KR101812205B1 - 혈청 대사체를 이용한 인후암 예측 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예는 (a) 대상으로부터 생물학적 시료를 채취하는 단계; 및 (b) 상기 시료 중 피로글루탐산(pyroglutamic acid), 리소포스파티딜콜린(lysoPC), 글리세로포스포콜린(glycerophosphocholine), 포스파티딜콜린(PC), 리소포스파티딜에탄올아민(lysoPE), 및 스핑고미엘린(SM)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 측정하는 단계;를 포함하는, 인후암 예측 방법을 제공한다.

Description

혈청 대사체를 이용한 인후암 예측 방법{METHOD FOR PREDICTING PHARYNGOLARYNGEAL CANCER USING SERUM METABOLITES}
본 발명은 특정 바이오마커의 농도를 측정하여 일정 기간 경과 후 인후암의 발병 가능성을 예측하는 방법에 관한 것이다.
두부 및 경부암은 구강, 인두, 하인두, 및 후두를 포함하는 다수의 해부학상 아영역에 비늘 모양의 종양을 포함한다. 흡연은 후두에 대해 가장 강력한 영향을 미치나, 모든 부위의 두부 및 경부암과 관련된 강력한 위험 인자로 여겨진다.
다만, 특정 흡연자와 인후암 발달 간의 상관관계에 대해서는 거의 알려진 바가 없고, 이러한 상관관계를 설명하는 기구학적 기반에 대한 이해도 미흡한 실정이다.
모든 세포 과정의 중간 및 최종 생성물인 대사체는 생명체의 표현형을 대부분 예측할 수 있는 인자이다. 따라서, 대사체는 생리학적 상태를 규명하고, 특히 인간 질병의 존재 및 대사 경로의 변화를 밝히는 바이오마커로 기능할 수 있다. 다만, 흡연에 의해 야기되는 내인성 대사 변화에 대한 연구는 매우 제한적이다.
또한, 현재까지 인후암 발달 과정 중 조기 대사 조절 장애에 대한 흡연의 영향을 조사한 연구 결과가 있었으나, 이로부터 수득된 혈청 샘플을 이용한 대사체학(metabolomics) 연구는 거의 진행된 바가 없다.
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 기준시점으로부터 일정 기간 경과 후, 인후암 발병 가능성을 판단할 수 있는 인후암 예측 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면은 (a) 대상으로부터 생물학적 시료를 채취하는 단계; 및 (b) 상기 시료 중 피로글루탐산(pyroglutamic acid), 리소포스파티딜콜린(lysoPC), 글리세로포스포콜린(glycerophosphocholine), 포스파티딜콜린(PC), 리소포스파티딜에탄올아민(lysoPE), 및 스핑고미엘린(SM)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 측정하는 단계;를 포함하는, 인후암 예측 방법을 제공한다.
일 실시예에 있어서, 상기 생물학적 시료는 혈청을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 리소포스파티딜콜린은 lysoPC(14:0), lysoPC(15:0), lysoPC(16:0), lysoPC(17:0), lysoPC(18:0), 및 lysoPC(20:5)로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상일 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 포스파티딜콜린은 PC(36:5)일 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 리소포스파티딜에탄올아민은 lysoPE(16:0), lysoPE(20:1), 및 lysoPE(22:0)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상일 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 스핑고미엘린은 SM(d18:0/16:1) 또는 SM(d18:1/18:1)일 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 대사체는 올레아미드(oleamide), 트립토판(tryptopan), 및 리놀레일카르니틴(linoleylcarnitine)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 기준시점으로부터 5년 내지 10년 후 인후암 발병 가능성을 판단할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 기준시점에 특정 바이오마커의 농도를 측정함으로써, 일정 기간 경과 후 인후암 발생 가능성을 효과적으로 예측할 수 있다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인후암 예측 방법을 도식화한 것이다.
도 2는 7년의 추적 기간(follow-up period) 동안 암이 발병하지 않은 흡연자 및 인후암이 발병한 흡연자 간 기준시점(baseline)에 유의적으로 변화된 농도의 혈청 대사체를 동정한 것이다. (a)는 기준시점 프로파일(n=112)을 분류하는 OPLS-DA 모델로부터의 스코어 플롯; 기준시점 및 7년의 추적 기간 동안 암이 발병하지 않은 정상 대조군(n=80, 적색) 및 기준시점에는 암이 발병하지 않았으나 7년의 추적 기간 동안 인후암이 발병한 인후암군(n=32, 녹색)을 비교하여 나타낸 것이다. (b)는 기준시점 정상 대조군(n=80)의 OPLS-DA로부터의 스코어 플롯; 흡연 상태에 따른 정상 대조군의 하위군 분석(과거 또는 현재 흡연자(n=59, 청색) 및 비흡연자(n=29, 황색))을 나타낸 것이다. (c)는 기준시점의 OPLS-DA로부터의 스코어 플롯; 인후암 발병에 따른 과거 및 현재 흡연자의 하위군 분석(7년의 추적 기간 동안 암이 발병하지 않은 흡연자(n=59, 청색) 및 인후암이 발병한 흡연자(n=30, 황색))을 나타낸 것이다. (d), (e), (f)는 각각 OPLS-DA 모델로부터의 공변인 [p] 및 신뢰도 관계 [p(corr)]에 대한 S-플롯을 나타낸 것이다.
도 3은 전체 흡연자에 대해 인리치먼트(enrichment) 분석(y축) 및 토폴로지(topology) 분석(x축)에 기반한 스코어에 따라 배열된 경로를 나타내는 대사 경로 분석을 나타낸 것이다. 각 원의 색상과 크기는 각각 P-값 및 경로 영향력 값(pathway impact value)을 나타낸다.
