KR102090698B1 - Method of measuring amount of ex vivo interferon-gamma for diagnosing, monitoring, or prognosing in cancer - Google Patents

Method of measuring amount of ex vivo interferon-gamma for diagnosing, monitoring, or prognosing in cancer Download PDF

Info

Publication number
KR102090698B1
KR102090698B1 KR1020180098763A KR20180098763A KR102090698B1 KR 102090698 B1 KR102090698 B1 KR 102090698B1 KR 1020180098763 A KR1020180098763 A KR 1020180098763A KR 20180098763 A KR20180098763 A KR 20180098763A KR 102090698 B1 KR102090698 B1 KR 102090698B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
ifnγ
value
biological sample
vitro
cancer
Prior art date
Application number
KR1020180098763A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20190022395A (en
Inventor
송정식
Original Assignee
연세대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 연세대학교 산학협력단 filed Critical 연세대학교 산학협력단
Publication of KR20190022395A publication Critical patent/KR20190022395A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102090698B1 publication Critical patent/KR102090698B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/574Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer
    • G01N33/57484Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer involving compounds serving as markers for tumor, cancer, neoplasia, e.g. cellular determinants, receptors, heat shock/stress proteins, A-protein, oligosaccharides, metabolites
    • G01N33/57488Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer involving compounds serving as markers for tumor, cancer, neoplasia, e.g. cellular determinants, receptors, heat shock/stress proteins, A-protein, oligosaccharides, metabolites involving compounds identifable in body fluids
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7275Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6863Cytokines, i.e. immune system proteins modifying a biological response such as cell growth proliferation or differentiation, e.g. TNF, CNF, GM-CSF, lymphotoxin, MIF or their receptors
    • G01N33/6866Interferon
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2333/00Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature
    • G01N2333/435Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature from animals; from humans
    • G01N2333/52Assays involving cytokines
    • G01N2333/555Interferons [IFN]
    • G01N2333/57IFN-gamma
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/52Predicting or monitoring the response to treatment, e.g. for selection of therapy based on assay results in personalised medicine; Prognosis

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Oncology (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

일 양상에 따른 암을 진단 또는 모니터링하거나, 또는 암의 예후를 예측하기 위해 개체로부터 유래된 생물학적 시료에서 생체 외 인터페론-감마의 양을 측정하는 방법을 제공한다. 이에 따르면, 암 질환 특히, 폐암의 병기를 선택적으로 진단하고, 암의 상태를 모니터링하고, 암의 예후를 예측하는데 이용할 수 있다.Provided is a method of measuring the amount of interferon-gamma in vitro in a biological sample derived from an individual to diagnose or monitor cancer according to one aspect, or to predict the prognosis of the cancer. According to this, it can be used to selectively diagnose the stage of cancer disease, particularly lung cancer, monitor the condition of cancer, and predict the prognosis of cancer.

Description

암의 진단, 모니터링, 또는 예후 예측을 위해 생체 외 인터페론-감마의 양을 측정하는 방법{Method of measuring amount of ex vivo interferon-gamma for diagnosing, monitoring, or prognosing in cancer}Method of measuring amount of ex vivo interferon-gamma for diagnosing, monitoring, or prognosing in cancer}

암을 진단 또는 모니터링하거나, 또는 암의 예후를 예측하기 위해 개체로부터 유래된 생물학적 시료에서 체 외 인터페론-감마의 양을 측정하는 방법에 관한 것이다.It relates to a method for measuring the amount of interferon-gamma in vitro in a biological sample derived from an individual to diagnose or monitor cancer, or to predict the prognosis of cancer.

통계청 자료에 따르면 2014년 우리나라 총 사망자 267,692 명 중 우리나라 암(악성신생물) 사망자 수는 76,611 명(사망률 인구 10만 명당 150.9명)으로 사망원인 1위를 차지하고 있다. 암 사망순위는 폐암, 위암, 간암, 대장암 및 췌장암 순으로, 이들 5대 암에 의한 사망이 전체 암 사망의 약 70%를 차지하고 있다. 또한 남성에 있어 주요 암 사망원인은 폐암, 위암, 간암 및 대장암 등으로, 폐암에 의한 사망률은 남성의 경우 인구 10만 명당 50.4명, 여성의 경우 인구 10만 명당 18.3명으로 암 중에서 가장 사망률이 높다. 암의 예후는 예후(회복의 기회 또는 생존율)는 암의 유형, 암의 병기, 환자의 생활능력 등 일반적인 건강상태와 깊이 관련되어 있는 것으로 알려져 있다. 특히, 폐암은 예후가 좋지 않은 질환으로, 5년 생존율이 14% 정도에 불과한 것으로 알려져 있다. According to data from the National Statistical Office, the number of cancer (malignant neoplasm) deaths in Korea out of 267,692 deaths in 2014 was 76,611 (mortality rate of 150.9 per 100,000 population), which is the number one cause of death. Cancer mortality ranks in the order of lung cancer, stomach cancer, liver cancer, colon cancer and pancreatic cancer, and deaths from these five cancers account for about 70% of all cancer deaths. In addition, the main causes of cancer death in men are lung cancer, stomach cancer, liver cancer, and colorectal cancer, and the mortality rate from lung cancer is 50.4 per 100,000 population in men and 18.3 per 100,000 population in women. high. The prognosis of cancer (opportunity of recovery or survival rate) is known to be deeply related to general health conditions such as the type of cancer, the stage of cancer, and the patient's ability to live. In particular, lung cancer has a poor prognosis and is known to have a 5-year survival rate of only 14%.

인터페론-감마(interferon gamma: IFNγ)는 활성화된 T 세포와 대식세포에 의해 생성되고, 바이러스 세균 감염시에 생성된다. IFNγ는 세포 매개성 종양 면역에 관련되어 있는 반면에, 특정 상황에서는 친종양형성(protumorigenic) 효과를 가질 수 있다고 보고되고 있다(Clinical Cancer Research, 17(19) October 1, 2011). 그러나, 암의 병기 또는 암의 예후와 IFNγ의 관련성에 대해서는 알려진 바가 없다.Interferon gamma (IFNγ) is produced by activated T cells and macrophages and is produced during viral bacterial infection. While IFNγ is involved in cell-mediated tumor immunity, it has been reported that it may have a protumorigenic effect in certain situations (Clinical Cancer Research, 17 (19) October 1, 2011). However, there is no known relationship between the stage of cancer or the prognosis of cancer and IFNγ.

따라서, 암, 특히 폐암의 병기를 정확하게 진단하고, 이를 모니터링하고, 및 암의 예후를 예측할 수 있는 방법을 개발할 필요가 있다.Accordingly, there is a need to develop a method for accurately diagnosing the stage of cancer, especially lung cancer, monitoring it, and predicting the prognosis of cancer.

암의 진단에 필요한 정보를 제공하기 위해 생체 외(ex vivo) 인터페론-감마(interferon-gamma: IFNγ)의 양을 측정하는 방법을 제공한다.Provided is a method for measuring the amount of interferon-gamma (IFNγ) ex vivo to provide information necessary for diagnosis of cancer.

암의 모니터링에 필요한 정보를 제공하기 위해 생체 외 IFNγ의 양을 측정하는 방법을 제공한다.It provides a method for measuring the amount of IFNγ in vitro to provide information necessary for monitoring cancer.

암의 예후를 예측하는데 필요한 정보를 제공하기 위해 생체 외 IFNγ의 양을 측정하는 방법을 제공한다.A method for measuring the amount of IFNγ in vitro is provided to provide information necessary to predict the prognosis of cancer.

일 양상은 암의 진단에 필요한 정보를 제공하기 위해 생체 외(ex vivo) 인터페론-감마(interferon-gamma: IFNγ)의 양을 측정하는 방법으로서, 개체로부터 유래된 생물학적 시료를 준비하는 단계; 준비된 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하여 제1 IFNγ 값을 산출하는 단계; 준비된 생물학적 시료와 미토겐(mitogen)을 접촉시켜 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하여 제2 IFNγ 값을 산출하는 단계; 및 제1 IFNγ 값과 제2 IFNγ 값의 차이를 산출하여 생체 외 IFNγ 값을 산출하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.One aspect is a method for measuring an amount of interferon-gamma (IFNγ) ex vivo to provide information necessary for diagnosis of cancer, comprising: preparing a biological sample derived from an individual; Measuring a concentration of IFNγ in the prepared biological sample to calculate a first IFNγ value; Measuring the concentration of IFNγ in the biological sample by contacting the prepared biological sample with mitogen to calculate a second IFNγ value; And calculating an in vitro IFNγ value by calculating a difference between the first IFNγ value and the second IFNγ value.

상기 방법은 개체로부터 유래된 생물학적 시료를 준비하는 단계를 포함한다.The method includes preparing a biological sample derived from an individual.

상기 개체는 포유동물, 예를 들면, 인간, 소, 말, 돼지, 개, 양, 염소, 또는 고양이일 수 있다.The subject can be a mammal, for example, a human, cow, horse, pig, dog, sheep, goat, or cat.

상기 생물학적 시료는 개체로부터 수득되거나 분리된 것일 수 있다. 상기 생물학적 시료는 혈액, 혈구, 또는 림프액을 포함할 수 있다. 상기 혈액은 혈액 전체일 수 있다. 상기 혈액은 개체로부터 채혈된 것일 수 있다. 상기 생물학적 시료는 혈액 응고 방지제를 포함할 수 있다. 상기 생물학적 시료는 백혈구를 함유할 수 있다. 상기 백혈구는 림프구일 수 있다. 상기 림프구는 T 세포 또는 B 세포일 수 있다.The biological sample may be obtained from an individual or isolated. The biological sample may include blood, blood cells, or lymph fluid. The blood may be whole blood. The blood may be collected from an individual. The biological sample may include an anticoagulant. The biological sample may contain white blood cells. The white blood cells may be lymphocytes. The lymphocytes may be T cells or B cells.

상기 방법은 준비된 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하여 제1 IFNγ 값을 산출하는 단계를 포함한다.The method includes the step of calculating the first IFNγ value by measuring the concentration of IFNγ in the prepared biological sample.

