KR101963245B1 - 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법 및 장치 - Google Patents

다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 비침습적 산전 검사(non-invasive prenatal testing) 방법으로서, 보다 상세하게는 다중 Z-score에 기반한 다차원적인 임계값을 적용하여 비침습적 산전 검사의 민감도와 정확도를 향상시키기 위한 방법에 관한 것이다.
본 발명에 의한 비침습적 산전 검사(non-invasive prenatal testing) 방법은, 하나의 염색체의 이수성 검사를 위해 두 개 이상의 복수개의 Z-score 임계값을 적용함으로써 위양성 및 위음성의 가능성을 감소시켜 보다 민감하고 정확한 검사 결과를 얻을 수 있는 효과가 있다.
또한, 적은 수의 염기서열 단편을 사용함에도 불구하고 검사 오류를 최소화 할 수 있으므로, 실험 비용을 절감하여 고가의 검사 비용을 낮춤으로써 적은 비용으로도 신속한 검사를 수행 할 수 있는 효과가 있다.

Description

다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법 및 장치{NON-INVASIVE PRENATAL TESTING METHODS AND DEVICES BASED ON MULTIPLE Z-SCORES}
본 발명은 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사(non-invasive prenatal testing) 방법 및 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 다중 Z-score 에 기반한 다차원적인 임계값을 적용하여 비침습적 산전 검사의 민감도와 정확도를 향상시키기 위한 방법에 관한 것이다.
인간 의학 연구에서 중요한 노력 중 하나는 불리한 건강상 결과의 중심에 있는 유전적 기형의 발견에 있다. 산전 검사는 출생 전 태아의 질병 유무를 판단 및 진단하는 과정이며, 주로 태아의 염색체 이수성을 확인한다.
일반적으로, 만 35세 이상의 산모, 본인 또는 직계가족이 유전적 질환이나 선천성 기형 병력이 있는 산모, 다태아 임신 경험이 있는 산모들은 고위험 산모로 분류된다. 고위험 산모가 지속적으로 증가하는 가장 큰 원인은 평균 출산 연령이 높아진 것에 기인하고 있다. 이러한 고위험 산모로 분류될 경우, 산모와 태아의 안전을 위해 산전 관리에 많은 주의가 요구되고, 산전 검사를 받을 필요가 있다.
산전 검사는 크게 침습적 산전 검사(invasive prenatal testing) 방법과 비침습적 산전 검사(non-invasive prenatal testing; NIPT) 방법으로 나누어진다. 침습적 산전 검사 방법에는 양수 천자(amniocentesis), 융모막 검사(chorionic villi sampling) 및 탯줄 천자(cordocentesis) 등이 있으나, 이러한 침습적 산전 검사 방법들은 검사 과정에서 태아에게 충격을 가하여 유산이나, 질병 또는 기형을 유발할 수 있으므로, 이러한 문제점들을 극복하기 위하여 비침습적 산전 검사 방법들이 개발되고 있다.
특히, 차세대 염기서열 분석(next generation sequencing; NGS) 기술인 대규모 병렬형 염기서열 분석(massively parallel signature sequencing; MPSS) 방법이 도입되고, 산모 혈액 내의 무세포 DNA(cell-free DNA; cfDNA)에서의 무세포 태아 DNA(cell-free fetal DNA; cffDNA)를 발견함에 따라, 이를 활용한 비침습적 산전 검사 방법이 개발되었다.
종래의 비침습적 산전 검사 방법은 각 염색체에 배열된 염기서열 단편(reads)의 수를 전체 염기서열 단편의 수로 나누는 정규화 과정을 통해 염색체당 하나의 Z-score를 계산하기 때문에 정상 염색체와 이수성 염색체를 구별하기 어려운 구간이 존재한다. 따라서, 이러한 이유로 검사 결과의 오류가 발생하는 문제점이 있다.
또한, 산모 혈액 내 존재하는 무세포 태아 DNA량이 상대적으로 매우 적기 때문에, 많은 수의 염기서열 단편을 생산하여 판별하는 방식이 사용되고 있다. 많은 수의 염기서열 단편 생성은 염색체 이수성을 판별하는 것에 대하여 오류를 감소시키는 장점이 있으나, 실험 비용의 증가를 초래하기 때문에 검사 비용이 상승하는 문제점도 있다.