도 4는 인후암 발병에 따른 과거 및 현재 흡연자의 하위군 분석(7년의 추적 기간 동안 암이 발병하지 않은 흡연자(n=59) 및 인후암이 발병한 과거 및 현재 흡연자(n=30))에서 임상적 파라미터 및 주요 대사체 간의 상관관계 행렬을 나타낸 것이다. 상관관계는 피어슨 상관 계수로부터 도출되었다. 적색은 양의 상관관계를 나타내고 청색은 음의 상관관계를 나타낸다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시예로 한정되는 것은 아니다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다.
이하, 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인후암 예측 방법을 도식화한 것이다.
도 1을 참고하면, 본 발명의 일 측면에 따른 인후암 예측 방법이 (a) 대상으로부터 생물학적 시료를 채취하는 단계; 및 (b) 상기 시료 중 피로글루탐산(pyroglutamic acid), 리소포스파티딜콜린(lysoPC), 글리세로포스포콜린(glycerophosphocholine), 포스파티딜콜린(PC), 리소포스파티딜에탄올아민(lysoPE), 및 스핑고미엘린(SM)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 측정하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 (a) 단계에서, 상기 대상(subject)은 인간일 수 있고, 구체적으로 흡연자, 더 구체적으로 남성 흡연자일 수 있다.
상기 생물학적 시료는 인후암의 발병 가능성을 판단하고자 하는 대상에서 분리된 시료로써, 조직, 세포, 혈액, 혈청, 복막액, 활막액, 타액, 소변, 대변 등을 포함하나 이에 제한되는 것은 아니다. 바람직하게 상기 생물학적 시료는 혈액일 수 있으며, 구체적으로 혈액에서 분리된 혈청일 수 있다.
흡연 및 인후암 발병의 상관 관계는 널리 알려진 바 있으며, 상기 대상의 생물학적 시료에 포함된 대사체를 분석하여 흡연에 따른 인후암 발병 여부를 판단 내지 예측할 수 있다.
상기 (b) 단계는 상기 (a) 단계에서 채취한 생물학적 시료를 분석하고, 상기 시료 내 포함된 대사체의 농도를 측정할 수 있다. 구체적으로, 상기 (b) 단계에서 각 대사체의 농도를 측정한 후, 이를 기준 시료(정상 대조군)의 대사체 농도와 비교할 수 있다. 상기 정상 대조군은 일정 기간 경과 후에도 암이 발생하지 않는 개체를 의미할 수 있다.
한편, 상기 대사체는 혈청 대사체일 수 있다. 본 명세서에서 사용된 용어 “혈청 대사체”는 혈액 유래의 액상 시료로부터 수득한 대사물질을 의미한다. 상기 혈청 대사체를 검출하기 위해 혈액을 전처리할 수 있다. 상기 전처리는 예를 들어, 여과, 증류, 추출, 분리, 농축, 방해 성분의 불활성화, 시약의 첨가 등을 포함할 수 있다. 상기 대사체는 대사 및 대사 과정에 따라 생산된 물질, 또는 생물학적 효소 및 분자에 의한 화학적 대사작용으로 발생한 물질 등을 포함할 수 있다.
상기 대사체의 농도는 정량분석기기를 사용하여 측정할 수 있으며, 구체적으로 크로마토그래피 및 질량분석기를 사용할 수 있다.
이 때, 상기 크로마토그래피는 액체 크로마토그래피(LC), 액체-고체 크로마토그래피(LSC), 종이 크로마토그래피(PC), 박층 크로마토그래피(TLC), 기체-고체 크로마토그래피(GSC), 액체-액체 크로마토그래피(LLC), 포말 크로마토그래피(FC), 유화 크로마토그래피(EC), 기체-액체 크로마토그래피(GLC), 이온 크로마토그래피(IC), 겔 여과 크로마토그래피(GFC) 또는 겔 투과 크로마토그래피(GPC)일 수 있고, 바람직하게는 액체 크로마토그래피, 더 바람직하게는 초고성능 액체 크로마토그래피(UPLC, ultra performance liquid chromatography)일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
또한, 상기 질량분석기는 푸리에 변환 질량분석기(FTMS, Fourier transform mass spectrometer)를 사용할 수 있고, 구체적으로 LTQ-Orbitrap-XL 질량분석기를 사용할 수 있다.
상기 크로마토그래피는 분자마다 상이한 이동성을 이용하여 각 대사체를 분리할 수 있고, 상기 질량분석기는 상기 대사체의 분자량 정보뿐만 아니라 구조 정보를 이용하여 구성 성분을 확인할 수 있다.
상기 시료, 구체적으로 혈청 시료는 피로글루탐산(pyroglutamic acid), 리소포스파티딜콜린(lysoPC), 글리세로포스포콜린(glycerophosphocholine), 포스파티딜콜린(PC), 리소포스파티딜에탄올아민(lysoPE), 및 스핑고미엘린(SM)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체를 포함할 수 있다.
담배 연기는 일부 강력한 발암 물질 및 산화성 라디칼 종(oxidative radical species)을 포함할 수 있다. 과산화지질(lipid peroxide)을 포함하는 반응성 산소 종(reactive oxygen species)은 세포자살(apoptotic cell death)에 핵심적인 역할을 수행하는 것으로 보고된 바 있다.
산화스트레스(oxidative stress) 파라미터에 대한 기존의 연구는 인후암 환자에서 증가된 지질산화 변화(lipooxidative changes), 및 혈중 산화스트레스를 보고한 바 있다.
본 발명자들은, 인후암이 발병한 흡연자의 산화-LDL 및 피로글루탐산의 기준시점 농도가 암이 발병하지 않은 흡연자에 비해 높은 것을 확인하였다. 상기 피로글루탐산 농도의 증가는 내인성 항산화물질인 글루타티온 대사의 결핍과 연관된다. 따라서, 과산화지질을 포함하는 산화촉진물질(prooxidant) 및 산화제 간 불균형은 흡연자의 종양 발달을 촉진할 수 있다.