상기 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도는 생체 내(in vivo) 생성된 IFNγ의 양으로서, 기준치(baseline) IFNγ의 양일 수 있다. IFNγ의 농도는 생물학적 시료의 부피 당 국제 단위(international unit: IU), 즉 IU/㎖로 표시될 수 있다. 상기 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도는 생물학적 시료로부터 림프구, 예를 들어 T 세포를 분리하고 분리된 T 세포에서 IFNγ의 세포 내 발현 수준을 측정하거나, 분리된 IFNγ에서 분비된 IFNγ의 양으로 측정할 수 있다. 상기 제1 IFNγ 값은 인터페론-감마 방출 검사(interferon-gamma releasing assay)에서 항원 및 미토겐을 함유하지 않는 시료로부터 측정된 IFNγ 값일 수 있다.The concentration of IFNγ in the biological sample is the amount of IFNγ generated in vivo, and may be the amount of baseline IFNγ. The concentration of IFNγ may be expressed in international units (IU) per volume of a biological sample, i.e. IU / mL. The concentration of IFNγ in the biological sample can be measured by separating lymphocytes, for example T cells, from the biological sample and measuring the intracellular expression level of IFNγ in isolated T cells, or by the amount of IFNγ secreted from the isolated IFNγ. . The first IFNγ value may be an IFNγ value measured from a sample containing no antigen and mitogen in an interferon-gamma releasing assay.

상기 IFNγ의 농도는 면역블로팅, 효소-결합 면역흡착 검사(enzyme-linked immunosorbent assay: ELISA), 질량 분석, 고속 액체 크로마토그래피(High-performance liquid chromatography: HPLC), 액체 크로마토그래피(Liquid chromatography: LC), 면역침강, 면역전기영동, 단백질 염색, 또는 이들의 조합을 이용하여 측정될 수 있다. 상기 IFNγ의 농도는 인터페론-감마 방출 검사(interferon-gamma releasing assay: IGRA)를 이용하여 측정될 수 있다. IGRA는 T-세포가 특정 항원에 노출되었을 경우 T-세포가 IFN-γ를 방출하는 양을 측정할 수 있다.The concentration of the IFNγ is immunoblotting, enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), mass spectrometry, high-performance liquid chromatography (HPLC), liquid chromatography (LC) ), Immunoprecipitation, immunoelectrophoresis, protein staining, or combinations thereof. The concentration of the IFNγ may be measured using an interferon-gamma releasing assay (IGRA). IGRA can measure the amount of T-cells releasing IFN-γ when T-cells are exposed to a specific antigen.

상기 방법은 준비된 생물학적 시료와 미토겐을 접촉시켜 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하여 제2 IFNγ 값을 산출하는 단계를 포함한다.The method includes the step of calculating the second IFNγ value by measuring the concentration of IFNγ in the biological sample by contacting the prepared biological sample with mitogen.

용어 "미토겐(mitogen)"은 세포분열을 유발하는 물질을 말한다. 상기 미토겐은 T 세포에 작용하는 미토겐일 수 있다. 상기 미토겐은 피토헤마글루티닌(phytohemagglutinin: PHA), 콘카나발린 A(concanavalin A: conA), 포크위드 미토겐(pokeweed mitogen: PWM), 또는 이들의 조합일 수 있다.The term “mitogen” refers to a substance that causes cell division. The mitogen may be a mitogen acting on T cells. The mitogen may be phytohemagglutinin (PHA), concanavalin A (conA), pokeweed mitogen (PWM), or a combination thereof.

상기 접촉은 미토겐을 포함한 용기에 생물학적 시료를 가하거나, 생물학적 시료에 미토겐을 가하여 수행될 수 있다. 상기 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도는 생물학적 시료와 미토겐을 접촉시켜 생성된 IFNγ의 양일 수 있다. 상기 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도는 생물학적 시료로부터 림프구, 예를 들어 T 세포를 분리하고 분리된 T 세포와 미토겐을 접촉시킨 후 IFNγ의 세포 내 발현 수준을 측정하거나, 분리된 T 세포에서 분비된 IFNγ의 양으로 측정할 수 있다.The contacting may be performed by adding a biological sample to a container containing mitogen, or by adding mitogen to the biological sample. The concentration of IFNγ in the biological sample may be the amount of IFNγ generated by contacting the biological sample with mitogen. The concentration of IFNγ in the biological sample is to measure the level of intracellular expression of IFNγ after separating lymphocytes, eg, T cells, from the biological sample and contacting the isolated T cells with mitogen, or IFNγ secreted from the isolated T cells It can be measured by the amount of.

생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하는 단계와 생물학적 시료와 미토겐을 접촉시켜 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하는 단계는 동시 또는 순차로 수행될 수 있다.The step of measuring the concentration of IFNγ in the biological sample and the step of measuring the concentration of IFNγ in the biological sample by contacting the biological sample with mitogen may be performed simultaneously or sequentially.

상기 방법은 제1 IFNγ 값과 제2 IFNγ 값의 차이를 산출하여 생체 외(ex vivo) IFNγ 값을 산출하는 단계를 포함한다. 제1 IFNγ 값과 제2 IFNγ 값의 차이는 PHA 자극 후 T-세포 기능저하(exhaustion)의 수준을 나타낼 수 있다. 상기 생체 외 IFNγ 값은 제2 IFNγ 값으로부터 제1 IFNγ 값을 빼서 산출될 수 있다. The method includes calculating an ex vivo IFNγ value by calculating a difference between a first IFNγ value and a second IFNγ value. The difference between the first IFNγ value and the second IFNγ value may indicate the level of T-cell excretion after PHA stimulation. The ex vivo IFNγ value may be calculated by subtracting the first IFNγ value from the second IFNγ value.

상기 생체 외 IFNγ 값은 7.79 IU/㎖ 이하 또는 7.79 IU/㎖ 초과일 수 있다.The ex vivo IFNγ value may be less than 7.79 IU / mL or greater than 7.79 IU / mL.

상기 방법은 시료 중 상피 성장 인자 수용체(Epidermal growth factor receptor: EGFR) 돌연변이를 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 EGFR은 상피 성장 인자의 수용체인 막통과 단백질이다. 상기 EGFR은 ERBB, ERBB1, HER1, NISBD2, PIG61, 및 mENA로도 불릴 수 있다. 상기 EGFR 돌연변이는 EGFR을 암호화하는 유전자의 돌연변이일 수 있다. EGFR 유전자의 엑손 18 내지 21에서의 돌연변이일 수 있다. 상기 돌연변이는 예를 들어, 엑손 19에서의 결실 또는 삽입, 엑손 20에서의 삽입, G719C, G719S, G719A, V765A, T783A, T790M, L858R, L861Q의 점 돌연변이, 또는 이들의 조합일 수 있다. 상기 EGFR 돌연변이를 검출하는 단계는 생체 외 IFNγ의 양을 측정하는 방법과 동시 또는 순차로 수행될 수 있다. 상기 EGFR 돌연변이를 검출하는 단계는 생체 외 IFNγ 값을 산출하는 단계의 이전 또는 이후에 수행될 수 있다.The method may further include detecting an epidermal growth factor receptor (EGFR) mutation in the sample. The EGFR is a transmembrane protein that is a receptor for epithelial growth factor. The EGFR can also be called ERBB, ERBB1, HER1, NISBD2, PIG61, and mENA. The EGFR mutation may be a mutation of a gene encoding EGFR. Mutations in exons 18-21 of the EGFR gene. The mutation may be, for example, deletion or insertion in exon 19, insertion in exon 20, point mutation of G719C, G719S, G719A, V765A, T783A, T790M, L858R, L861Q, or combinations thereof. The step of detecting the EGFR mutation may be performed simultaneously or sequentially with a method for measuring the amount of IFNγ in vitro. The step of detecting the EGFR mutation may be performed before or after the step of calculating the IFNγ value in vitro.

용어 "암(cancer)은 용어 "악성 종양(benign tumor)"과 상호 교환적으로 사용될 수 있고, 세포의 비정상적인 과다 증식에 의해 주위 조직 및 장기에 침입하여 덩어리를 형성하고, 기존 구조를 파괴하거나 변형시키는 질환을 말한다. 상기 암은 고형암 또는 비고형암일 수 있다. 고형암은 예를 들어 폐, 간, 유방, 피부 등 장기에 암 종양이 발생한 것을 말한다. 비고형암은 혈액 내에서 발생한 암이고, 혈액암으로도 불린다. 상기 암은 암종(carcinoma), 육종(sarcoma), 조혈세포 유래의 암, 배세포 종양(germ cell tumor), 또는 모세포종(blastoma)일 수 있다.The term "cancer" can be used interchangeably with the term "benign tumor," and by invading surrounding tissues and organs by abnormal hyperplasia of cells to form lumps, destroying or modifying existing structures. The cancer may be solid cancer or non-solid cancer, which means, for example, cancerous tumors in the lungs, liver, breasts, skin, etc. Non-solid cancers are cancers occurring in the blood, and blood cancers The cancer may be carcinoma, sarcoma, hematopoietic cell-derived cancer, germ cell tumor, or blastoma.

상기 암은 폐암, 뇌척수종양, 두경부암, 유방암, 흉선종, 중피종, 식도암, 위암, 대장암, 간암, 췌장암, 담도암, 신장암, 방광암, 전립선암, 고환암, 생식세포종, 난소암, 자궁 경부암, 자궁 내막암, 림프종, 급성 백혈병, 만성 백혈병, 다발성 골수종, 육종, 악성 흑색종, 및 피부암으로 이루어진 군으로부터 선택될 수 있다. 상기 폐암은 폐에서 기원한 악성 종양일 수 있다. 폐암은 크게 소세포폐암(small cell lung cancer)과 비소세포폐암(non-small cell lung cancer)으로 구분될 수 있다. 비소세포폐암은 다시 선암(adenocarcinoma), 편평상피세포암(squamous cell acrcinoma) 및 대세포암(large-cell carcinoma)으로 구분될 수 있다.The cancer is lung cancer, cerebrospinal tumor, head and neck cancer, breast cancer, thymoma, mesothelioma, esophageal cancer, stomach cancer, colon cancer, liver cancer, pancreatic cancer, biliary cancer, kidney cancer, bladder cancer, prostate cancer, testicular cancer, germ cell tumor, ovarian cancer, cervical cancer, Endometrial cancer, lymphoma, acute leukemia, chronic leukemia, multiple myeloma, sarcoma, malignant melanoma, and skin cancer. The lung cancer may be a malignant tumor originating from the lung. Lung cancer can be roughly classified into small cell lung cancer and non-small cell lung cancer. Non-small cell lung cancer can be classified into adenocarcinoma, squamous cell acrcinoma, and large-cell carcinoma.