태아 기형의 진단 오류(위양성; false positive; FP 및 위음성; false negative; FN)는 심각한 결과를 초래할 수 있기 때문에 비침습적 산전 검사 방법에서 보다 민감하고, 정확한 분석 알고리즘을 개발하는 것은 매우 중요하다. 보다 정확한 태아의 염색체 이수성 진단을 위하여, 적은 수의 염기서열 단편에서도 민감하고 정확한 판별이 가능한 알고리즘이 개발될 필요성이 대두된다.
본 발명은 상술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 산모 혈액 내의 무세포 DNA를 이용한 차세대 염기서열 분석 기반의 비침습적 산전 검사 방법에서 태아의 염색체 이수성 진단의 민감도와 정확도를 향상시키기 위하여 하나의 염색체 당 두개 이상 복수개의 Z-score를 산출하여 임계값을 정하고 적용하는 적은 수의 염기서열 단편에서도 민감하고 정확한 판별이 가능한 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 또한, 본 발명에 의한 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법을 수행하기 위한 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은, 상기 과제를 해결하기 위하여 비 침습적 산전 검사를 위한 정보를 제공하는 방법으로서,
i) 산모의 혈액으로부터 무세포 DNA를 추출하여, 차세대 염기서열 분석 기술인 대규모 병렬형 염기서열 분석 방법을 이용하여 검체의 염기서열 단편을 생산하는 단계;
ii) 상기 생산된 염기서열 단편을 인간 참조 유전체 서열과 비교하여 상동성 위치에 배열하는 단계;
iii) 상염색체 및 성염색체를 포함하는 23쌍 염색체 각각에 대하여 상기 배열된 염기서열 단편의 수를 산출하는 단계;
iv) 각 염색체에 상기 배열된 염기서열 단편의 수를 각각의 다른 염색체에 배열된 염기서열 단편의 수로 나누어 정규화된 2차원 행렬을 생성하여 보정하는 단계;
v) 정상 염색체를 갖는 대조군에서 획득한 시료를 통해 각 염색체에 배열된 염기서열 단편의 수를 각각의 다른 염색체에 배열된 염기서열 단편의 수로 나누어 복수 개의 정규화된 2차원 행렬을 생성하고, 상기 복수 개의 정규화된 2차원 행렬을 이용하여 대조군의 각 염색체의 평균 값의 2차원 행렬과 표준편차 값의 2차원 행렬을 산출하는 단계;
vi) 상기 (v) 단계에서 획득한 대조군의 산출된 평균 값의 2차원 행렬 및 표준편차 값의 2차원 행렬과 상기 (iv) 단계에서 획득한 검체의 정규화된 2차원 행렬을 이용하여, 각 염색체 당 복수 개의 Z-score 값을 산출하는 단계; 및
vii) 검체의 관찰 대상 염색체에 대하여 각각의 다른 염색체에 의해 산출된 복수 개의 Z-score 값이 이수성 임계값을 순차적으로 통과하는지 판정하는 단계;를 포함하는 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법을 제공한다.
본 발명에 의한 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법에 있어서, 상기 i) 단계에서, 상기 검체의 염기서열 단편의 수는 100만 내지 1000만개인 것에도 그 특징이 있다.
본 발명에 의한 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법에 있어서, 상기 i), ii) 단계 및 iii) 단계의 방법은 공지에 널리 사용되고 있으나, 하기와 같은 방법으로 수행하는 것이 바람직하다.
산모로부터 약 10ml의 혈액을 Vangenes Cell Free DNA (Vangenes) 용기에 수집하여 원심분리(1,900g, 15분, 상온)한다. 분리된 혈장(plasma)을 1.5ml 용기에 옮겨 담아 원심분리(16,000g, 15분, 상온)한다. 제조사(Qiagen)의 지침에 따라, QIAsymphony DSP Virus/Pathogen Midi Kit를 사용하여 2ml의 혈장으로부터 무세포 DNA를 분리한다. 제조사(Life Technology)의 지침에 따라, 무세포 DNA 시료(<100ng)를 사용하여 Ion Proton sequencing library를 제작하고, Ion PI™ Chip kit v3를 사용하여 염기서열 단편을 생산한다.