본 명세서에서 사용된 용어 “기준시점”은, 대사체 프로파일링, 즉 상기 대사체의 농도 측정을 수행한 특정 시점을 의미한다.
상기 리소포스파티딜콜린은 lysoPC(14:0), lysoPC(15:0) lysoPC(16:0), lysoPC(17:0), lysoPC(18:0), 및 lysoPC(20:5)로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상일 수 있고, 상기 포스파티딜콜린은 PC(36:5)일 수 있다.
또한, 상기 리소포스파티딜에탄올아민은 lysoPE(16:0), lysoPE(20:1), 및 lysoPE(22:0)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상일 수 있다.
상기 리소포스파티딜콜린(lysoPC)은 혈청 내에 풍부하게 존재하는 대사체로, 이는 포스포리파아제(phospholipase)에 의해 글리세로인지질(glycerophospholipid)이 분해됨으로써 생성될 수 있다. 상기 리소포스파티딜콜린 중 lysoPC(16:0) 및 lysoPC(18:0)는 혈청 내에 풍부하게 존재하므로, 이들의 농도 감소는 혈청 내 전체 lysoPC의 농도 감소에 기여할 수 있다.
상기 글리세로인지질은 리소포스포리파아제 A1(lysophospholipase A1)에 의해 지방산으로 가수분해되고, 미토콘드리아에서 β-산화에 의해 단계적으로 분해되어 에너지를 생산할 수 있다. 따라서, 인후암이 발병한 환자의 lysoPC 농도가 감소하였을 때, 지질 및 에너지 대사가 교란된 것으로 추정할 수 있다.
또한, 간세포암종(hepatocellular carcinoma)에서 lysoPC(16:0) 및 lysoPC(18:0)의 농도 감소는 포스파티딜콜린 농도의 감소와 연관되어 있다고 보고된 바 있다. 상기 포스파티딜콜린(PC)은 포스포리파아제(PLA A1) 및 포스포리파아제 A2(PLA A2)에 의해 글리세로포스포콜린(glycerophosphocholine)으로 분해될 수 있다. 즉, 상기 포스파티딜콜린 및 글리세로포스포콜린의 증감은 상호 연관될 수 있다.
즉, 상기 리소포스파티딜콜린, 글리세로포스포콜린, 포스파티딜콜린, 및 리소포스파티딜에탄올아민은 글리세로인지질 대사 경로에 포함되는 대사체일 수 있으며, 상기 대사체들의 조절 이상은 글리세로인지질 대사 경로의 조절 이상을 시사할 수 있다.
한편, 스핑고지질(sphingolipid) 대사에 속하는 상기 스핑고미엘린(SM)은 SM(d18:0/16:1) 또는 SM(d18:1/18:1)일 수 있다.
상기 스핑고미엘린, 구체적으로 SM(d18:0/d16:1) 및 SM(d18:1/d18:1)은 혈청 내에 가장 풍부하게 존재하는 대사체일 수 있고, 상기 포스파티딜콜린(PC), 특히 PC(36:5)과 밀접한 양의 상관관계를 가질 수 있다.
따라서, 인후암의 발병 가능성이 높은 대상에서 상기 피로글루탐산 농도는 정상 대조군 대비 증가하는 반면, 리소포스파티딜콜린, 글리세로포스포콜린, 포스파티딜콜린, 리소포스파티딜에탄올아민, 및 스핑고미엘린의 농도는 감소할 수 있다.
즉, 상기 대사체를 개별적으로 분석하여 인후암 발병 가능성을 예측할 수 있으나, 상기 관련 대사체의 수준을 전체적으로 분석함으로써 예측 가능성을 더욱 향상시킬 수 있다.
또한, 상기 (b) 단계의 대사체는 올레아미드(oleamide), 트립토판(tryptopan), 및 리놀레일카르니틴(linoleylcarnitine)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상을 더 포함할 수 있다.
상기 대사체들의 농도를 추가적으로 분석하고 상기 정상 대조군과 비교함으로써 예측의 신뢰도를 더욱 상승시킬 수 있다. 이 때 인후암의 발병 가능성이 높은 대상에서 상기 올레아미드의 농도는 증가할 수 있으나, 상기 트립토판 및 상기 리놀레일카르니틴은 감소할 수 있다.
특히, 상기 트립토판의 분해는 종양 세포 내에서 면역 반응을 회피하기 위한 수단으로 제안된 바 있다. 또한, 정상 대조군과는 달리 다양한 암 환자의 혈액 내에서 트립토판의 분해가 가속화된다고 보고된 바 있다.
본 발명자들은, 인후암이 발병한 흡연자는 정상 대조군에 비해 기준시점의 혈청 트립토판 농도가 감소한 것을 확인하였다.
아실카르니틴, 구체적으로 리놀레일카르니틴은 분해 및 에너지 생산을 위한 미토콘드리아 막에서 긴사슬 지방산의 수송에 필수적인 것으로 보고된 바 있다. 따라서, 상기 아실카르니틴의 비정상적인 농도는 에너지 생산 및 중간 대사에 장애가 있음을 시사한다.
즉, 상기 대사체는 인후암 발병 여부를 예측하는 바이오마커로 기능할 수 있다. 상기 대상으로부터 측정한 각 대사체 농도의 증감이 정상 대조군과 비교하여 상이할 때, 인후암 발병 가능성이 높은 것으로 판단할 수 있다.
한편 상기 대사체의 수준을 분석할 때, 상기 기준시점으로부터 5년 내지 10년 후, 구체적으로 7년 후 대상의 인후암 발병 가능성을 판단할 수 있다.
이하, 실시예를 통해 본 발명을 더욱 상세히 기술한다.
