient groups were validated to confirm the predictive power of the drug reactivity before breast cancer surgery of the two marker-based models discovered using ArrayCGH.

실시예Example 2. FISH 기반  2. FISH based 마커Marker 효율 확인 (Marker Validation) Marker Validation

서울대 유방암 센터로부터 새로운 환자 시료를 구하는 것 이외에도, 본 발명에서 얻어진 결과가 분석 기술에 독립적인 결과임을 확인하기 위하여, ArrayCGH가 아닌 병리과에서 통상적으로 사용되는 염색체 이상 검출 방법인 FISH (fluorescence in situ hybridization)를 사용하여 상기 실시예 1에서 선별된 마커의 확인 작업을 진행하였다.In addition to obtaining new patient samples from Seoul National University Breast Cancer Center, in order to confirm that the results obtained in the present invention are independent of analytical techniques, fluorescence in situ hybridization (FISH) is a method for detecting chromosomal abnormalities commonly used in pathology, not ArrayCGH. Was used to confirm the marker selected in Example 1 above.

2.1. FISH validation에 사용하기 위한 시료 수집2.1. Sample collection for use in FISH validation

서울대병원 유방암 센터로부터 총 21명의 유방암 환자 시료 (유방암 세포)를 확보하여 FISH validation을 진행하였다.A total of 21 breast cancer patients (breast cancer cells) were obtained from the Breast Cancer Center of Seoul National University Hospital.

2.2. FISH Probe2.2. FISH Probe

상기 21명의 시료에서 앞서 언급된 17p12와 17q21.32-33 부위의 이상 여부를 측정하기 위한 FISH 프로브를 다음의 표 3과 같이 제작하였다. 이 프로브는 ㈜마크로젠의 BAC 라이브러리를 이용하여 얻었으며, 신호의 밝기를 위해 연속된 두 개 클론을 붙여 프로브를 제작하였다. FISH probes for measuring abnormalities of the aforementioned 17p12 and 17q21.32-33 sites in the 21 samples were prepared as shown in Table 3 below. This probe was obtained using Macrogen Co., Ltd. BAC library, and a probe was prepared by attaching two consecutive clones for signal brightness.

[표 3] [Table 3]

FISH probe 제작에 사용된 BAC clone reference 정보BAC clone reference information used to make FISH probe

Plate_NoPlate_No Chromo_NoChromo_No BAC_STARTBAC_START BAC_ENDBAC_END Target1Target1 25592559 1717 4589012245890122 4602473246024732 20632063 1717 4596567345965673 4607139746071397 Target2Target2 29342934 1717 1277330712773307 1286743312867433 22262226 1717 1280059712800597 1295528312955283

[표 4] TABLE 4

최종 FISH probe 정보Final FISH Probe Information

Chromo_NoChromo_No BAC_STARTBAC_START BAC_ENDBAC_END 17q21.32-3317q21.32-33 1717 4589012245890122 4607139746071397 17p1217p12 1717 1277330712773307 1295528312955283

2.3. FISH 실험2.3. FISH experiment

서울대병원 병리과에서 standard protocol에 따라 FISH 실험을 수행하였다 (Park et al. "EGFR gene copy number in adenocarcinoma of the lung by FISH analysis: investigation of significantly related factors on CT, FDG-PET, and histopathology." Lung Cancer. 64(2):179-186 (2009)).FISH experiment was performed according to standard protocol at Seoul National University Hospital Pathology (Park et al. "EGFR gene copy number in adenocarcinoma of the lung by FISH analysis: investigation of significantly related factors on CT, FDG-PET, and histopathology." Lung Cancer 64 (2): 179-186 (2009)).