본 발명에 의한 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법은 BWA (version 0.7.10)를 사용하여, 생산된 염기서열 단편을 인간 참조 유전체 서열(hg19)의 상동성 위치에 배열하고, Picard (version 1.81)를 사용하여, 중복된 염기서열 단편을 제거한 후, SAMtools (version 0.1.18)를 사용하여 각 염색체에 배열된 염기서열 단편의 수를 산출한다.
본 발명에 의한 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법에 있어서, v) 단계는 정상 염색체를 갖는 대조군에서 획득한 시료를 통해 각 염색체에 배열된 염기서열 단편의 수를 각각의 다른 염색체에 배열된 염기서열 단편의 수로 나누어 복수 개의 정규화된 2차원 행렬을 생성하고(, 상기 복수 개의 2차원 행렬을 이용하여 대조군의 각 염색체의 평균 값의 2차원 행렬과 표준편차 값의 2차원 행렬을 산출하는 단계;로 이루어진다.
본 발명에 의한 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법에 있어서, 상기 v) 단계는 도 1에 도시된 바와 같이, 상염색체(1~22번 염색체) 및 성염색체(X, Y)를 포함하는 24개 염색체에 대하여 복수 개의 정규화된 24x24 크기의 2차원 행렬이 생성된다. 또한, 상기 복수 개의 정규화된 24 x 24 크기의 2차원 행렬을 이용하여 대조군의 각 염색체의 평균 값의 24 x 24 크기의 2차원 행렬 및 표준편차 값의 24x24 크기의 2차원 행렬이 각각 산출되어 생성된다.
본 발명에 의한 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법에 있어서, vi) 단계는 상기 v) 단계에서 획득한 정상 유전자를 가진 대조군의 산출된 평균 값의 2차원 행렬 및 표준편차 값의 2차원 행렬과 상기 iv) 단계에서 획득한 검체의 정규화된 2차원 행렬을 이용하여, 각 염색체 당 복수 개의 Z-score 값을 산출하는 단계;로 이루어진다.
이때, 상기 Z-score 값은 하기 [수식 1]에 의해 산출된다.
[수식 1]
Figure 112017055247117-pat00001
따라서, 상기 vi) 단계 수행 시, 하기 표 1과 같이 검체의 각 염색체 당 총 24개의 Z-score 값이 산출된다.
상기 수식 1에서
Figure 112017055247117-pat00002
는 각 염색체에 배열된 염기서열 단편의 수를 각각의 다른 염색체에 배열된 염기서열 단편의 수로 나눈 비율을 나타내고,
Figure 112017055247117-pat00003
는 상기 v) 단계에서 획득한 정상 유전자를 가진 대조군의 산출된 평균 값을 나타내고,
Figure 112017055247117-pat00004
는 정상 유전자를 가진 대조군의 표준편차 값을 나타낸다.
Figure 112017055247117-pat00005
본 발명에 의한 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법에 있어서, 상기 iii) 단계 및 v) 단계에서, 상기 배열된 염기서열 단편은 각 염색체 상의 위치를 기준으로 1 내지 50Mb 크기의 단위로 구획을 나누고, 각 구획 당 상기 배열된 염기서열 단편의 수를 산출하는 것에도 그 특징이 있다.
본 발명에 의한 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법에 있어서, 상기 vii) 단계는 검체의 관찰 대상 염색체에 대하여 각각의 다른 염색체에 의해 산출된 복수 개의 Z-score 값이 이수성 임계값을 순차적으로 통과하는지 판정하는 단계;로 이루어진다. 이때, 상기 vii) 단계에서는 상기 임계값의 수는 2 내지 23개인 것이 바람직하고, 상기 임계값을 순차적으로 적용하여 통과하는지 판정하여 정상 염색체 검체와 이수성 염색체 검체를 구분한다.
더불어, 상기 vii)단계에서 상기 관찰 대상 염색체는 태아의 상염색체 22쌍 및 성염색체 X, Y이고, 상기 태아의 상염색체 22쌍 및 성염색체 X, Y로 이루어진 군으로부터 선택되는 어느 하나 이상의 염색체를 판정하는 것이 가능하다.
본 발명에 의한 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법에 있어서, 상기 vii)단계에서는, 상기 임계값의 수는 2~23개인 것에도 그 특징이 있다.