실시예 1 : 임상적 및 생화학적 분석
임상화학 분석을 위해, 112명의 대상을 선정하고 12시간의 금식 후 각 대상의 말초 정맥 혈액(peripheral venous blood)을 분리하고 -70℃에서 분석 전까지 보관하였다.
각각의 혈액을 대상으로, 공복 혈당, 총 콜레스테롤, 저밀도 지질단백질(LDL)-콜레스테롤, 고밀도 지질단백질(HDL)-콜레스테롤, 아스파르트산 아미노기전달효소(AST, aspartate aminotransferase), 알라닌 아미노기전달효소(ALT, alanine aminotransferase), 및 고민감성 C-반응 단백질(hs-CRP)의 농도를 자동 분석기를 이용하여 측정하였다. 효소면역분석(enzyme immunoassay, Mercodia AB)을 이용하여 산화 LDL(ox-LDL) 농도를 측정하고, Wallac 1420 Victor2 다중표지 계측기(PerkinElmer Life Sciences)로 450㎚에서 색상 반응 결과를 판독하였다.
또한, 각각의 대상에 대해 흡연 경력(비흡연자, 과거 흡연자, 또는 현재 흡연자), 및 음주 경력에 대한 설문조사를 실시하고, 키와 몸무게를 측정하여 체질량지수(BMI)를 산출하였다. 15분 휴식 후, 수축기 및 이완기 혈압을 측정하였다. 허리 둘레는 대상의 아랫 입술과 장골능 사이의 둘레로 측정하였다.
기준시점으로부터 7년의 추적 기간(follow-up period) 동안, 전체 112명의 대상 중, 인후암이 발병한 32명을 인후암군으로 분류하고, 암이 발병하지 않은 80명을 정상 대조군으로 분류하였다.
상기 인후암군과 정상 대조군 사이에 BMI, 음주 상태, 혈압, 또는 혈청 내 글루코오스, 총 콜레스테롤, HDL-콜레스테롤, 및 LDL-콜레스테롤의 농도, AST, ALT, hs-CRP를 포함하는 특징들은 기준시점에 유의적인 차이가 나타나지 않았다(표 1).
그러나, 기준시점에 상기 인후암군은 정상 대조군에 비해 높은 농도의 산화-LDL 값을 나타냈다(P=0.039). 또한, 상기 인후암군은 과거 및 현재 흡연자의 비율, 및 혈청 트리글리세라이드 농도가 상대적으로 증가하였다. 인후암군 32명 중 2명(6%)이 비흡연자인 반면에, 정상 대조군 80명 중 21명(26%)이 비흡연자였다.
정상 대조군 및 인후암군에 대한 기준시점 특징
구분 정상 대조군 (n=80) 인후암군 (n=32) P-value
Age (year) 58.8±1.24 59.5±1.93 0.762
Male/Female n, (%) 80 (100.) / 0 (0) 32 (100.0) / 0 (0)
Smoking status Never smoker n, (%) 21 (26.3) 2 (6.30) 0.056
Former smoker n, (%) 33 (41.3) 18 (56.3)
Current smoker n, (%) 26 (32.5) 12 (37.5)
Alcohol drinker n, (%) 61 (78.2) 27 (93.1) 0.073
Weight (㎏) 68.5±0.96 66.2±1.79 0.230
BMI (㎏/㎡) 24.2±0.32 23.3±0.52 0.110
Systolic blood pressure (mmHg) 127.1±1.68 125.9±2.74 0.705
Diastolic blood pressure (mmHg) 78.5±1.09 80.6±2.05 0.327
Glucose (㎎/㎗) ∮ 104.1±3.93 103.2±5.46 0.939
Triglyceride (㎎/㎗) ∮ 149.4±9.82 162.8±15.5 0.399
Total-cholesterol (㎎/㎗) ∮ 186.9±3.45 199.2±5.30 0.057
HDL-cholesterol (㎎/㎗) ∮ 49.3±1.16 51.8±2.79 0.692
LDL-cholesterol (㎎/㎗) ∮ 114.1±3.47 121.3±4.81 0.230
AST (IU/L) ∮ 24.1±0.93 25.6±1.59 0.267
ALT (IU/L) ∮ 26.1±1.63 26.3±2.92 0.849
Hs-CRP (㎎/L) ∮ 0.32±0.12 0.46±0.19 0.402
Oxidized LDL (U/L) ∮ 43.7±1.99 51.2±3.08 0.039
각 값들은 평균±표준오차로 나타냈다. ∮ 는 로그 변환에 의해 검정하였고, P-값은 독립 t-검정(independent t-test)으로부터 도출하였다.
실시예 2 : 전반적( 비표적화 ) 혈청 대사체 프로파일링
시료 준비
상기 실시예 1에서 수득한 각각의 혈액 100㎕에 아세토니트릴 800㎕를 첨가하고 혼합한 후 4℃에서 10,000rpm으로 10분 동안 원심분리하였다. 820㎕의 상등액을 질소가스로 건조시키고 10% 메탄올에 용해 및 혼합한 후, 4℃에서 10,000rpm으로 5분 동안 원심분리하였다. 이후, 상등액을 바이알로 옮겨 담아 시료를 준비하였다.
UPLC - LTQ - Orbitrap XL MS 분석
상기 혈청 추출 시료(4㎕)를 Thermo UPLC 시스템(Dionex-Thermo Fischer Scienrific)이 결합된 Acquity UPLC-BEH-C18 컬럼(2.1 x 50㎜, 1.7㎛; Waters)에 주입하였다. 주입한 시료를 0.1%의 포름산을 포함한 물로 평형화시켰다.
0.1%의 포름산을 포함한 아세토니트릴을 이용하여 35㎖/min의 속도로 20분 동안 시료를 용출시켰다. UPLC(Waters)를 이용하여 대사체들을 분리한 후, LTQ-Orbitrap-XL(Thermo Fischer Scientific)으로 분석하고 배정하였다.