용어 "진단(diagnosis)"은 병명을 판정하는 일로서, 환자의 병을 모든 면에 걸쳐서 판단하는 일을 말한다. 상기 진단은 병명, 병인, 병의 형태, 병의 경중, 병의 진행 단계, 및 합병증의 유무를 판단하는 일을 포함한다. 상기 진단은 암의 병기(stage)를 결정하는 것일 수 있다. 암의 병기는 암의 진단 시에 암세포가 퍼진 정도에 따라 결정된다. 암의 병기는 TNM법에 따라 표시할 수 있다. TNM법에서 T(Tumor 종양)는 원발기관에서 원발종양의 크기와 침윤 정도를, N(Node, 림프절)은 원발종양에서 주위 림프절로 얼마나 퍼졌는지를, M(Metastasis, 전이)은 몸의 다른 장기로 암이 퍼졌는지 여부를 의미한다. 암의 병기는 1기, 2기, 3기, 및 4기; 또는 조기암, 진행암, 및 말기암으로 표시할 수 있다.The term "diagnosis" refers to the determination of a disease's name, and the determination of the patient's disease across all aspects. The diagnosis includes judging the disease name, etiology, type of disease, severity of disease, stage of disease progression, and presence of complications. The diagnosis may be to determine the stage of cancer. The stage of cancer is determined by the degree to which cancer cells have spread during diagnosis of cancer. The stage of cancer can be displayed according to the TNM method. In the TNM method, T (Tumor tumor) is the size and degree of infiltration of the primary tumor in the primary organ, N (Node, lymph node) is how far it has spread from the primary tumor to surrounding lymph nodes, and M (Metastasis) is another organ in the body. It means whether the cancer has spread. Stage 1, stage 2, stage 3, and stage 4 of cancer; Or it can be labeled as early, advanced, and late stage cancer.

상기 생체 외 IFNγ 값이 7.79 IU/㎖ 이하인 경우, 상기 개체는 암의 병기가 높은 암, 예를 들어, IV기 암을 앓거나 앓을 가능성이 높은 개체일 수 있다. 상기 생체 외 IFNγ 값이 7.19 IU/㎖ 초과인 경우, 상기 개체는 암의 병기가 낮은 암을 앓거나 앓을 가능성이 높은 개체일 수 있다.When the ex vivo IFNγ value is 7.79 IU / mL or less, the individual may be an individual who has or is highly likely to have cancer with high stage of cancer, for example, stage IV cancer. When the ex vivo IFNγ value is greater than 7.19 IU / mL, the individual may be an individual who has or is more likely to have cancer with a low stage of cancer.

상기 방법은 암에 걸린 것으로 진단된 개체에게 항암제를 투여하거나, 또는 방사선 치료를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include administering an anti-cancer agent to the individual diagnosed as having cancer, or performing radiation treatment.

다른 양상은 암의 모니터링에 필요한 정보를 제공하기 위해 생체 외 IFNγ의 양을 측정하는 방법으로서, 개체로부터 유래된 생물학적 시료를 준비하는 단계; 준비된 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하여 제1 IFNγ 값을 산출하는 단계; 준비된 생물학적 시료와 미토겐을 접촉시켜 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하여 제2 IFNγ 값을 산출하는 단계; 및 제1 IFNγ 값과 제2 IFNγ 값의 차이를 산출하여 생체 외 IFNγ 값을 산출하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.Another aspect is a method of measuring the amount of IFNγ in vitro to provide information necessary for monitoring cancer, comprising: preparing a biological sample derived from an individual; Measuring a concentration of IFNγ in the prepared biological sample to calculate a first IFNγ value; Measuring the concentration of IFNγ in the biological sample by contacting the prepared biological sample with mitogen to calculate a second IFNγ value; And calculating an in vitro IFNγ value by calculating a difference between the first IFNγ value and the second IFNγ value.

상기 개체, 생물학적 시료, 미토겐, 암, 및 생체 외 IFNγ는 전술한 바와 같다.The individual, biological sample, mitogen, cancer, and ex vivo IFNγ are as described above.

상기 암의 모니터링은 암에 걸린 것으로 진단된 개체에 대해 질환의 경과를 모니터링하는 것일 수 있다. 예를 들어, 암의 진행이 악화되거나 호전되는 것을 모니터링할 수 있다.The monitoring of the cancer may be monitoring the progress of the disease for an individual diagnosed as having cancer. For example, the progression or improvement of cancer can be monitored.

다른 양상은 암의 예후를 예측하기 위해 필요한 정보를 제공하기 위해 생체 외 IFNγ의 양을 측정하는 방법으로서, 개체로부터 유래된 생물학적 시료를 준비하는 단계; 준비된 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하여 제1 IFNγ 값을 산출하는 단계; 준비된 생물학적 시료와 미토겐을 접촉시켜 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하여 제2 IFNγ 값을 산출하는 단계; 및 제1 IFNγ 값과 제2 IFNγ 값의 차이를 산출하여 생체 외 IFNγ 값을 산출하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.Another aspect is a method of measuring the amount of IFNγ in vitro to provide information necessary to predict the prognosis of cancer, comprising: preparing a biological sample derived from an individual; Measuring a concentration of IFNγ in the prepared biological sample to calculate a first IFNγ value; Measuring the concentration of IFNγ in the biological sample by contacting the prepared biological sample with mitogen to calculate a second IFNγ value; And calculating an in vitro IFNγ value by calculating a difference between the first IFNγ value and the second IFNγ value.

상기 개체, 생물학적 시료, 미토겐, 암, 및 생체 외 IFNγ는 전술한 바와 같다.The individual, biological sample, mitogen, cancer, and ex vivo IFNγ are as described above.

용어 "예후(prognosis)"는 병의 진행 또는 회복에 관한 예측을 말한다. 상기 예후는 1년 전체 생존율(overall survival rate), 3년 생존율, 또는 5년 생존율로 나타낼 수 있다.The term "prognosis" refers to the prediction of disease progression or recovery. The prognosis can be expressed as an overall survival rate of 1 year, a survival rate of 3 years, or a survival rate of 5 years.

상기 생체 외 IFNγ 값이 7.79 IU/㎖ 이하인 경우, 상기 개체는 좋지 않은(poor) 예후를 가질 가능성이 높은 것으로 예측할 수 있다. 상기 개체가 IV 병기의 암에 걸리고 생체 외 IFNγ 값이 7.79 IU/㎖ 이하인 경우, 상기 개체는 좋지 않은(poor) 예후를 가질 가능성이 높은 것으로 예측할 수 있다.When the in vitro IFNγ value is 7.79 IU / mL or less, the subject can be predicted as having a high probability of having a poor prognosis. If the subject has stage IV cancer and the ex vivo IFNγ value is 7.79 IU / mL or less, it can be predicted that the subject is likely to have a poor prognosis.

상기 생체 외 IFNγ 값이 7.79 IU/㎖ 초과인 경우, 상기 개체는 양호한 예후를 가질 가능성이 높은 것으로 예측할 수 있다.When the in vitro IFNγ value is greater than 7.79 IU / ml, the subject can be predicted to have a high probability of having a good prognosis.

상기 방법은 상기 생물학적 시료 중 EGFR 돌연변이를 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 EGFR 돌연변이는 전술한 바와 같다. 상기 EGFR 돌연변이를 검출하는 단계는 생체 외 IFNγ의 양을 측정하는 방법과 동시 또는 순차로 수행될 수 있다. 상기 EGFR 돌연변이를 검출하는 단계는 생체 외 IFNγ 값을 산출하는 단계의 이전 또는 이후에 수행될 수 있다. 상기 생체 외 IFNγ 값이 7.79 IU/㎖ 초과이고 EGFR 돌연변이가 양성인 경우, 상기 개체는 양호한 예후를 가질 가능성이 높은 것으로 예측할 수 있다.The method may further include detecting an EGFR mutation in the biological sample. The EGFR mutation is as described above. The step of detecting the EGFR mutation may be performed simultaneously or sequentially with a method for measuring the amount of IFNγ in vitro. The step of detecting the EGFR mutation may be performed before or after the step of calculating the IFNγ value in vitro. If the in vitro IFNγ value is greater than 7.79 IU / ml and the EGFR mutation is positive, the subject can be predicted as having a good prognosis.

일 양상에 따른 암을 진단 또는 모니터링하거나, 또는 암의 예후를 예측하기 위해 개체로부터 유래된 생물학적 시료에서 생체 외 인터페론-감마의 양을 측정하는 방법에 따르면, 암 질환 특히, 폐암의 병기를 선택적으로 진단하고, 암의 상태를 모니터링하고, 암의 예후를 예측하는데 이용할 수 있다.According to a method of measuring the amount of interferon-gamma in vitro in a biological sample derived from an individual to diagnose or monitor cancer according to an aspect or to predict the prognosis of cancer, cancer disease, particularly, stage of lung cancer It can be used to diagnose, monitor the condition of cancer, and predict the prognosis of cancer.

도 1은 생체 외 IFNγ 생성≤7.79 IU/㎖인 환자와 생체 외 IFNγ 생성>7.79 IU/㎖인 환자의 1년 전체 생존율(%)을 나타내는 그래프이다.
도 2는 병기 IV 폐암 환자 중 생체 외 IFNγ 생성≤7.79 IU/㎖인 환자와 생체 외 IFNγ 생성>7.79 IU/㎖인 환자의 1년 전체 생존율(%)을 나타내는 그래프이다.
도 3은 생체 외 IFNγ 생성과 EGFR 돌연변이 존재 유무에 따른 환자의 1년 전체 생존율(%)을 나타내는 그래프이다.
1 is a graph showing the overall survival rate (%) of patients with IFNγ production in vitro ≤7.79 IU / mL and patients with IFNγ production in vitro> 7.79 IU / mL in vitro.
FIG. 2 is a graph showing the overall survival rate (%) of patients with stage IV lung cancer in vitro with IFNγ production ≤7.79 IU / ml and patients with in vitro IFNγ production> 7.79 IU / ml.
Figure 3 is a graph showing the overall survival rate (%) of the patient according to the in vitro IFNγ production and the presence or absence of EGFR mutation.