2.3. FISH 기반 2.3. FISH based 복제수Clones 결정  decision

상기와 같이 FISH를 수행하여 얻어진 결과 중 17p12 결손을 보이는 결과를 도 5에 나타내었다. 전체적으로 시료(암세포)에서 타겟인 17p12 부위를 나타내는 적색 신호는 17번 염색체의 centromere를 나타내는 녹색 신호에 비해 거의 관찰되지 않음을 알 수 있다. 반대로, FISH를 수행하여 얻어진 결과 중 17q21.32-33 증폭을 보이는 결과를 도 6에 나타내었다. 도 6에서 보여지는 바와 같이, 17번 염색체 centromere를 나타내는 녹색 신호에 비해 타겟인 17q21.32-33 부위를 나타내는 적색 신호가 현격하게 많음을 확인할 수 있다. As shown in FIG. 5, the results showing the 17p12 deletion among the results obtained by performing the FISH as described above. Overall, the red signal representing the target 17p12 site in the sample (cancer cell) is hardly observed compared to the green signal representing the centromere of chromosome 17. Conversely, the results showing amplification of 17q21.32-33 among the results obtained by performing FISH are shown in FIG. 6. As shown in FIG. 6, it can be seen that the red signal representing the target 17q21.32-33 site is significantly higher than the green signal representing the chromosome 17.

위와 같이 증폭/결손이 뚜렷이 구분되지 않는 경우, 세포마다 적색 신호와 녹색 신호를 계수하였다. 기본적으로 유전자 복제수 상태는 서울대 병원 병리과에서 폐암의 EGFR FISH 기준을 따라 결정하였다 (Park et al. "EGFR gene copy number in adenocarcinoma of the lung by FISH analysis: investigation of significantly related factors on CT, FDG-PET, and histopathology." Lung Cancer. 64(2):179-186 (2009)).When the amplification / deletion is not clearly distinguished as described above, the red signal and the green signal was counted for each cell. Basically, the gene copy number status was determined according to the EGFR FISH standard of lung cancer in Seoul National University Hospital pathology department (Park et al. "EGFR gene copy number in adenocarcinoma of the lung by FISH analysis: investigation of significantly related factors on CT, FDG-PET) , and histopathology. "Lung Cancer. 64 (2): 179-186 (2009)).

2.4. 약물 반응성 Criteria2.4. Drug Reactivity Criteria

약물 반응성 여부 판별에 대한 표준은 RECIST (The Response Evaluation Criteria in Solid Tumors)로써 약물 투여 전후의 MRI 영상의 유방 조직 Major axis (The longest diameter measured in the axial-oblique plane of acquisition)를 사용하여 약물 반응성을 예측하는 것이다. 본 실시예의 FISH Validation에 이용된 21명의 환자의 경우, 약물 투여 전 후의 MRI 영상에서 종양의 major axis의 길이를 측정하여, 약물 투여 후 종양의 major axis 길이가 약물 투여 전의 70% 이하로 줄어든 경우 반응성이 있다고 구분하고, 그 이상이거나 오히려 늘어난 경우는 반응성이 없다고 구분하였다. 이를 통하여 선별된 두 마커 기반 예측 모형이 약물 반응성군과 비반응성군을 정확하게 예측할 수 있는지 정량화할 수 있다. FISH 결과는 다음의 표 5, 도 3a-3j 및 4a-4j에 나타내었다.The standard for determining drug reactivity is RECIST (The Response Evaluation Criteria in Solid Tumors), which measures drug reactivity using the major axis (The longest diameter measured in the axial-oblique plane of acquisition) of MRI images before and after drug administration. To predict. In the 21 patients used for FISH Validation in this example, the length of the major axis of the tumor was measured on the MRI image before and after the drug administration. And if it is more or more, it is not reactive. This can be used to quantify whether the selected two marker-based prediction models can accurately predict drug-reactive and non-reactive groups. FISH results are shown in the following Table 5, FIGS. 3A-3J and 4A-4J.