질량 분석기는 푸리에 변환 질량 분석기에 대한 ESI-양성 모드 및 전체 스캔 모드로 운영하였다. 해상도는 30,000이고, 스프레이 전압은 5㎸였다. 질소(nitrogen sheath) 가스 및 보조 가스의 유속은 각각 50 및 5(arbitrary units)였다. 모세관 전압, 튜브-렌즈 전압, 및 모세관 온도는 각각 35V, 120V, 및 360℃로 유지하였다. 상기 MS 데이터는 m/z 50-1,000 범위에서 수집하였다. 40 내지 55eV에서의 충돌 에너지 램프에 의해 대사체의 MS/MS 스펙트라를 얻었다.
데이터 처리 및 대사체 동정
유지시간, m/z비, 및 이온 강도를 포함하는 모든 관련 데이터는 SIEVE 2.2 데이터 분석 소프트웨어(Thermo fisher scientific)를 이용하여 미가공 데이터로부터 수집하였다. 분석 파라미터는 하기와 같다: m/z 범위 50-1,000; m/z 폭 5ppm; 및 유지시간 폭 2.5분.
상기 대사체는 하기 데이터베이스를 이용하여 검색하였다: ChemSpider(www.chemspider.com); Human Metabolome(www.hmdb.ca); Lipid MAPS(www.lipidmaps.org); KEGG(www.genome.jp/kegg); 및 MassBank(www.massbank.jp).
MS/MS를 수행하여 잠재적 대사체를 확정하였다. 상기 MS/MS 스펙트라를 Xcalibur 2.1 소프트웨어(Thermo fisher scientific)에서 Mass Frontier 소프트웨어(Thermo fisher scientific)로 전달하였다. 이후, 상기 스펙트라를 Mass Frontier 소프트웨어 데이터베이스 또는 Human Metabolome, Lipid MAPS, mzCloud, 및 MassBank MS/MS 스펙트라 데이터베이스의 참고 수치들과 비교하였다.
통계적 분석
통계적 분석은 SPSS version 21.0(IBM/SPSS)을 이용하여 수행하였다. 통계적 분석을 위하여 왜곡된 변수들은 대수적으로(logarithmically) 변형하였다. 기술적(descriptive) 목적을 위해, 평균값은 변환되지 않은 값으로 제시하였다. 결과는 평균±표준오차(SE)로 표현하였다. 양측 P-검정값(two-tailed P-value)<0.05를 통계적 유의성이 있는 것으로 간주하였다.
2개의 군 간의 파라미터들을 비교하기 위해 독립 t-검정을 사용하였다. 변수들 간의 관계를 평가하기 위해 피어슨 상관 계수(Pearson's correlation coefficient)를 사용하였다. R 패키지 'fdrtool'을 이용하여 오류 발견률(FDR, False discovery rate-corrected)을 보정한 q-값을 산출하였고, 0.05 미만의 q-값이 유의성을 나타내는 것으로 고려하였다. 본 연구 집단에서 대사체와 생화학적 측정값들 간의 관계를 시각화 및 평가하기 위해 히트 맵들(Heat maps)을 생성하였다.
SIMCA-P+ 14.0(Umetrics)을 이용하여 다변수 통계 분석(multivariate analysis)을 수행하였다. 다변수 통계 분석에 앞서, 파레토 스케일링(Pareto scaling)을 모든 데이터에 적용하였다.
모델들을 분석하기 위해 직교 부분 최소 자승 판별 분석(OPLS-DA, Orthogonal partial least squares discriminant analysis)을 수행하였다. SIMCA는 7-폴드 교차검증(7-fold cross-validation)의 디폴트 교차검증을 가진다. R 2 Y 및 Q 2 Y 파라미터, 및 교차검증 분산분석(CV-ANOVA, Cross-validation analysis of variance)을 이용하여 상기 모델들의 추가 검증을 수행하였다.
전반적( 비표적화 ) 대사체 패턴 분석
기준시점에 수득한 혈청 대사체의 질량 스펙트로미터(MS) 데이터를 OPLS-DA 스코어 플롯으로 분석하였다. OPLS-DA 스코어 플롯은 다음의 조합군으로 수행하였다:
1) 기준시점과 7년 경과 후에 모두 암이 발병하지 않은 정상 대조군(n=80)의 기준시점 농도 및 기준시점에는 암이 발병하지 않았으나 7년의 추적 기간 동안 암이 발병한 인후암군(n=32)의 기준시점 농도 비교(도 2a);
2) 흡연 상태에 따른 정상 대조군의 하위군 분석(과거 또는 현재 흡연자(n=59), 및 비흡연자(n=21))(도 2b);
3) 인후암 발병에 따른 과거 및 현재 흡연자의 하위군 분석(암이 발병하지 않은 흡연자(n=59) 및 7년의 추적 기간 동안 인후암이 발병한 흡연자(n=30))(도 2c).
각 OPLS-DA 모델의 질(quality)을 R 2 및 Q 2 값으로 검사하여 상기 모델들의 적합성(not over-fitted)을 확인하였고, 각 모델에 대한 예측력(predictive ability)을 평가하였다. 적합도(goodness of fit)를 나타내는 R 2 , 및 예측력을 나타내는 Q 2 는 모두 상기 모델에 의해 예측되는 데이터 내 분산의 비율(proportion of variance)로 표현된다. R 2 및 Q 2 값이 0.5를 초과하면 우수한 질(high-quality)의 OPLS-DA 모델임을 의미한다. 도 2에 표시되는 3가지 모델은 80% 초과의 적합도(제1, 제2, 및 제3 하위군 분석에 대해 각각 R 2 Y=0.81, R 2 Y=0.87 및 R 2 Y=0.86), 및 53% 초과의 예측력(제1, 제2, 및 제3 하위군 분석에 대해 각각 Q 2 Y=0.53, Q 2 Y=0.55 및 Q 2 Y=0.72)을 나타냈다. 상기 결과는 상기 OPLS-DA 모델들의 우수한 적합도 및 수용 가능한 예측력을 뒷받침한다.