이하 실시예를 통하여 보다 상세하게 설명한다. 그러나, 이들 실시예는 하나 이상의 구체예를 예시적으로 설명하기 위한 것으로 본 발명의 범위가 이들 실시예에 한정되는 것은 아니다.It will be described in more detail through the following examples. However, these examples are intended to illustrate one or more embodiments by way of example, and the scope of the present invention is not limited to these examples.

실시예 1. 암 환자에서 생체 외 인터페론 감마의 생성 수준의 측정Example 1.Measurement of the level of in vitro interferon gamma production in cancer patients

1. 환자의 선별 및, 임상 및 실험 데이터의 수집1. Screening of patients and collection of clinical and experimental data

2009년 8월부터 2017년 5월까지 서울, 연세대학교 세브란스 병원에서 폐암 진단을 받은 환자로서, 인터페론-감마 방출 검사(interferon-gamma releasing assay: IGRA)를 수행한 환자를 소급적으로 분석하였다. 원발성 폐 선암종(primary lung adenocarcinoma)으로 일관된 영상 및 병리 소견을 갖는 환자들만을 포함시켰다. 환자들의 제외 기준은 하기와 같다:From August 2009 to May 2017, patients who were diagnosed with lung cancer at Severance Hospital in Yonsei University, Seoul, retrospectively analyzed patients who performed the interferon-gamma releasing assay (IGRA). Only patients with consistent imaging and pathologic findings of primary lung adenocarcinoma were included. Patient exclusion criteria are as follows:

(i) 결핵균(Mycobacterium tuberculosis: TB)에 감염되거나 또는 비-결핵균(non-Mycobacterium tuberculosis)에 감염된 환자;(i) patients infected with Mycobacterium tuberculosis (TB) or infected with non-Mycobacterium tuberculosis;

(ii) 활성 동시 감염(concurrent infection)인 환자;(ii) patients who are active concurrent infections;

(iii) 폐암 치료를 위해 현재 또는 과거에 화학 요법 또는 방사선 요법을 받은 환자.(iii) Patients who have undergone chemotherapy or radiation therapy for treatment of lung cancer.

상기 제외 기준에 따라 최종적으로 109명의 환자를 선별하였다. 본 시험은 세브란스 병원의 임상시험심사위원회(Institutional Review Board: IRB)(IRB 승인 번호: 4-2016-1115)의 승인을 받았고, 헬싱키 선언의 규정에 따라 수행하였다. 서면 동의서의 요건은 소급적인 연구였기 때문에 면제되었다.109 patients were finally screened according to the exclusion criteria. This trial was approved by the Severance Hospital Institutional Review Board (IRB) (IRB approval number: 4-2016-1115) and was conducted in accordance with the provisions of the Helsinki Declaration. The requirement for written consent was waived because it was a retrospective study.

2. 임상 및 실험 데이터의 평가2. Evaluation of clinical and experimental data

임상 데이터는 연령, 성별, 현재 흡연 상태, 흡연 갑-년(pack-year), ECOG(Eastern Cooperative Oncology Group) 활동 상태(performance status)를 포함한다.Clinical data include age, gender, current smoking status, smoking pack-year, and Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) performance status.

각 환자에서 암 병기, 및 제7판 TNM 병기결정 시스템(TNM staging system)에 따른 T(Tumor: 종양)-병기, N(Node: 림프절)-병기, 및 M(Metastasis: 전이)-병기를 평가하였다. 또한, 폐 선암종 진단 후 화학요법 및 방사선요법의 치료를 받은 환자들의 상피 성장 인자 수용체(Epidermal growth factor receptor: EGFR), KRAS 돌연변이 및 역형성 림프종 키나제(Anaplastic lymphoma kinase: ALK) 전위(translocation)의 존재 여부도 분석하였다. 동반이환(Comorbidities)이 존재하는지 여부는 국제 질병 분류(International Classication of Diseases: ICD) 제10판을 사용하여 확인하였다.Assessment of cancer stage and T (Tumor: tumor) -stage, N (Node: lymph node) -stage, and M (Metastasis) -stage according to the 7th edition TNM staging system in each patient. Did. In addition, the presence of epidermal growth factor receptor (EGFR), KRAS mutation and anaplastic lymphoma kinase (ALK) translocation in patients treated with chemotherapy and radiotherapy after lung adenocarcinoma diagnosis It was also analyzed. The presence of comorbidities was confirmed using the 10th edition of the International Classication of Diseases (ICD).

시험에 참가한 환자들의 기본적인 임상 데이터를 표 1에 나타내었다. 표 1에서 수치들은 중앙값(사분범위) 또는 n(%)으로 표시하였다.Table 1 shows the basic clinical data of the patients participating in the trial. In Table 1, values are expressed as median (quadrant range) or n (%).

변수variable 총 수(n = 109) Total number (n = 109) 연령(년)Age (year) 60.0(52.5-70.3)60.0 (52.5-70.3) 남성(n(%))Male (n (%)) 62(56.9)62 (56.9) 현재 흡연자(n(%))Current smokers (n (%)) 31(28.4)31 (28.4) 흡연, 갑-년(pack-year)Smoking, pack-year 0.0(0.0-25.0)0.0 (0.0-25.0) T-병기(n(%))T-stage (n (%)) I I 17(15.6)17 (15.6) II II 22(20.2)22 (20.2) III III 24(22.0)24 (22.0) IV IV 46(42.2)46 (42.2) N-병기(n(%))N-arm (n (%)) 0 0 25(22.9)25 (22.9) I I 11(10.1)11 (10.1) II II 19(17.4)19 (17.4) III III 54(49.5)54 (49.5) M-병기(n(%))M-arm (n (%)) 0 0 24(22.0)24 (22.0) I I 85(78.0)85 (78.0) 암 병기(n(%))Cancer stage (n (%)) I I 11(10.1)11 (10.1) II II 2(1.8)2 (1.8) III III 11(10.1)11 (10.1) IV IV 85(78.0)85 (78.0) ECOG 활동 상태(n(%))ECOG activity status (n (%)) 0-I 0-I 81(74.3)81 (74.3) II-IV II-IV 28(25.7)28 (25.7) 유전자 돌연변이(n(%))Gene mutation (n (%)) EGFR 돌연변이a EGFR mutation a 39(35.8)39 (35.8) KRAS 돌연변이b KRAS mutation b 4(3.7)4 (3.7) ALK 전위c ALK potential c 8(7.3)8 (7.3) 진단 후 치료(n(%))Post-diagnosis treatment (n (%)) 화학요법 Chemotherapy 76(69.7)76 (69.7) 방사선요법 Radiation therapy 49(45.0)49 (45.0) 동반이환(n(%))Accompanying morbidity (n (%)) 만성 폐쇄성 폐질환 Chronic obstructive pulmonary disease 3(2.8)3 (2.8) 관상동맥/뇌혈관 질환 Coronary / cerebrovascular disease 6(5.5)6 (5.5) 부정맥 Arrhythmia 3(2.8)3 (2.8) 고혈압 High blood pressure 34(31.2)34 (31.2) 당뇨 diabetes 14(12.8)14 (12.8)

a: 시험된 환자의 총 수(n=88) a : Total number of patients tested (n = 88)

b: 시험된 환자의 총 수(n=53) b : Total number of patients tested (n = 53)

c: 시험된 환자의 총 수(n=67) c : Total number of patients tested (n = 67)

표 1에 나타난 바와 같이, 실시예 1.1에서 선별된 총 109 명의 환자의 중간 연령은 60.0 세였고 남성은 62 명(56.9%)이었다. 31 명(28.4%)의 환자가 현재 흡연 중이었다. 총 109 명의 환자 중 85 명(78.0%)이 병기 IV로 분류되었고, 병기 I인 환자가 11 명(10.1 %), 병기 II인 환자가 2 명(1.8 %), 병기 III인 환자가 11 명(10.1 %)으로 분류되었다. 81 명(74.3%)의 환자는 IGRA(interferon-gamma releasing assay) 검사 기간 동안 ECOG 성능 상태가 1 이하였고, 가장 흔한 동반이환은 고혈압(31.2%), 당뇨병(12.8%)의 순서였다. 폐암 진단 후 화학요법을 받은 환자는 76 명(69.7 %)이었고 방사선 치료를 받은 환자는 49 명(45.0%)이었다.As shown in Table 1, the median age of the total of 109 patients screened in Example 1.1 was 60.0 years and 62 men (56.9%). 31 patients (28.4%) were currently smoking. Of the 109 patients, 85 (78.0%) were classified as stage IV, 11 patients with stage I (10.1%), 2 patients with stage II (1.8%), and 11 patients with stage III ( 10.1%). 81 patients (74.3%) had ECOG performance status of 1 or less during the interferon-gamma releasing assay (IGRA) test, and the most common comorbidities were hypertension (31.2%) and diabetes (12.8%). After lung cancer diagnosis, 76 patients (69.7%) received chemotherapy and 49 patients (45.0%) received radiation therapy.

3. 생체 외 인터페론-감마 수준의 유용성3. In vitro interferon-gamma level usefulness

(1) 폐암 환자에서 인터페론-감마의 방출 수준(1) Release level of interferon-gamma in patients with lung cancer

폐암 환자에서 인터페론-감마(interferon-gamma: IFNγ)의 방출 수준에 차이가 있는지 확인하기 위해 IFNγ 방출 검사(interferon-gamma releasing assay: IGRA)를 수행하였다.An interferon-gamma releasing assay (IGRA) was performed to determine whether there was a difference in the release level of interferon-gamma (IFNγ) in lung cancer patients.