[표 5]TABLE 5

sIDsID RECISTRECIST 17q21.32 -33 증폭17q21.32 -33 Amplification 17p12 결손17p12 deletion Major axis pre-sizeMajor axis pre-size Major axis post-sizeMajor axis post-size Major axis Size changeMajor axis Size change S 060000903S 060000903 SDSD 00 -1-One 7.57.5 66 -1.5-1.5 S 060004351S 060004351 PRPR 1One 00 4.84.8 1.81.8 -3-3 S 060004464S 060004464 SDSD 00 -1-One 5.15.1 5.55.5 0.40.4 S 060006236S 060006236 PRPR 00 -1-One 4.94.9 1.81.8 -3.1-3.1 S 060006296S 060006296 PRPR 1One 00 3.23.2 1.61.6 -1.6-1.6 S 060008606S 060008606 SDSD 1One 00 5.75.7 5.75.7 00 S 060010590S 060010590 PRPR 1One 00 4.84.8 2.32.3 -2.5-2.5 S 060014716S 060014716 SDSD 1One -1-One 2.22.2 1.61.6 -0.6-0.6 S 060015049S 060015049 PRPR 00 00 5.95.9 3.43.4 -2.5-2.5 S 060015994S 060015994 PRPR 00 00 7.67.6 4.94.9 -2.7-2.7 S 060019506S 060019506 PRPR 00 -1-One 33 2.12.1 -0.9-0.9 S 060023954S 060023954 PRPR 00 00 3.23.2 1.61.6 -1.6-1.6 S 060028579S 060028579 PRPR 00 00 3.83.8 2.22.2 -1.6-1.6 S 060031259S 060031259 PRPR 00 00 5.55.5 3.43.4 -2.1-2.1 S 060042391S 060042391 SDSD 1One 00 6.86.8 3.43.4 -3.4-3.4 S 060043817S 060043817 PRPR 00 00 4.84.8 1.91.9 -2.9-2.9 S 070012306S 070012306 PRPR 00 00 66 1.21.2 -4.8-4.8 S 070035644S 070035644 PRPR 00 00 10.110.1 4.94.9 -5.2-5.2 S 070036677S 070036677 PRPR 00 00 5.15.1 1.81.8 -3.3-3.3 S 070038079S 070038079 PRPR 00 00 99 44 -5-5 S 080006841S 080006841 SDSD 00 -1-One 5.25.2 5.25.2 00

sID: Sample IDsID: Sample ID

SD: Stable disease (반응성 없다고 판별)SD: Stable disease (determined not reactive)

PR: Partial Response (반응성 있다고 판별)PR: Partial Response

2.5. Data mining algorithm을 이용한 172.5. 17 using data mining algorithm p12p12 Loss 와 17 Loss with 17 q21q21 .32-33 gain의 약물 반응성 예측력 테스트 Drug Reactivity Predictive Testing of .32-33 gain

본 실시예에서는 prediction modeling에 널리 사용되는 알고리즘으로서 Artificial Neural Net, Logistic Regression, 및 Decision Tree (이상, WEKA data mining system http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/)을 모두 사용하여 두 마커를 이용한 모델을 구성하고, 예측해 본 결과, 상기 두 마커의 Prediction accuracy (예측 정확도): 80.9524 %, Sensitivity (민감도): 66.7%, Specificity (특이도): 86.7% 의 결과를 얻었다. 현재 약물 반응성을 예측하는 criteria가 전무한 상태이므로, validation data set에서 얻어진 두 region의 예측력은 임상의와 환자 모두에게 큰 의미를 지닌다고 할 수 있다.In the present embodiment, as an algorithm widely used for prediction modeling, Artificial Neural Net, Logistic Regression, and Decision Tree (above, WEKA data mining system http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/) are all used. Using the two markers, the model was constructed and predicted. Prediction accuracy of these two markers was 80.9524%, Sensitivity: 66.7%, and Specificity: 86.7%. As there are currently no criteria for predicting drug responsiveness, the predictive power of the two regions obtained from the validation data set is significant for both clinicians and patients.

도 1은 암조직 시료 채취 과정을 모식적으로 보여주는 것이다. 1 schematically shows a cancer tissue sampling process.

도 2는 종양의 부피 감소 정도로 탐지되는 약물 반응성 (Reduced Volume Ratio)과 유의한 상관관계를 보이는 게놈 부위를 보여주는 것이다.FIG. 2 shows genomic regions that are significantly correlated with the reduced volume ratio detected to the extent of tumor volume reduction.

도 3a 내지 3j는 17p12 부위의 결손(loss)을 보이는 유방암 환자의 게놈 예를 보여주는 것이다.3A-3J show genome examples of breast cancer patients showing a loss of the 17p12 region.

도 4a 내지 4j는 17q21.32-33 부위의 증폭(gain)을 보이는 유방암 환자의 게놈 예를 보여주는 것이다.4A-4J show genome examples of breast cancer patients showing gains in 17q21.32-33 sites.

도 5는 17p12 부위의 결손을 보이는 유방암 환자의 FISH 결과를 보여주는 것이다.Figure 5 shows the FISH results of breast cancer patients showing a defect in the 17p12 region.