교차검증 분산분석(CV-ANOVA)들의 P-값에 기반하여 이러한 모델들의 로버스트성(robustness)을 추가로 조사하였다(제1, 제2, 및 제3 하위군 분석에 대해 각각 3.552 x 10-15, 8.083 x 10-10 및 1.511 x 10-20).
상기 결과는 이러한 3가지 모델들이 대사체 풍부도 차이에 기반하여 각 군들을 구별할 수 있음을 시사한다. 상이한 잠재적 변수를 추출하기 위해, 상기 OPLS-DA 모델들로부터 파레토 스케일링(Pareto scaling)을 이용하여 공변인 p(1) 및 신뢰도 관계 p(corr)(1)의 S-플롯을 생성하였다(도 2d 내지 2f). 상기 대사체가 높거나 낮은 p(corr) 값을 가질 때, 2개의 군을 구별함에 있어 더 높은 관련성을 가진다.
혈청 대사체의 동정
2251개의 변수 중, 각 군의 구분에 중요한 역할을 하는 변수(대사체)를 변수중요도척도(VIP, Variable Important in the Projection) 파라미터에 따라 선별하였다. VIP 값>1.0은 시료 군들 간의 차이에 높은 관련성을 가진다.
상기 VIP>1.0을 기준으로, 기준시점 및 7년 경과 후 모두 암이 발병하지 않은 정상 대조군(n=80), 및 기준시점에는 암이 발병하지 않았으나 7년 동안 인후암이 발병한 인후암군(n=32) 간의 기준시점 대사체 농도를 비교하여, 181개의 대사체를 선별하였다.
상기 대사체 중 33개는 이미 동정된 것이고, 148개는 신규한 것이었다. 정상 대조군과 비교하여, 인후암군은 lysoPC(16:0) (q=0.015), lysoPC(18:2) (q=0.041), lysoPC(20:0) (q=0.007), 및 SM(d18:0/16:1) (q=0.003)에서 유의적으로 낮은 피크 강도를 나타냈다.
VIP>1.0을 기준으로, 흡연 상태에 따른 정상 대조군의 하위군 분석(암이 발병하지 않은 과거 또는 현재 흡연자(n=59), 및 암이 발병하지 않은 비흡연자(n=29))에서, 2251개의 변수 중 219개의 대사체를 선별하였다.
상기 대사체 중 47개는 이미 동정된 것이고, 172개는 신규한 것이었다. 상기 흡연자는 정상 대조군 중 비흡연자와 비교하여, 니코틴의 주된 대사체인 코티닌(cotinine) 농도가 증가하였고, SM(d18:0/16:1) (q<0.001), SM(d18:1/18:1) (q=0.001) 및 PC(36:5) (q=0.003)의 농도가 유의적으로 증가하였다.
VIP>1.0을 기준으로, 인후암 발병에 따른 과거 및 현재 흡연자의 하위군 분석(암이 발병하지 않은 과거 또는 현재 흡연자(n=59) 및 7년 동안 암이 발병한 과거 또는 현재 흡연자(n=30))에서, 2251개의 변수 중 167개의 대사체를 선별하였다.
상기 대사체 중 44개는 이미 동정된 것이고, 123개는 신규한 것이었다(표 2). 인후암이 발병한 흡연자는 암이 발병하지 않은 흡연자와 비교하여 피로글루탐산(q=0.010) 및 올레아미드(q=0.035)의 농도가 높았으나, 트립토판(q=0.025), 글리세로포스포콜린(q=0.018), 리놀레일카르니틴(q=0.037), lysoPE(16:0) (q=0.018), lysoPC(14:0) (q<0.001), lysoPC(15:0) (q=0.002), lysoPC(16:0) (q=0.015), lysoPE(20:1) (q=0.033), lysoPC(17:0) (q=0.023), lysoPC(18:0) (q=0.022), lysoPE(22:0) (q=0.044), lysoPC(20:5) (q=0.009), SM(d18:0/16:1) (q<0.001), SM(d18:1/18:1) (q<0.001) 및 PC(36:5) (q=0.002)의 농도가 낮았다(표 2). 기준시점에서 암이 발병하지 않은 흡연자와 인후암이 발병한 흡연자 간 코티닌 농도의 유의적인 차이는 없었다(VIP: 0.35, q=0.454).