본 발명에 의한 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법에 있어서, 상기 vii)단계에서는, 상기 관찰 대상 염색체는 태아의 상염색체 22쌍 및 성염색체 X, Y로 이루어진 군으로부터 선택되는 어느 하나 이상의 염색체를 판정하는 것에 특징이 있다.
본 발명은 또한,
산모의 혈액으로부터 무세포 DNA를 추출하여, 차세대 염기서열 분석 기술인 대규모 병렬형 염기서열 분석 방법을 이용하여 검체의 염기서열 단편을 생산하는 생산부;
상기 생산된 염기서열 단편을 인간 참조 유전체 서열과 비교하여 상동성 위치에 배열하는 배열부;
상염색체 및 성염색체를 포함하는 23쌍 염색체 각각에 대하여 상기 배열된 염기서열 단편의 수를 산출하는 제1산출부;
각 염색체에 상기 배열된 염기서열 단편의 수를 각각의 다른 염색체에 배열된 염기서열 단편의 수로 나누어 정규화된 2차원 행렬을 생성하여 보정하는 보정부;
정상 염색체를 갖는 대조군에서 획득한 시료를 통해 각 염색체에 배열된 염기서열 단편의 수를 각각의 다른 염색체에 배열된 염기서열 단편의 수로 나누어 복수 개의 정규화된 2차원 행렬을 생성하고, 상기 복수 개의 2차원 행렬을 이용하여 대조군의 각 염색체의 평균 값의 2차원 행렬과 표준편차 값의 2차원 행렬을 산출하는 제2산출부;
상기 획득한 대조군의 산출된 평균 값의 2차원 행렬 및 표준편차 값의 2차원 행렬과 상기 검체의 정규화된 2차원 행렬을 이용하여, 각 염색체 당 복수 개의 Z-score 값을 산출하는 제3산출부; 및
검체의 관찰 대상 염색체에 대하여 각각의 다른 염색체에 의해 산출된 복수 개의 Z-score 값이 이수성 임계값을 순차적으로 통과하는지 판정하는 판정부;를 포함하는 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 장치를 제공한다.
본 발명에 의한 비침습적 산전 검사(non-invasive prenatal testing) 방법은, 하나의 염색체의 이수성 검사를 위해 두 개 이상의 Z-score 임계값을 적용함으로써 위양성 및 위음성의 가능성을 감소시켜 보다 민감하고 정확한 검사 결과를 얻을 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 의한 비침습적 산전 검사(non-invasive prenatal testing) 방법은, 적은 수의 염기서열 단편을 사용함에도 불구하고 검사 오류를 최소화 할 수 있으므로, 실험 비용을 절감하여 고가의 검사 비용을 낮춤으로써 적은 비용으로도 신속한 검사를 수행 할 수 있는 효과가 있다.
또한, 각 염색체 상 위치를 기준으로 특정 크기의 단위로 구획을 나누고, 각 구획당 배열된 염기서열 단편의 수를 산출함에 따라, 각 염색체 상에서 어느 지역에 부분적인 증폭과 결실이 발생하는지 확인 할 수 있고, 보다 명확한 염색체 이수성 패턴을 확인할 수 있는 효과도 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 배열된 염기서열 단편의 수를 정규화하는 과정을 나타낸 모식도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 적은 수의 염기서열 단편에서 종래의 NIPT 방법의 정확도를 나타낸 산점도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 무작위 추출된 300만 개 염기서열 단편을 분석한 산점도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 무작위 추출된 100만 개 염기서열 단편을 분석한 산점도.
도 5a는 본 발명의 실시예에 따른 이수성 염색체 검체의 2차원 행렬의 모식도.
도 5b는 본 발명의 실시예에 따른 이수성 염색체 검체의 2차원 행렬의 모식도.
이하에서는 본 발명을 실시예에 의하여 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명이 이하의 실시예에 의하여 한정되는 것은 아니다.
<실험예 1> 염기 서열 단편 생산
216명의 산모로부터 검체를 수집하였고, 상기 검체 중 7명은 Trisomy 21의 이수성 염색체를 가지고 있는 검체이다.