도 6은 17q21.32-33 부위의 증폭을 보이는 유방암 환자의 FISH 결과를 보여주는 것이다. Figure 6 shows the FISH results of breast cancer patients showing amplification of the 17q21.32-33 site.

Claims (4)

하기 표 1에 나타낸 게놈 DNA 단편 17q21.32-33; 상기 게놈 DNA 단편 내의 연속하여 위치하는 20 내지 100 bp 의 올리고뉴클레오타이드; 상기 게놈 DNA 단편에서 유래하는 100 bp 내지 100 kbp 의 cDNA; 및 상기 게놈 DNA 단편, 올리고뉴크레오타이드 및 cDNA 의 상보체로 이루어진 군에서 선택된 1종 이상의 프로브를 포함하는,Genomic DNA fragments 17q21.32-33 shown in Table 1 below; 20 to 100 bp oligonucleotides located consecutively within the genomic DNA fragment; 100 bp to 100 kbp of cDNA derived from said genomic DNA fragment; And at least one probe selected from the group consisting of the genomic DNA fragment, oligonucleotide, and the complement of cDNA, 유방암 환자의 도세탁셀 및 독소루비신으로 이루어진 군에서 선택된 1종 이상에 대한 약물 반응성 예측용 조성물: Compositions for predicting drug reactivity to at least one selected from the group consisting of docetaxel and doxorubicin in breast cancer patients: [표 1]TABLE 1 인간 게놈상에서의 위치 Position in the human genome 크기 (bp)Size (bp) 염색체chromosome CytobandCytoband 시작start End 1717 17q21.32-3317q21.32-33 41,900,00141,900,001 47,600,00047,600,000 5.7 Mbp5.7 Mbp
제1항에 있어서, The method of claim 1, 상기 프로브는 상기 게놈 DNA 단편이 BAC(Bacterial Artificial Chromosome), HAC(Human Artificial Chromosome), TAC(Transformation competent Artificial Chromosome), YAC(Yeast ArtificialChromosome), PAC(P1-derived Artificial Chromosome), P1(phage), 플라스미드 및 코스미드(cosmid)로 이루어진 군으로부터 선택되는 벡터에 삽입되어 제조된 것인, 유방암 환자의 약물 반응성 예측용 조성물.The probe may be a genomic DNA fragment comprising BAC (Bacterial Artificial Chromosome), HAC (Human Artificial Chromosome), TAC (Transformation competent Artificial Chromosome), YAC (Yeast Artificial Chromosome), PAC (P1-derived Artificial Chromosome), P1 (phage), It is prepared by inserting into a vector selected from the group consisting of plasmid and cosmid (cosmid), the composition for predicting drug reactivity of breast cancer patients. 유방암 환자로부터 얻은 DNA 시료에서의 인간의 17번 염색체의 17q21.32-33 부위의 복제수를 정상 DNA 시료의 해당 염색체 부위의 복제수와 비교하는 단계를 포함하고,Comparing the number of copies of the 17q21.32-33 region of human chromosome 17 in the DNA sample obtained from the breast cancer patient with the number of copies of the chromosomal portion of the normal DNA sample; 유방암 환자로부터 얻은 DNA 시료에서의 17번 염색체의 17p21.32-33 부위의 복제수가 정상 DNA 시료보다 증가한 경우, 상기 환자를 도세탁셀 및 독소루비신으로 이루어진 군에서 선택된 1종 이상에 대하여 비반응성인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 When the number of copies of the 17p21.32-33 region of chromosome 17 in a DNA sample obtained from a breast cancer patient was increased than that of a normal DNA sample, the patient was determined to be non-responsive to at least one selected from the group consisting of docetaxel and doxorubicin. Characterized by 유방암 환자의 약물 반응성 예측 방법.Method for predicting drug reactivity in breast cancer patients. 제3항에 있어서,The method of claim 3, 상기 복제수 비교는 PCR, 어레이 기반 분석법, 및 형광분석법으로 이루어진 군에서 선택된 1종 이상에 의하여 수행되는 것인,The copy number comparison is performed by one or more selected from the group consisting of PCR, array-based analysis, and fluorescence analysis, 유방암 환자의 약물 반응성 예측 방법. Method for predicting drug reactivity in breast cancer patients.
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