추적 기간(follow-up period) 동안 인후암 발병에 따른 과거 및 현재 흡연자에서, 기준시점의 혈청 대사체 동정
RT-m/z
[M+H]		 Molecular formula Identified metabolite VIP t-Test Cohen's d Change trend
P q
100.075 C5H9NO 2-Piperidinone 4.266 0.528 0.316 0.14 ↑
130.050 C5H7NO3 Pyroglutamic acid 1.066 0.002 0.010 0.74 ↑
181.071 C6H12O6 D-Glucose 1.195 0.039 0.101 -0.47 ↓
205.096 C11H12N2O2 L-Tryptophan 1.820 0.006 0.025 -0.63 ↓
258.109 C8H20NO6P Glycerophosphocholine 1.027 0.004 0.018 -0.66 ↓
282.278 C18H35NO Oleamide 1.679 0.070 0.035 0.92 ↑
400.341 C23H45NO4 L-palmitoylcarnitine 1.769 0.016 0.053 -0.55 ↓
424.341 C25H45NO4 Linoleyl carnitine 1.236 0.010 0.037 -0.59 ↓
426.356 C25H47NO4 11Z-Octadecenylcarnitine 1.249 0.344 0.286 -0.21 ↓
454.291 C21H44NO7P LysoPE (16:0) 2.530 0.004 0.018 -0.67 ↓
468.307 C22H46NO7P LysoPC (14:0) 6.102 6.19x10-6 1.63x10-4 -1.11 ↓
480.307 C23H46NO7P LysoPE (18:1) 1.275 0.180 0.233 -0.31 ↓
480.343 C24H50NO6P LysoPC (P-16:0) 3.216 0.161 0.223 -0.32 ↓
482.322 C23H48NO7P LysoPC (15:0) 3.859 1.44x10-4 0.002 -0.89 ↓
494.322 C24H48NO7P LysoPC (16:1) 5.769 0.017 0.057 -0.55 ↓
496.337 C24H50NO7P LysoPC (16:0) 20.759 0.003 0.015 -0.68 ↓
506.359 C26H52NO6P LysoPC (P-18:1) 1.068 0.564 0.313 -0.15 ↓
508.338 C25H50NO7P LysoPE (20:1) 1.839 0.009 0.033 -0.60 ↓
510.353 C25H52NO7P LysoPC (17:0) 5.383 0.006 0.023 -0.63 ↓
510.390 C26H56NO6P LysoPC (O-18:0) 1.530 0.032 0.089 -0.49 ↓
518.322 C26H48NO7P LysoPC (18:3) 1.080 0.518 0.314 -0.15 ↓
520.337 C26H50NO7P LysoPC (18:2) 8.287 0.016 0.052 -0.56 ↓
522.353 C26H52NO7P LysoPC (18:1) 9.327 0.231 0.255 -0.27 ↓
524.369 C26H54NO7P LysoPC (18:0) 13.753 0.006 0.022 -0.64 ↓
526.291 C27H44NO7P LysoPE (22:6) 2.006 0.044 0.111 -0.46 ↓
527.294 C24H40N5O8 Isodesmosine 1.081 0.050 0.120 -0.45 ↓
538.385 C27H56NO7P LysoPE (22:0) 1.339 0.013 0.044 -0.57 ↓
542.322 C28H48NO7P LysoPC (20:5) 4.842 0.001 0.009 -0.74 ↓
544.337 C28H50NO7P LysoPC (20:4) 5.004 0.128 0.201 -0.34 ↓
546.353 C28H52NO7P LysoPC (20:3) 3.786 0.074 0.152 -0.41 ↓
548.369 C28H54NO7P LysoPC (20:2) 1.828 0.133 0.204 -0.34 ↓
550.385 C28H56NO7P LysoPC (20:1) 1.585 0.117 0.192 -0.36 ↓
568.337 C30H50NO7P LysoPC (22:6) 4.904 0.048 0.117 -0.45 ↓
570.353 C30H52NO7P LysoPC (22:5) 2.107 0.113 0.189 -0.36 ↓
703.572 C39H79N2O6P SM (d18:0/16:1) 6.539 4.74x10-7 2.85x10-5 -1.23 ↓
729.589 C41H81N2O6P SM (d18:1/18:1) 2.235 1.34x10-5 2.81x10-4 -1.04 ↓
758.566 C42H80NO8P PC (34:2) 2.866 0.893 0.428 0.03 ↑
760.582 C42H82NO8P PC (34:1) 1.987 0.733 0.380 -0.08 ↓
780.551 C44H78NO8P PC (36:5) 6.485 1.82x10-4 0.002 -0.88 ↓
786.599 C44H84NO8P PC (36:2) 1.401 0.709 0.373 -0.09 ↓
788.613 C44H86NO8P PC (36:1) 1.528 0.170 0.155 0.44 ↑
806.566 C42H79NO13 Lactosylceramide (d18:1/12:0) 1.737 0.754 0.377 0.08 ↑
810.598 C46H84NO8P PC (38:4) 1.014 0.468 0.306 0.16 ↑
VIP는 변수중요도척도이다. P-값은 양 군(암이 발병하지 않은 흡연자(n=59), 및 인후암이 발병한 흡연자(n=30)) 간의 독립 t-검정으로부터 도출되었다. q-값은 오류 발견률(FDR)을 보정한 P-값이다. Cohen's d는 합동표준편차(pooled standard deviation)에 의해 분할된 양 평균 간 차이 비교에 대한 영향력 크기이다. d=0.20이면 “작은“, d=0.50이면 “중간의”, d=0.80이면 “큰”으로 영향력의 크기를 정의한다. Change trend는 암이 발병하지 않은 흡연자 대비 인후암이 발병한 흡연자에서 대사체의 상대적 피크 강도를 비교한 것이다.
실시예 3 : 대사 경로 분석
상기 실시예 2에서 수득한 각각의 혈청 대사체를 대상으로, 대사 경로 분석을 수행하였다.
선별된 대사체에서 가장 관련성이 높은 경로를 동정하고자, 웹-기반 분석 모듈인 MetaboAnalyst 3.0을 이용하여 대사 경로 분석(Metabolic pathway analysis)을 수행하였다(도 3).
KEGG(http://www.genome.jp/kegg/) 및 Human Metabolome(http://www.hmdb.ca) 데이터베이스를 포함하는 다수의 데이터베이스에 기반한 상기 프로그램은 가장 유의적으로 변화된 경로의 동정에 활용될 수 있다.
Metaboanalyst는 2가지 경로 분석 접근들, 즉 경로 인리치먼트(enrichment) 분석 및 경로 토폴로지(topology) 분석을 통합하는 것에 의해 대사 경로 분석을 수행한다.
인후암 발병과 관계 없이 전체 흡연자 중, 기준시점에서 글루타티온 대사, 글리세로인지질 대사, 및 스핑고지질 대사가 명백하게 연관된다(표 3).