각각 산모의 혈액으로부터 무세포 DNA를 추출하여, 차세대 염기서열 분석 기술인 대규모 병렬형 염기서열 분석 방법을 이용하여 검체의 염기서열 단편을 생산하는 단계; 상기 생산된 염기서열 단편을 인간 참조 유전체 서열과 비교하여 상동성 위치에 배열하는 단계; 상염색체 및 성염색체를 포함하는 23쌍 염색체 각각에 대하여 상기 배열된 염기서열 단편의 수를 산출하는 단계;를 수행하여 상기 216명 검체로부터 무세포 DNA를 추출하고, 700만 개 이상의 염기서열 단편을 생산했다.
산모로부터 약 10ml의 혈액을 Vangenes Cell Free DNA (Vangenes) 용기에 수집하여 원심분리(1,900g, 15분, 상온)한다. 분리된 혈장(plasma)을 1.5ml 용기에 옮겨 담아 원심분리(16,000g, 15분, 상온)한다. 제조사(Qiagen)의 지침에 따라, QIAsymphony DSP Virus/Pathogen Midi Kit를 사용하여 2ml의 혈장으로부터 무세포 DNA를 분리한다. 제조사(Life Technology)의 지침에 따라, 무세포 DNA 시료(<100ng)를 사용하여 Ion Proton sequencing library를 제작하고, Ion PI™ Chip kit v3를 사용하여 상기 각 검체 당 700만 개 염기서열 단편으로부터 무작위 추출하여 300만 개 염기서열 단편 세트와 100만 개 염기서열 단편 세트를 생성하였다.
<비교예> 하나의 Z-score만을 사용하는 비침습적 산전 검사 방법
상기 무작위 추출된 300만 개 염기서열 단편 세트와 100만 개 염기서열 단편 세트를 사용하여 종래의 하나의 Z-score만을 사용하는 비침습적 산전 검사 방법에 대하여 분석을 수행하고 그 결과를 도 2에 나타내었다.
도 2에서 각각의 점은 다음과 같다.
검은색 점: 생산된 염기서열 단편으로부터 무작위 추출된 정상 염색체 검체의 Z-score
검은색 테두리 점: 생산된 염기서열 단편으로부터 무작위 추출된 이수성 염색체 검체(Trisomy 21)의 Z-score
빨간색 점: 생산된 염기서열 단편으로부터 얻은 정상 염색체 검체의 Z-score
빨간색 테두리 점: 생산된 염기서열 단편으로부터 얻은 이수성 염색체 검체(Trisomy 21)의 Z-score
빨간색 점선: 이수성 염색체 검체의 Z-score 중 최저값으로써, 이수성을 검출하기 위해 사용된 임계값
도 2에 도시된 바와 같이, Trisomy 21 검체를 모두 선별할 수 있는 Z-score를 사용할 경우, 본 발명의 실시예에 의하여 300만 개 염기서열 단편을 사용한 분석(도 2a)에서는 9개의 위양성 검체가 발견되었고, 100만 개 염기서열 단편을 사용한 분석(도 2b)는 52개의 위양성 검체가 발견되었다.
도 2에서 보는 바와 같이 비교예에 의하여 하나의 Z-score만을 사용하는 비침습적 산전 검사 방법으로 상기 300만 개 염기서열 단편을 사용한 분석은 216개의 검체 중 9개의 정상 염색체 검체를 이수성 염색체 검체로 잘못 판정되어 95.1%의 특이도를 나타냈고, 상기 100만 개 염기서열 단편을 사용한 분석은 216개의 검체 중 52개의 정상 염색체 검체를 이수성 염색체 검체로 잘못 판정되어 75.1%의 낮은 특이도를 나타냈다.
<실시예 1> 복수개의 Z-score를 사용하는 비침습적 산전 검사 방법
상기 실험예 1에 의하여 생산된 염기서열 단편으로부터 무작위 추출된 300만 개 염기서열 단편 세트에 대하여 본 발명의 실시예에 의하여 복수개의 Z-score를 사용하여 분석을 수행하고 그 결과를 도 3에 나타내었다.
도 3에서 각각의 점이 나타내는 바는 다음과 같다.