구체적으로, 각 환자의 혈액 전체 시료를 준비하고, QuantiFERON-TB Gold-In Tube test(QFT-GIT, QIAGEN)을 사용하여 제조자의 지시에 따라 혈액 시료 중 IFNγ의 수준을 측정하였다. QuantiFERON®-TB Gold Tube Test는 3개의 수집 시험관으로 이루어져 있다: i) Nil 시험관(항원 및 미토겐(mitogen)을 함유하지 않음), ii) 미토겐 시험관(미토겐으로서 피토헤마글루티닌(phytohemagglutinin: PHA)을 함유함), iii) 결핵 항원 시험관(마이코박테리움 투베르쿨로시스(Mycobacterium tuberculosis)-특이적 항원으로 기능하는 ESAT-6, CFP-10, 및 TB7.7의 펩티드를 함유함). 결핵 진단을 위해 IGRA를 수행할 경우, Nil 시험관은 음성 대조군, 미토겐 시험관은 양성 대조군에 해당한다.Specifically, an entire blood sample of each patient was prepared, and the level of IFNγ in the blood sample was measured according to the manufacturer's instructions using the QuantiFERON-TB Gold-In Tube test (QFT-GIT, QIAGEN). The QuantiFERON ® -TB Gold Tube Test consists of three collection tubes: i) Nil tube (does not contain antigen and mitogen), ii) Mitogen tube (phytohemagglutinin as mitogen) : PHA)), iii) tuberculosis antigen test tube ( Mycobacterium tuberculosis ) -containing peptides of ESAT-6, CFP-10, and TB7.7 functioning as specific antigens ). When performing IGRA for the diagnosis of tuberculosis, Nil test tubes correspond to negative controls and mitogen test tubes correspond to positive controls.

1 ㎖의 혈액을 QuantiFERON®-TB Gold 혈액 수집 시험관 각각에 가하였다. 각 시험관들을 37℃에서 하룻밤 동안 인큐베이션하고, 효소-결합 면역흡착 검사(enzyme-linked immunosorbent assay: ELISA)를 이용하여 환자의 혈액 중 IFNγ의 농도(IU/㎖)를 측정하였다. 측정된 결과는 자동화된 마이크로플레이트 프로세서 Evolis Twin Plus system(Bio-Rad)를 이용하여 분석하였다. 각 환자의 T 세포가 IFNγ를 생성하는 능력을 측정하기 위해, 각 환자의 혈액에 대해 미토겐 시험관에서 측정된 IFNγ의 농도와 Nil 시험관에서 측정된 IFNγ의 농도의 차이를 산출하여, 생체 외(Ex vivo) IFNγ 생성 수준("미토겐 마이너스 Nil")을 측정하였다. IGRA 수행 결과를 표 2에 나타내었다. 표 2에서 수치들은 중앙값(사분범위) 또는 n(%)으로 표시하였다.1 ml of blood was added to each of the QuantiFERON ® -TB Gold blood collection test tubes. Each tube was incubated overnight at 37 ° C. and the concentration of IFNγ (IU / ml) in the blood of the patient was measured using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). The measured results were analyzed using an automated microplate processor Evolis Twin Plus system (Bio-Rad). To measure the ability of each patient's T cells to produce IFNγ, the difference between the concentration of IFNγ measured in a mitogen test tube and the concentration of IFNγ measured in a Nil test tube for each patient's blood was calculated in vitro ( Ex in vivo ) IFNγ production level ("mitogen minus Nil") was measured. Table 2 shows the results of the IGRA. In Table 2, the values are expressed as median (quadrant range) or n (%).

변수variable 총 수(n = 109)Total number (n = 109) IGRA 결과(n(%)) IGRA results (n (%)) 음성 voice 57(52.3)57 (52.3) 양성 positivity 47(43.1)47 (43.1) 불확정 Uncertainty 5(4.6)5 (4.6) IFNγ 수준(IU/㎖) IFNγ level (IU / ml) Nil 시험(IU/㎖) Nil test (IU / ml) 0.07(0.05-0.13)0.07 (0.05-0.13) 결핵 항원 시험(IU/㎖) Tuberculosis antigen test (IU / ml) 0.31(0.12-2.31)0.31 (0.12-2.31) 미토겐 시험(IU/㎖) Mitogen test (IU / ml) 13.57(10.73-17.74)13.57 (10.73-17.74) 생체 외 IFNγ 생성(IU/㎖)d In vitro IFNγ production (IU / mL) d 13.32(10.67-17.67)13.32 (10.67-17.67)

d: 생체 외 IFNγ 생성 수준 = 미토겐 시험관에서 측정된 IFNγ의 농도 - Nil 시험관에서 측정된 IFNγ의 농도 d : In vitro IFNγ production level = concentration of IFNγ measured in a mitogen tube-concentration of IFNγ measured in a Nil tube

IU/㎖: 밀리리터 당 국제 단위(International Units per ㎖)IU / ml: International Units per ml

표 2에 나타난 바와 같이, 57 명(52.3 %)의 환자가 음성 IGRA를 보였고, 47 명(43.1 %)의 환자가 양성 IGRA를 보였고, 5 명(4.6 %)의 환자에서 불확정 결과였다. Nil, TB 항원, 및 미토겐 시험관에서 IFNγ의 중앙값은 각각 0.07, 0.31, 및 13.57 IU/㎖이었다. 생체 외 IFNγ 생성의 중앙값은 13.32 IU/㎖였다.As shown in Table 2, 57 (52.3%) patients had negative IGRA, 47 (43.1%) patients had positive IGRA, and 5 (4.6%) patients had indeterminate results. Median IFNγ in Nil, TB antigen, and mitogen in vitro were 0.07, 0.31, and 13.57 IU / mL, respectively. The median in vitro IFNγ production was 13.32 IU / mL.

(2) 암 병기 및 활동 상태와 생체 외 IFNγ 생성 수준의 연관성(2) Relationship between cancer stage and activity status and IFNγ production level in vitro

암 병기 및 활동 상태와 생체 외 IFNγ 생성 수준의 연관성을 평가하였다.The association of cancer stage and activity status with the level of IFNγ production in vitro was evaluated.

표 1 및 표 2에 기재된 데이터에 기초하여, Nil 시험, 결핵 항원 시험, 미토겐 시험, 및 생체 외 IFNγ 생성 수준과 암 병기 및 활동 상태 간에 유의한 상관 관계가 있는지 여부를 확인하고, 그 결과를 표 3에 나타내었다. 모든 데이터 분석은 MedCalc 통계 소프트웨어 버전 16.2.0(MedCalc Software bvba, Ostend, Belgium)을 사용하여 수행되었다. 표 3의 결과는 Pearson의 상관 분석을 이용하여 분석하였다.Based on the data in Table 1 and Table 2, it was confirmed whether there is a significant correlation between the Nil test, the tuberculosis antigen test, the mitogen test, and the in vitro IFNγ production level and the cancer stage and activity status, and the results It is shown in Table 3. All data analysis was performed using MedCalc statistical software version 16.2.0 (MedCalc Software bvba, Ostend, Belgium). The results in Table 3 were analyzed using Pearson's correlation analysis.

표 3에서 각 값은 상관계수(correlation coefficient: r)와 p-값(괄호로 기재함)로 표시하였다. In Table 3, each value is expressed as a correlation coefficient (r) and a p-value (in parentheses).

Nil(IU/㎖)Nil (IU / ml) 결핵 항원(IU/㎖)Tuberculosis antigen (IU / ml) 미토겐(IU/㎖)Mitogen (IU / ml) 생체 외Ex vivo
IFNγ 생성(IU/㎖)IFNγ production (IU / mL)
T-병기T-weapon 0.159 (0.099)0.159 (0.099) -0.111 (0.251)-0.111 (0.251) -0.118 (0.221)-0.118 (0.221) -0.123 (0.202)-0.123 (0.202) N-병기N-arm -0.010 (0.915)-0.010 (0.915) -0.093 (0.335)-0.093 (0.335) -0.273 (0.004)-0.273 (0.004) -0.273 (0.004)-0.273 (0.004) M-병기M-weapons -0.022 (0.819)-0.022 (0.819) 0.061 (0.526)0.061 (0.526) -0.210 (0.028)-0.210 (0.028) -0.210 (0.029)-0.210 (0.029) 암 병기Cancer stage 0.040 (0.682)0.040 (0.682) 0.075 (0.437)0.075 (0.437) -0.264 (0.006)-0.264 (0.006) -0.265 (0.005)-0.265 (0.005) ECOG활동 상태ECOG activity status -0.039 (0.689)-0.039 (0.689) -0.121 (0.209)-0.121 (0.209) -0.318 (<0.001)-0.318 (<0.001) -0.316 (<0.001)-0.316 (<0.001)

표 3에 나타나 바와 같이, Nil 시험 및 TB 항원 시험에서의 IFNγ 수준과, 암 병기 및 ECOG 활동 상태 간에는 유의한 상관관계가 확인되지 않았다. 미토겐 시험에서의 IFNγ 수준 및 생체 외 IFNγ 생성은 N-병기, M-병기, 암 병기, 및 ECOG 활동 상태와 유의하게 상관관계가 있었다. 가장 강한 상관관계는 ECOG 활동 상태와 미토겐 시험에서 IFNγ 수준(r=-0.318, p<0.001)이었고, 그 다음으로 ECOG 활동 상태와 생체 외 IFNγ 생성(r=-0.316, p<0.001)의 순이었다. 이것은 피토헤마글루티닌(phytohemagglutinin: PHA)에 대한 미토겐의 반응 감소는 암 병기 및 환자 상태와 관련될 수 있다는 것을 나타낸다. 또한, 병기 IV의 폐암에서도, 미토겐 시험에서 IFNγ 수준, 생체 외 IFNγ 생성, 및 ECOG 활동 상태 간에 유의한 상관관계가 확인되었다(r=-0.268, p=0.013). 이후, 미토겐 시험과 Nil 시험 간의 IFNγ 생성의 차이는 이론적으로, PHA 자극 후 T-세포 기능저하(exhaustion)의 정도를 반영할 수 있기 때문에, 생체 외 IFNγ 생성을 분석하여 T-세포 기능저하의 수준을 평가하기로 하였다.As shown in Table 3, no significant correlation was found between the IFNγ level in the Nil test and the TB antigen test, and the cancer stage and ECOG activity status. IFNγ levels in the mitogen test and in vitro IFNγ production were significantly correlated with N-stage, M-stage, cancer stage, and ECOG activity status. The strongest correlation was ECOG activity status and IFNγ level (r = -0.318, p <0.001) in the mitogen test, followed by ECOG activity status and in vitro IFNγ production (r = -0.316, p <0.001). Was. This indicates that a decrease in the response of mitogen to phytohemagglutinin (PHA) may be associated with cancer stage and patient condition. In addition, in lung cancer of stage IV, a significant correlation was confirmed between IFNγ levels, in vitro IFNγ production, and ECOG activity status in the mitogen test (r = -0.268, p = 0.013). Thereafter, since the difference in IFNγ production between the mitogen test and the Nil test can theoretically reflect the degree of T-cell exhaustion after stimulation of PHA, in vitro IFNγ production is analyzed to reduce T-cell dysfunction. I decided to evaluate the level.