대사 경로 분석에 의해 피로글루탐산이 1.9 x 10-3의 영향력 지수(impact factor)로 글루타티온 대사에 속해 있음이 확인되었다. 리소포스파티딜콜린, 글리세로포스포콜린, 포르파티딜콜린, 및 리소포스파티딜에탄올아민(lysoPE)이 0.11의 영향력 지수로 글리세로인지질 대사에 포함되었다. 또한, 스핑고미엘린 및 락토실세라마이드가 9.5 x 10-3의 영향력 지수로 스핑고지질 대사에 포함되었다.
대사 경로 분석
대사 경로 Hits P FDR Impact
Glutathione metabolism Pyroglutamic acid 5.22x10-6 9.39x10-5 1.9x10-3
Glycerophospholipid metabolism Lysophophatidylcholine 5.34x10-5 3.51x10-4 0.11
Glycerophosphocholine
Phosphatidylcholine
Lysophosphatidylethanolamine
Sphingolipid metabolism Sphingomyelin 5.85x10-5 3.51x10-4 9.5x10-3
Lactosylceramide
Ether lipid metabolism Glycerophosphocholine 0.03 0.13 0.04
LysoPC (O-18:0)
Tryptophan metabolism L-Tryptophan 0.07 0.13 0.11
Hits는 MetaboAnalyst에 업로드된 대사체와 실제로 일치하는 것이다. FDR은 오류 발견률(False Discovery Rate)을 보정한 P-값이다. Impact는 경로 토폴로지(topology) 분석으로부터 계산된 경로 영향력 값(pathway impact value)이다.
본 발명자들은 인후암 발병에 따른 과거 및 현재 흡연자의 하위군에서, 임상적 파라미터와 주요 대사체를 포함하는 상관관계 행렬(correlation matrix)을 생성하였다(도 4): 암이 발병하지 않은 흡연자(n=59) 및 7년의 추적 기간 동안 인후암이 발병한 흡연자(n=30).
상기 기간 동안 인후암이 발병한 흡연자(n=30)에서, 혈청의 산화-LDL(ox-LDL) 농도는 LDL 콜레스테롤, 트리글리세라이드와 양의 상관관계를 나타냈고, lysoPE(22:0)과는 음의 상관관계를 나타냈다.
피로글루탐산은 리놀레일카르니틴과 음의 상관관계를 나타냈고, 글리세로포스포콜린은 3종류의 모든 lysoPE 및 6종류의 모든 lysoPC와 양의 상관관계를 나타냈다. 리놀레일카르니틴은 lysoPE(20:1)과 양의 상관관계를 나타냈다. lysoPE(16:0)은 lysoPE(20:1), (22:0), 및 6종류의 모든 lysoPC와 양의 상관관계를 나타냈다. lysoPC(14:0)은 lysoPE(20:1) 및 lysoPC(15:0), (16:0), (20:5)와 양의 상관관계를 나타냈다. 또한, lysoPC(15:0), (16:0), (17:0), (18:0), (20:5), 및 lysoPE(20:1), (22:0)은 양의 상관관계를 나타냈으며. SM(d18:0/16:1), SM(d18:1/18:1) 및 PC(36:5)는 양의 상관관계를 나타냈다(도 4).
상기 기간 경과 후, 암이 발병하지 않은 흡연자(n=59)에서, 혈청 내 산화-LDL 농도는 LDL 콜레스테롤 및 트리글리세라이드와 양의 상관관계를 나타냈다. 인후암이 발병한 흡연자와 대조적으로, 암이 발병하지 않은 흡연자는 혈청 트리글리세라이드가 혈청 글리세로포스포콜린, lysoPE(16:0), 및 lysoPC(14:0), (15:0), (16:0), (18:0)과 양의 상관관계를 내타냈고, 트리글리세라이드가 피로글루탐산과 음의 상관관계를 나타냈다. 상기 기간 동안 암이 발병하지 않은 흡연자 중피로글루탐산을 제외한 주요 대사체 간의 상관관계는 인후암이 발병한 흡연자에서 유사하게 확인되었다(도 4).
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 후술하는 청구범위에 의하여 나타내어지며, 청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (8)

  1. (a) 대상으로부터 생물학적 시료를 채취하는 단계; 및
    (b) 상기 시료 중 피로글루탐산(pyroglutamic acid), 리소포스파티딜콜린(lysoPC), 글리세로포스포콜린(glycerophosphocholine), 포스파티딜콜린(PC), 리소포스파티딜에탄올아민(lysoPE), 및 스핑고미엘린(SM)의 대사체 농도를 측정하는 단계;를 포함하되,
    상기 리소포스파티딜콜린은 lysoPC(14:0), lysoPC(15:0) 또는 lysoPC(17:0)이고, 상기 리소포스파티딜에탄올아민은 lysoPE(20:1) 또는 lysoPE(22:0)이며, 상기 스핑고미엘린은 SM(d18:1/18:1)인 인후암의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 생물학적 시료는 혈청을 포함하는, 인후암의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  3. 삭제
  4. 제2항에 있어서,
    상기 포스파티딜콜린은 PC(36:5)인, 인후암의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 대사체는 올레아미드(oleamide), 트립토판(tryptopan), 및 리놀레일카르니틴(linoleylcarnitine)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상을 더 포함하는, 인후암의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  8. 제1항, 제2항, 제4항, 및 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    기준시점으로부터 5년 내지 10년 후 인후암 발병 가능성을 판단하는, 인후암의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2011163332A2 (en) * 2010-06-23 2011-12-29 University Of Louisville Research Foundation, Inc. Methods for detecting cancer

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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AJNR Am J Neuroradiol, Vol(26), pp.2108-2113, 2005*
CANCER GENOMICS & PROTEOMICS, Vol(10), pp.233-238, 2013*
Mol. BioSyst., Vol(7), pp.2608-2614, 2011*
PLoS One., Vol(7) issue 11, e48873(2012)*

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