검은색 점: 생산된 염기서열 단편으로부터 무작위 추출된 정상 염색체 검체의 Z-score
검은색 테두리 점: 생산된 염기서열 단편으로부터 무작위 추출된 이수성 염색체 검체(Trisomy 21)의 Z-score
빨간색 점선: 이수성 염색체 검체의 Z-score 중 최저값으로써, 이수성을 검출하기 위해 사용된 임계값
도 3에 도시된 바와 같이, 검체는 187개의 정상 염색체 검체와 70개의 이수성 염색체 검체(Trisomy 21)로 구성되어 있다.
이때, 21번 염색체에 대한 23개의 Z-score 중에서 7, 12, 14, 9, 11, 1 및 6번 염색체에 대하여 산출된 7개의 Z-score를 순차적으로 이수성 임계값으로 적용하여 통과하는지 판정한 결과, 100%의 민감도 및 100%의 특이도로 정상 염색체 검체와 이수성 염색체 검체를 구분할 수 있었다.
<실시예 2>
상기 실험예 1에 의하여 생산된 100만 개 염기서열 단편 검체 세트에 대하여 본 발명에 따른 상기 실시예 1의 방법으로 분석을 수행하고 그 결과를 도 4에 나타내었다. .
도 4에서 각각의 점이 나타내는 바는 다음과 같다.
검은색 점: 생산된 염기서열 단편으로부터 무작위 추출된 정상 염색체 검체의 Z-score
검은색 테두리 점: 생산된 염기서열 단편으로부터 무작위 추출된 이수성 염색체 검체(Trisomy 21)의 Z-score
빨간색 점: 생산된 염기서열 단편으로부터 얻은 정상 염색체 검체의 Z-score
빨간색 테두리 점: 생산된 염기서열 단편으로부터 얻은 이수성 염색체 검체(Trisomy 21)의 Z-score
빨간색 점선: 이수성 염색체 검체의 Z-score 중 최저값으로써, 이수성을 검출하기 위해 사용된 임계값
도 4에 도시된 바와 같이, 검체는 209개의 정상 염색체 검체와 7개의 이수성 염색체 검체(Trisomy 21)로 구성되어 있다.
이때, 21번 염색체에 대한 23개의 Z-score 중에서 7, 12, 14, 9, 11, 1 및 6번 염색체와 10, 2, 18, 3, 8, 15, 5, 13, 4, 20, 16 및 17번 염색체에 대하여 산출된 19개의 Z-score를 순차적으로 이수성 임계값으로 적용하여 통과하는지 판정하였다.
9개의 위양성 검체가 발견되었고, 100% 민감도와 95.6%의 특이도로 정상 염색체 검체와 이수성 염색체 검체를 구분할 수 있었다.
100만개 데이터 및 3001만개 데이터에 대한 상기 비교예 및 상기 실시예 1, 실시예 2에서의 결과를 대비하면 아래 표 2에서와 같다.
종래의 NIPT 방법과 본 발명에 의한 NIPT 방법의 민감도 및 특이도 비교
Method #Sample #TP #FP #TN #FN 민감도(%) 특이도(%)
비교예
3M-reads 187 N/A 9 178 N/A N/A 95.1
1M-reads 216 7 52 157 0 100 75.1
본 발명에 의한 NIPT
실시예 1
3M-reads		 187 N/A 0 187 N/A N/A 100
실시예 2
1M-reads		 216 7 9 200 0 100 95.6
TP: True positive; FP: False positive; TN: True negative; FN: False negative
표 2에서 보는 바와 같이 비교예에 의한 종래의 1개의 Z score 를 사용하는 비침습적 산전 검사 방법의 경우 생산된 염기서열 단편의 수가 많을수록 민감도와 특이도가 높은 정확한 결과를 얻을 수 있었다.
이에 비해 본 발명에 따른 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법은 생산된 염기서열 단편의 수가 적음에도 불구하고, 더 우수하고 신뢰할만한 분석 결과를 얻을 수 있었다.
생성된 염기서열 단편으로부터 무작위 추출된 300만 개 염기서열 단편 세트와 100만 개 염기서열 단편 세트의 분석 모두에서 본 발명에 따른 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법은 종래의 비침습적 산전 검사 방법에 비해 우수한 특이도를 나타내었다.
<실험예 2> 구획을 나누어 염기서열 단편의 수 산출
상기 실험예 1의 방법에 부가하여, 상기 iii) 단계 및 iv) 단계에서, 각 염색체 상 위치를 기준으로 특정 크기의 단위로 구획을 나누는 단계를 추가하고, 각 구획 당 배열된 염기서열 단편의 수를 산출하였다. 이때, 상기 특정 크기의 단위는 1~50Mb 크기가 바람직하다.