(3) 1년 전체 생존율과 관련된 인자 및 생체 외 IFNγ 생성에 따른 1년 전체 생존율의 비교(3) Comparison of the factors related to the overall survival rate for one year and the overall survival rate for one year according to in vitro IFNγ production

콕스(Cox)-비례 위험 분석(Cox-proportional hazard analysis)을 수행하여, 생체 외 IFNγ 생성이 1년 전체 생존율(overall survival rate)과 연관되는지를 확인하였다.Cox-proportional hazard analysis was performed to determine whether in vitro IFNγ production correlates with a one-year overall survival rate.

1년 전체 생존율을 예측하기 위한 생체 외 IFNγ 생성(≤7.79 IU/㎖)의 컷오프(cut-off) 값은 수신자 조작 특성(Receiver-Operating Characteristic: ROC) 분석을 이용하여 평가하였고, 모든 통계 분석에서 양측 검정된 p 값이 <0.05인 경우 통계적으로 유의한 것으 간주되었다. 표 1 및 표 2에 기재된 데이터에 기초하여, 폐암 환자(n=109)의 1년 전체 생존율의 단변량 분석 및 다변량 분석을 수행하고, 그 결과를 표 4에 나타내었다. The cut-off value of in vitro IFNγ production (≤7.79 IU / mL) to predict overall survival for one year was evaluated using Receiver-Operating Characteristic (ROC) analysis, and in all statistical analysis. Statistical significance was considered when the two-sided p value was <0.05. Based on the data shown in Tables 1 and 2, univariate analysis and multivariate analysis of the overall survival rate for one year of lung cancer (n = 109) were performed, and the results are shown in Table 4.

다변량 분석은 단변량 분석에서 통계적으로 유의한 변수만을 포함시켰다.Multivariate analysis included only statistically significant variables in univariate analysis.

변수variable 단변량 분석Univariate analysis 다변량 분석Multivariate analysis 승산비Odds ratio 95% CI95% CI p-값p-value 승산비Odds ratio 95% CI95% CI p-값p-value 연령age 1.0491.049 1.022-1.0761.022-1.076 <0.001<0.001 1.0491.049 1.016-1.0821.016-1.082 0.0030.003 남성male 1.6781.678 0.839-3.3550.839-3.355 0.1440.144 현재 흡연Current smoking 1.4621.462 0.740-2.8860.740-2.886 0.2740.274 흡연(갑-년)Smoking (A-year) 1.0231.023 1.004-1.0421.004-1.042 0.0170.017 1.0341.034 1.012-1.0561.012-1.056 0.0020.002 최초 암 병기First cancer stage 2.6192.619 1.093-6.2781.093-6.278 0.0310.031 2.7902.790 1.099-7.0861.099-7.086 0.0310.031 ECOGECOG 2.3392.339 1.606-3.4071.606-3.407 <0.001<0.001 진단 후 화학요법Chemotherapy after diagnosis 0.3570.357 0.183-0.6970.183-0.697 0.0030.003 0.3030.303 0.134-0.6850.134-0.685 0.0040.004 진단 후 방사선요법Radiation therapy after diagnosis 0.9380.938 0.487-1.8040.487-1.804 0.8470.847 동반이환의 존재The presence of companion morbidity 1.0111.011 0.521-1.9620.521-1.962 0.9740.974 생체 외 IFNγ 생성 (IU/㎖)In vitro IFNγ production (IU / ml) 0.9140.914 0.869-0.9600.869-0.960 <0.001<0.001 생체 외 IFNγ 생성≤7.79 IU/㎖IFNγ production in vitro≤7.79 IU / ml 5.3725.372 2.756-10.4722.756-10.472 <0.001<0.001 3.2893.289 1.573-6.8721.573-6.872 0.0020.002

표 4에 나타난 바와 같이, 단변량 분석에서, 나이, 흡연 갑-년, 암 병기, ECOG 활동 상태, 화학요법의 치료, 및 생체 외 IFNγ 생성은 1년 전체 생존과 관련된 유의한 인자였다.As shown in Table 4, in univariate analysis, age, smoking age-year, cancer stage, ECOG activity status, treatment of chemotherapy, and in vitro IFNγ production were significant factors associated with overall survival for one year.

또한, 다변량 분석에서, 연령(승산비(Odd ratio: OR) 1.049, 95% 신뢰 구간(confidence interval: CI) 1.016-1.082, p=0.003), 흡연 갑-년(OR 1.034, 95% CI 1.012-1.056, p=0.002), 암 병기(OR 2.790, 95% CI 1.099-7.086, p=0.031), 화학요법 치료(OR 0.303, 95% CI 0.134-0.685, p=0.004), 및 생체 외 IFNγ 생성≤7.79 IU/㎖(OR 3.289, 95% CI 1.573-6.872, p=0.002)가 1년 전체 생존율과 유의하게 연관성이 있었다.In addition, in multivariate analysis, age (Odd ratio (OR) 1.049, 95% confidence interval (CI) 1.016-1.082, p = 0.003), smoking pack-year (OR 1.034, 95% CI 1.012-) 1.056, p = 0.002), cancer stage (OR 2.790, 95% CI 1.099-7.086, p = 0.031), chemotherapy treatment (OR 0.303, 95% CI 0.134-0.685, p = 0.004), and in vitro IFNγ production≤ 7.79 IU / mL (OR 3.289, 95% CI 1.573-6.872, p = 0.002) was significantly correlated with overall 1 year survival rate.

생체 외 IFNγ 생성≤7.79 IU/㎖인 환자와 생체 외 IFNγ 생성>7.79 IU/㎖인 환자들 간의 1년 전체 생존율을 카플란-마이어(Kaplan-Meier) 분석과 로그-순위 검정법(log-rank test)으로 분석하고, 그 결과를 도 1에 나타내었다. 도 1에 나타난 바와 같이, 1년 전체 생존율은 생체 외 IFNγ 생성≤7.79 IU/㎖인 환자에서 유의하게 낮았다(p<0.001).Kaplan-Meier analysis and log-rank test for one-year overall survival between patients with IFNγ production in vitro ≤7.79 IU / ml and patients with IFNγ production in vitro> 7.79 IU / ml And the results are shown in FIG. 1. As shown in FIG. 1, the overall survival rate for 1 year was significantly lower in patients with IFNγ production ≤7.79 IU / mL in vitro (p <0.001).

(4) 병기 IV 폐암 환자 중 생체 외 IFNγ 생성≤7.79 IU/㎖인 환자와 생체 외 IFNγ 생성>7.79 IU/㎖인 환자의 특징(4) Characteristics of patients with stage IV lung cancer who have IFNγ production ≤7.79 IU / mL in vitro and those who have IFNγ production> 7.79 IU / mL in vitro

시험에 포함된 대부분의 환자가 암 병기 IV의 환자(n=85)였고, 생체 외 IFNγ 생성≤7.79 IU/㎖인 환자와 생체 외 IFNγ 생성>7.79 IU/㎖인 환자 간의 기본적인 임상데이터와 IGRA 결과, 및 IFNγ 수준을 비교하고, 그 결과를 표 5에 나타내었다. 표 5에서 수치들은 중앙값(사분범위) 또는 n(%)으로 표시하였다.Most of the patients included in the study were patients with cancer stage IV (n = 85), basic clinical data and IGRA results between patients with IFNγ production ≤7.79 IU / mL in vitro and patients with IFNγ production> 7.79 IU / mL in vitro. , And IFNγ levels were compared, and the results are shown in Table 5. In Table 5, the values are expressed as median (quadrant range) or n (%).

변수variable 생체 외 IFN 생성≤7.79
(n=21)
IFN generation in vitro≤7.79
(n = 21)
생체 외 IFN 생성>7.79(n=64) In vitro IFN generation> 7.79 ( n = 64) p-값p-value
임상적 변수Clinical variables 연령(년)Age (year) 67.0 (55.5-72.0)67.0 (55.5-72.0) 59.5 (50.5-70.5)59.5 (50.5-70.5) 0.2030.203 남성(n(%))Male (n (%)) 14 (66.7)14 (66.7) 34 (53.1)34 (53.1) 0.2800.280 현재 흡연자(n(%))Current smokers (n (%)) 6 (28.6)6 (28.6) 15 (23.4)15 (23.4) 0.6380.638 흡연, 갑-년Smoking, pack-year 0.0 (0.0-30.0)0.0 (0.0-30.0) 0.0 (0.0-20.0)0.0 (0.0-20.0) 0.2430.243 ECOG 활동 상태(n(%))ECOG activity status (n (%)) 0.0030.003 0-I 0-I 9 (42.9)9 (42.9) 50 (78.1)50 (78.1) II-IV II-IV 12 (57.1)12 (57.1) 14 (21.9)14 (21.9) 유전자 돌연변이(n(%))Gene mutation (n (%)) EGFR 돌연변이e EGFR mutation e 4 (19.0)4 (19.0) 29 (45.3)29 (45.3) 0.0400.040 KRAS 돌연변이f KRAS mutation f 1 (4.8)1 (4.8) 3 (4.7)3 (4.7) 0.9990.999 ALK 전위g ALK potential g 2 (9.5)2 (9.5) 5 (7.8)5 (7.8) 0.9990.999 치료(n(%))Treatment (n (%)) 진단 후 화학요법 Chemotherapy after diagnosis 14 (66.7)14 (66.7) 50 (78.1)50 (78.1) 0.2940.294 진단 후 방사선요법 Radiation therapy after diagnosis 11 (52.4)11 (52.4) 30 (46.9)30 (46.9) 0.6630.663 동반이환(n(%))Accompanying morbidity (n (%)) 만성 폐쇄성 폐질환 Chronic obstructive pulmonary disease 1 (4.8)1 (4.8) 2 (3.1)2 (3.1) 0.9990.999 관상동맥/뇌혈관 질환 Coronary / cerebrovascular disease 2 (9.5)2 (9.5) 3 (4.7)3 (4.7) 0.5930.593 부정맥 Arrhythmia 0 (0.0)0 (0.0) 3 (4.7)3 (4.7) 0.5710.571 고혈압 High blood pressure 7 (33.3)7 (33.3) 20 (31.3)20 (31.3) 0.8600.860 당뇨 diabetes 5 (23.8)5 (23.8) 6 (9.4)6 (9.4) 0.0890.089 IGRA 결과(n(%)) IGRA results (n (%)) 음성 voice 11 (52.4)11 (52.4) 35 (54.7)35 (54.7) 0.8550.855 양성 positivity 6 (28.6)6 (28.6) 29 (45.3)29 (45.3) 0.1790.179 불확정 Uncertainty 4 (19.0)4 (19.0) 0 (0.0)0 (0.0) 0.0030.003 IFNγ 수준(IU/㎖)IFNγ level (IU / ml) Nil 시험(IU/㎖) Nil test (IU / ml) 0.07 (0.03-0.16)0.07 (0.03-0.16) 0.07 (0.05-0.15)0.07 (0.05-0.15) 0.4910.491 결핵 항원 시험(IU/㎖) Tuberculosis antigen test (IU / ml) 0.22 (0.08-0.98)0.22 (0.08-0.98) 0.30 (0.12-2.87)0.30 (0.12-2.87) 0.2780.278 미토겐 시험(IU/㎖) Mitogen test (IU / ml) 3.26 (0.70-6.64)3.26 (0.70-6.64) 14.76 (12.41-18.36)14.76 (12.41-18.36) <0.001<0.001