<실시예 3> 이수성 염색체 검체(Trisomy 21) 분석
상기 실험예 1 및 실험예 2에서 얻어진 샘플을 대상으로 이수성 염색체 검체(Trisomy 21)에 대하여 분석을 수행하고 그 결과를 도 5a에 도시하였다.
도 5a에 도시된 바와 같이, 21번 염색체 구획(가로 기준)은 Z-score 값이 높게 표현되었음을 확인 할 수 있다. 이는 상기 이수성 염색체 검체가 21번 염색체에 이상이 있는 Trisomy 21 검체임을 나타내고, 상기 21번 염색체 구획의 한 칸은 각각 Z-score 값이며, 임계값과 비교하여 이수성을 판정하는 근거가 된다.
이수성 염색체 검체(Trisomy 21)에 대하여, 10Mb 크기의 단위로 구획을 나누어 분석을 수행한 후, 수행된 분석의 결과를 도 5b에 도시하였다.
이때, 상기 21번 염색체 구획(가로 기준)을 살펴보면, 염색체의 단완 구획(상측 부분)은 Z-score 값이 낮게 표현되었고, 장완 구획(하측 부분)은 Z-score 값이 높게 표현되었음을 확인 할 수 있다. 이는 상기 21번 염색체의 장완 부분은 염색체 이수성을 보이는 반면, 단완 부분은 염색체 이수성을 보이지 않는다는 것을 의미한다.
또한, 상기 실시예 3은 21번 염색체 뿐만 아니라, 9, 13, 18번 염색체 등의 상염색체 및 X, Y를 포함하는 성염색체의 이수성 구별에도 적용 가능하다.
따라서, 상기 실시예 3의 방법으로 특정 크기의 단위로 구획을 나누어 분석할 시, 각 염색체 상에서 어느 지역에 부분적인 증폭과 결실이 발생하는지 확인 할 수 있고, 보다 명확한 염색체 이수성 패턴을 확인할 수 있다.
본 발명에서 상기 실시 형태는 하나의 예시로서 본 발명이 여기에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 청구범위에 기재된 기술적 사상과 실질적으로 동일한 구성을 갖고 동일한 작용 효과를 이루는 것은 어떠한 것이라도 본 발명의 기술적 범위에 포함된다.

Claims (7)

  1. 비 침습적 산전 검사를 위한 정보를 제공하는 방법으로서,
    i) 산모의 혈액으로부터 무세포 DNA를 추출하여, 차세대 염기서열 분석 기술인 대규모 병렬형 염기서열 분석 방법을 이용하여 검체의 염기서열 단편을 생산하는 단계;
    ii) 상기 생산된 염기서열 단편을 인간 참조 유전체 서열과 비교하여 상동성 위치에 배열하는 단계;
    iii) 상염색체 및 성염색체를 포함하는 23쌍 염색체 각각에 대하여 상기 배열된 염기서열 단편의 수를 산출하는 단계;
    iv) 각 염색체에 상기 배열된 염기서열 단편의 수를 각각의 다른 염색체에 배열된 염기서열 단편의 수로 나누어 정규화된 2차원 행렬을 생성하여 보정하는 단계;
    v) 정상 염색체를 갖는 대조군에서 획득한 시료를 통해 각 염색체에 배열된 염기서열 단편의 수를 각각의 다른 염색체에 배열된 염기서열 단편의 수로 나누어 복수 개의 정규화된 2차원 행렬을 생성하고, 상기 정상 염색체를 갖는 대조군의 복수 개의 2차원 행렬을 이용하여 정상 염색체를 갖는 대조군의 각 염색체의 평균 값의 2차원 행렬과 표준편차 값의 2차원 행렬을 산출하는 단계;
    vi) 상기 (v) 단계에서 획득한 정상 염색체를 갖는 대조군의 산출된 평균 값의 2차원 행렬 및 표준편차 값의 2차원 행렬과 상기 iv) 단계에서 획득한 검체의 정규화된 2차원 행렬을 이용하여, 각 염색체 당 복수 개의 Z-score 값을 산출하는 단계; 및
    vii) 검체의 관찰 대상 염색체에 대하여 각각의 다른 염색체에 의해 산출된 복수 개의 Z-score 값이 이수성 임계값을 순차적으로 통과하는지 판정하는 단계;
    를 포함하는 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 i) 단계에서, 상기 검체의 염기서열 단편의 수는 100만 내지 1000만 개인 것을 특징으로 하는 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 vii) 단계에서, 상기 이수성 임계값의 수는 2 내지 23개인 것을 특징으로 하는 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 vii) 단계에서, 상기 관찰 대상 염색체는 태아의 상염색체 22쌍 및 성염색체 X, Y로 이루어진 군으로부터 선택되는 어느 하나 이상의 염색체를 포함하는 것인