e: 시험된 환자의 총 수(n=71) e : Total number of patients tested (n = 71)

f: 시험된 환자의 총 수(n=42) f : Total number of patients tested (n = 42)

g: 시험된 환자의 총 수(n=54) g : Total number of patients tested (n = 54)

표 5에 나타난 바와 같이, 4기 폐암에 걸린 85 명의 환자 중 64 명(75.3 %)은 생체 외 IFNγ 생성이 >7.79 IU/㎖였고, 21 명(24.7 %)은 생체 외 IFNγ 생성이 ≤7.79 IU/㎖였다. 연령, 성별, 및 흡연 여부에 차이가 있지는 않았지만, ECOG 활동 상태가 II 내지 IV인 환자의 비율은 생체 외 IFNγ 생성≤7.79 IU/㎖인 환자에서 더 높았다(p=0.003). 생체 외 IFNγ 생성>7.79인 환자는 생체 외 IFNγ 생성≤7.79 IU/㎖인 환자에 비해 EGFR 돌연변이의 빈도가 높았다.As shown in Table 5, 64 out of 85 patients with stage 4 lung cancer (75.3%) had> 7.79 IU / mL in vitro IFNγ production, and 21 patients (24.7%) had <7.79 IU in vitro IFNγ production. / Ml. There was no difference in age, sex, and smoking, but the proportion of patients with ECOG activity status II to IV was higher in patients with IFNγ production ≤7.79 IU / ml in vitro (p = 0.003). Patients with in vitro IFNγ production> 7.79 had a higher frequency of EGFR mutations than patients with in vitro IFNγ production ≤7.79 IU / mL.

동반이환의 존재 및 폐암 진단 후 치료법의 종류에 대한 차이는 없었다. IGRA 결과와 관련하여, 불확정 결과는 생체 외 IFNγ 생성≤7.79 IU/㎖인 환자에서만 관찰되었다. 미토겐 시험의 IFNγ 수준의 중앙값은 생체 외 IFNγ 생성≤7.79 IU/㎖인 경우 3.26이었고, 생체 외 IFNγ 생성>7.79인 경우 14.76이었다(p <0.001).There was no difference in the presence of comorbidities and the type of treatment after diagnosis of lung cancer. With regard to the IGRA results, indeterminate results were observed only in patients with in vitro IFNγ production ≤7.79 IU / mL. The median value of IFNγ level in the mitogen test was 3.26 for IFNγ production in vitro ≤7.79 IU / ml and 14.76 for IFNγ production in vitro> 7.79 (p <0.001).

(5) 병기 IV 폐암 환자의 1년 전체 생존율과 관련된 인자 및 생체 외 IFNγ 생성에 따른 1년 전체 생존율의 비교(5) Comparison of 1-year overall survival rate in patients with stage IV lung cancer and 1-year overall survival rate according to IFNγ production in vitro

생체 외 IFNγ 생성이 병기 IV 폐암 환자의 1년 전체 생존율과 연관되는지 여부를 콕스-비례 위험 분석으로 확인하였다.Whether in vitro IFNγ production correlates with overall 1-year overall survival in stage IV lung cancer patients was confirmed by Cox-proportional risk analysis.

표 5에 기재된 데이터에 기초하여, 폐암 환자(n=85)의 1년 전체 생존율의 단변량 분석 및 다변량 분석을 수행하고, 그 결과를 표 6에 나타내었다.Based on the data in Table 5, univariate analysis and multivariate analysis of the overall survival rate of one year of lung cancer patients (n = 85) were performed, and the results are shown in Table 6.

변수variable 단변량 분석Univariate analysis 다변량 분석Multivariate analysis 승산비Odds ratio 95% CI95% CI p-값p-value 승산비Odds ratio 95% CI95% CI p-값p-value 연령age 1.0451.045 1.018-1.0731.018-1.073 <0.001<0.001 1.0501.050 1.017-1.0851.017-1.085 0.0030.003 남성male 1.5621.562 0.768-3.1770.768-3.177 0.2180.218 현재 흡연Current smoking 1.3751.375 0.654-2.8900.654-2.890 0.4000.400 흡연(갑-년)Smoking (A-year) 1.0281.028 1.005-1.0511.005-1.051 0.0150.015 1.0261.026 1.002-1.0511.002-1.051 0.0340.034 ECOGECOG 2.3392.339 1.547-3.5351.547-3.535 <0.001<0.001 1.7551.755 1.017-3.0291.017-3.029 0.0430.043 진단 후 화학요법Chemotherapy after diagnosis 0.1420.142 0.068-0.2970.068-0.297 <0.001<0.001 0.3200.320 0.132-0.7760.132-0.776 0.0120.012 진단 후 방사선요법Radiation therapy after diagnosis 0.6950.695 0.350-1.3810.350-1.381 0.2990.299 동반이환의 존재The presence of companion morbidity 1.4051.405 0.708-2.7890.708-2.789 0.3310.331 생체 외 IFNγ 생성 (IU/ml)IFNγ production in vitro (IU / ml) 0.9160.916 0.869-0.9650.869-0.965 <0.001<0.001 생체 외 IFNγ 생성 ≤7.79IU/mlIFNγ production in vitro ≤7.79IU / ml 4.6954.695 2.339-9.4232.339-9.423 <0.001<0.001 3.1563.156 1.473-6.7601.473-6.760 0.0030.003

표 6에 나타난 바와 같이, 단변량 분석에서 나이, 흡연 갑-년, ECOG 활동 상태, 화학요법 및 생체 외 IFNγ 생성은 1년 전체 생존율과 관련된 유의한 인자인 것으로 확인되었다.As shown in Table 6, in univariate analysis, age, smoking incidence-year, ECOG activity status, chemotherapy, and in vitro IFNγ production were found to be significant factors related to overall survival for one year.

또한, 다변량 분석에서, 연령(OR 1.050, 95% CI 1.017-1.085, p=0.003), 흡연 갑-년(OR 1.026, 95% CI 1.002-1.051, p=0.034), ECOG 활동 상태(OR 1.755, 95% CI 1.017-3.029, p=0.043), 화학요법의 치료(OR 0.320, 95% CI 0.132-0.776, p=0.012), 및 생체 외 IFNγ 생성≤7.79(OR 3.156, 95% CI 1.473-6.760, p=0.003)는 1년 전체 생존율과 연관되어 있었다.In addition, in multivariate analysis, age (OR 1.050, 95% CI 1.017-1.085, p = 0.003), smoking pack-year (OR 1.026, 95% CI 1.002-1.051, p = 0.034), ECOG activity status (OR 1.755, 95% CI 1.017-3.029, p = 0.043), treatment with chemotherapy (OR 0.320, 95% CI 0.132-0.776, p = 0.012), and in vitro IFNγ production ≤7.79 (OR 3.156, 95% CI 1.473-6.760, p = 0.003) was associated with overall survival for one year.

생체 외 IFNγ 생성≤7.79 IU/㎖인 환자와 생체 외 IFNγ 생성>7.79 IU/㎖인 환자들 간의 1년 전체 생존율을 로그-순위 검정법(log-rank test)으로 분석하고, 그 결과를 도 2에 나타내었다. 도 2에 나타난 바와 같이, 1년 전체 생존율은 생체 외 IFNγ 생성≤7.79 IU/㎖인 환자에서 유의하게 낮았다(p<0.001).The overall 1-year survival rate between patients with IFNγ production in vitro ≤7.79 IU / ml and patients with IFNγ production in vitro> 7.79 IU / ml was analyzed by log-rank test, and the results are shown in FIG. 2. Shown. As shown in FIG. 2, the overall survival rate at one year was significantly lower in patients with IFNγ production ≤7.79 IU / mL in vitro (p <0.001).

따라서, 생체 외 IFNγ 생성 수준으로부터 폐암의 경과를 예측할 수 있음을 확인하였다.Therefore, it was confirmed that the progress of lung cancer can be predicted from the level of IFNγ production in vitro.

(6) EGFR 돌연변이 및 생체 외 IFNγ 생성에 따른 1년 전체 생존율의 비교(6) Comparison of overall survival rate of 1 year according to EGFR mutation and in vitro IFNγ production

표 5에 나타난 바와 같이, 생체 외 IFNγ 생성>7.79 IU/㎖인 환자에서 EGFR 돌연변이의 빈도가 높았다. 이에, 생체 외 IFNγ 생성과 EGFR 돌연변이 존재 유무에 따른 환자의 1년 전체 생존율을 로그-순위 검정법으로 분석하고, 그 결과를 표 7 및 도 3에 나타내었다. 표 7에서 수치들은 중앙값(사분범위) 또는 n(%)으로 표시하였다.As shown in Table 5, the frequency of EGFR mutation was high in patients with IFNγ production> 7.79 IU / mL in vitro. Thus, the overall survival rate of patients with IFNγ production in vitro and the presence or absence of EGFR mutation was analyzed by a log-rank assay, and the results are shown in Table 7 and FIG. 3. The values in Table 7 are expressed as median (quadrant range) or n (%).