    다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 vii) 단계에서, 복수 개의 Z-score 값이 이수성 임계값을 순차적으로 통과하면 정상 염색체로 구분하는 것인
    다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 iii) 단계의 대상 검체에 대한 배열된 염기 서열 단편 및 v) 단계의 정상 염색체를 갖는 대조군에 대한 배열된 염기서열 단편은 각 염색체 상의 위치를 기준으로 1~50Mb 크기의 단위로 구획을 나누고, 각 구획 당 상기 배열된 염기서열 단편의 수를 산출하는 것을 특징으로 하는
    다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법.
  7. 제 1 항에 의한 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 방법을 수행하기 위한 비침습적 산전 검사 장치로서,
    산모의 혈액으로부터 무세포 DNA를 추출하여, 차세대 염기서열 분석 기술인 대규모 병렬형 염기서열 분석 방법을 이용하여 검체의 염기서열 단편을 생산하는 생산부;
    상기 생산된 염기서열 단편을 인간 참조 유전체 서열과 비교하여 상동성 위치에 배열하는 배열부;
    상염색체 및 성염색체를 포함하는 23쌍 염색체 각각에 대하여 상기 배열된 염기서열 단편의 수를 산출하는 제1산출부;
    각 염색체에 상기 배열된 염기서열 단편의 수를 각각의 다른 염색체에 배열된 염기서열 단편의 수로 나누어 정규화된 2차원 행렬을 생성하여 보정하는 보정부;
    정상 염색체를 갖는 대조군에서 획득한 시료를 통해 각 염색체에 배열된 염기서열 단편의 수를 각각의 다른 염색체에 배열된 염기서열 단편의 수로 나누어 복수 개의 정규화된 2차원 행렬을 생성하고, 상기 복수 개의 2차원 행렬을 이용하여 대조군의 각 염색체의 평균 값의 2차원 행렬과 표준편차 값의 2차원 행렬을 산출하는 제2산출부;
    상기 대조군의 산출된 평균 값의 2차원 행렬 및 표준편차 값의 2차원 행렬과 상기 검체의 정규화된 2차원 행렬을 이용하여, 각 염색체 당 복수 개의 Z-score 값을 산출하는 제3산출부; 및
    검체의 관찰 대상 염색체에 대하여 각각의 다른 염색체에 의해 산출된 복수 개의 Z-score 값이 이수성 임계값을 순차적으로 통과하는지 판정하는 판정부;를 포함하는 다중 Z-score에 기반한 비침습적 산전 검사 장치.

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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102142914B1 (ko) * 2018-09-06 2020-08-11 이원다이애그노믹스(주) 모체 혈액 유래 무세포 dna 단편을 이용한 비침습적 산전 검사 방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101618032B1 (ko) 2015-03-04 2016-05-04 주식회사 랩 지노믹스 비침습적 태아 염색체 이상 검출방법

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10643738B2 (en) * 2013-01-10 2020-05-05 The Chinese University Of Hong Kong Noninvasive prenatal molecular karyotyping from maternal plasma
WO2014133369A1 (ko) * 2013-02-28 2014-09-04 주식회사 테라젠이텍스 유전체 서열분석을 이용한 태아 염색체 이수성의 진단 방법 및 장치

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101618032B1 (ko) 2015-03-04 2016-05-04 주식회사 랩 지노믹스 비침습적 태아 염색체 이상 검출방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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Journal of Genetic Medicine, Validation of fetus aneuploidy in 221 Korean clinical samples (2015.12.) 1부.*

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