변수variable EGFR 돌연변이 (+) 및 생체 외 IFNγ 생성≤7.79 IU/㎖
(n=4)
EGFR mutation (+) and in vitro IFNγ production ≤7.79 IU / ml
(n = 4)
EGFR 돌연변이 (+) 및 생체 외 IFNγ 생성 >7.79 IU/㎖
(n=35)
EGFR mutation (+) and in vitro IFNγ production> 7.79 IU / mL
(n = 35)
EGFR 돌연변이 (-) 및 생체 외 IFNγ 생성≤7.79 IU/㎖ (n=16) EGFR mutation (-) and in vitro IFNγ production ≤7.79 IU / ml (n = 16) EGFR 돌연변이 (-) 및 생체 외 IFNγ 생성 >7.79 IU/㎖ (n=33) EGFR mutation (-) and in vitro IFNγ production> 7.79 IU / mL (n = 33) p-값p-value
연령age 69.5 (7.5)69.5 (7.5) 58.0 (16.0)58.0 (16.0) 62.0 (17.5)62.0 (17.5) 61.0 (23.0)61.0 (23.0) 0.1370.137 남성male 1 (25.0)1 (25.0) 17 (48.6)17 (48.6) 11 (68.8)11 (68.8) 21 (63.6)21 (63.6) 0.0880.088 1차 치료로서 EGFR 티로신 키나제 저해제로 치료받은 환자Patients treated with EGFR tyrosine kinase inhibitors as primary treatment 2 (50.0)2 (50.0) 11 (31.4)11 (31.4) 0 (0.0)0 (0.0) 0 (0.0)0 (0.0) <0.001<0.001 폐암 병기Lung cancer stage 0.1700.170 I-III I-III 0 (0.0)0 (0.0) 6 (17.1)6 (17.1) 2 (12.5)2 (12.5) 9 (27.3)9 (27.3) IV IV 4 (100.0)4 (100.0) 29 (82.9)29 (82.9) 14 (87.5)14 (87.5) 24 (72.7)24 (72.7) ECOG 활동 상태 (n(%))ECOG activity status (n (%)) 0.0030.003 0-I 0-I 2 (50.0)2 (50.0) 31 (88.6)31 (88.6) 7 (43.8)7 (43.8) 27 (81.8)27 (81.8) II-IV II-IV 2 (50.0)2 (50.0) 4 (11.4)4 (11.4) 9 (56.3)9 (56.3) 6 (18.2)6 (18.2)

도 3에 나타난 바와 같이, EGFR 돌연변이 (+) 및 (-) 환자들 모두에서, 생체 외 IFNγ 생성>7.79 IU/㎖인 환자가 1 년 전체 생존율이 유의하게 높았다(각각, p<0.001 및 p=0.014). EGFR 돌연변이 (+) 및 생체 외 IFNγ 생성>7.79 IU/㎖인 폐암 환자의 1년 전체 생존율은 다른 3개 그룹과 비교하여 유의하게 높았다. 또한, 생체 외 IFNγ 생성>7.79 IU/㎖인 환자들 중에서는, EGFR 돌연변이 (+) 환자가 EGFR 돌연변이 (-) 환자보다 1 년 전체 생존율이 더 높았다.As shown in Figure 3, in both EGFR mutant (+) and (-) patients, patients with IFNγ production in vitro> 7.79 IU / ml had significantly higher overall survival rates at one year (p <0.001 and p =, respectively). 0.014). The 1-year overall survival rate of lung cancer patients with EGFR mutation (+) and in vitro IFNγ production> 7.79 IU / mL was significantly higher compared to the other three groups. In addition, among patients with in vitro IFNγ production> 7.79 IU / mL, patients with EGFR mutation (+) had a higher overall survival rate for one year than those with EGFR mutation (-).

또한, 표 7에 나타난 바와 같이, 4개 그룹에서 연령, 성별, 폐암 병기 간에 유의한 차이는 없었다. EGFR 돌연변이 (+) 및 생체 외 IFNγ 생성>7.79 IU/㎖인 환자와, EGFR 돌연변이 (+) 및 생체 외 IFNγ 생성≤7.79인 환자간에 1차 치료로서 EGFR 티로신 키나제 저해제의 사용은 유의한 차이가 없었다(31.4% vs. 50.0%, p=0.589).In addition, as shown in Table 7, there were no significant differences in age, sex, and lung cancer stage in the four groups. There was no significant difference in the use of EGFR tyrosine kinase inhibitor as a primary treatment between patients with EGFR mutation (+) and in vitro IFNγ production> 7.79 IU / ml and patients with EGFR mutation (+) and in vitro IFNγ production ≤7.79. (31.4% vs. 50.0%, p = 0.589).

따라서, 생체 외 IFNγ 생성 수준이 EGFR 돌연변이 (+) 폐암 환자에서 중요한 새로운 바이오 마커가 될 수 있다는 것을 확인하였다.Therefore, it was confirmed that the level of IFNγ production in vitro can be an important new biomarker in EGFR mutant (+) lung cancer patients.

Claims (19)

폐암의 진단에 필요한 정보를 제공하기 위해 생체 외(ex vivo) 인터페론-감마(interferon-gamma: IFNγ)의 양을 측정하는 방법으로서,
개체로부터 유래된 생물학적 시료를 준비하는 단계;
준비된 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하여 제1 IFNγ 값을 산출하는 단계;
준비된 생물학적 시료와 피토헤마글루티닌(phytohemagglutinin: PHA)을 접촉시켜 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하여 제2 IFNγ 값을 산출하는 단계; 및
제1 IFNγ 값과 제2 IFNγ 값의 차이를 산출하여 생체 외 IFNγ 값을 산출하는 단계를 포함하는 방법.
A method for measuring the amount of interferon-gamma (IFNγ) ex vivo to provide information necessary for the diagnosis of lung cancer,
Preparing a biological sample derived from an individual;
Measuring a concentration of IFNγ in the prepared biological sample to calculate a first IFNγ value;
Calculating a second IFNγ value by measuring the concentration of IFNγ in the biological sample by contacting the prepared biological sample with phytohemagglutinin (PHA); And
And calculating an in vitro IFNγ value by calculating a difference between the first IFNγ value and the second IFNγ value.
청구항 1에 있어서, 상기 생물학적 시료는 혈액, 혈구, 또는 림프액인 것인 방법.The method according to claim 1, wherein the biological sample is blood, blood cells, or lymph fluid. 청구항 1에 있어서, 상기 피토헤마글루티닌은 T 세포에 작용하는 것인 방법.The method according to claim 1, wherein the phytohemagglutinin acts on T cells. 삭제delete 청구항 1에 있어서, 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하는 단계와 생물학적 시료와 피토헤마글루티닌을 접촉시켜 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하는 단계는 동시 또는 순차로 수행되는 것인 방법.The method of claim 1, wherein the step of measuring the concentration of IFNγ in the biological sample and the step of measuring the concentration of IFNγ in the biological sample by contacting the biological sample with phytohemagglutinin are performed simultaneously or sequentially. 청구항 1에 있어서, 상기 생체 외 IFNγ 값은 제2 IFNγ 값으로부터 제1 IFNγ 값을 빼서 산출되는 것인 방법.The method according to claim 1, wherein the ex vivo IFNγ value is calculated by subtracting the first IFNγ value from the second IFNγ value. 청구항 1에 있어서, 상기 생체 외 IFNγ 값은 7.79 IU/㎖ 이하 또는 7.79 IU/㎖ 초과인 것인 방법.The method of claim 1, wherein the in vitro IFNγ value is less than or equal to 7.79 IU / mL or greater than 7.79 IU / mL. 청구항 1 내지 3 및 5 내지 7 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방법은 시료 중 상피 성장 인자 수용체(Epidermal growth factor receptor: EGFR) 돌연변이를 검출하는 단계를 더 포함하는 것인 방법.The method of any one of claims 1 to 3 and 5 to 7, wherein the method further comprises detecting an epidermal growth factor receptor (EGFR) mutation in the sample. 삭제delete 청구항 1에 있어서, 상기 진단은 폐암의 병기를 결정하는 것인 방법.The method of claim 1, wherein the diagnosis determines the stage of lung cancer. 청구항 1에 있어서, IFNγ의 농도는 인터페론-감마 방출 검사(interferon-gamma releasing assay: IGRA)를 이용하여 측정되는 것인 방법.The method of claim 1, wherein the concentration of IFNγ is measured using an interferon-gamma releasing assay (IGRA). 폐암의 모니터링에 필요한 정보를 제공하기 위해 생체 외 IFNγ의 양을 측정하는 방법으로서,
개체로부터 유래된 생물학적 시료를 준비하는 단계;
준비된 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하여 제1 IFNγ 값을 산출하는 단계;
준비된 생물학적 시료와 피토헤마글루티닌을 접촉시켜 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하여 제2 IFNγ 값을 산출하는 단계; 및
제1 IFNγ 값과 제2 IFNγ 값의 차이를 산출하여 생체 외 IFNγ 값을 산출하는 단계를 포함하는 방법.
As a method for measuring the amount of IFNγ in vitro to provide information necessary for monitoring lung cancer,
Preparing a biological sample derived from an individual;
Measuring a concentration of IFNγ in the prepared biological sample to calculate a first IFNγ value;
Calculating a second IFNγ value by measuring the concentration of IFNγ in the biological sample by contacting the prepared biological sample with phytohemagglutinin; And
And calculating an in vitro IFNγ value by calculating a difference between the first IFNγ value and the second IFNγ value.
폐암의 예후를 예측하는데 필요한 정보를 제공하기 위해 생체 외 IFNγ의 양을 측정하는 방법으로서,
개체로부터 유래된 생물학적 시료를 준비하는 단계;
준비된 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하여 제1 IFNγ 값을 산출하는 단계;
준비된 생물학적 시료와 피토헤마글루티닌을 접촉시켜 생물학적 시료 중 IFNγ의 농도를 측정하여 제2 IFNγ 값을 산출하는 단계; 및
제1 IFNγ 값과 제2 IFNγ 값의 차이를 산출하여 생체 외 IFNγ 값을 산출하는 단계를 포함하는 방법.
As a method of measuring the amount of IFNγ in vitro to provide information necessary to predict the prognosis of lung cancer,
Preparing a biological sample derived from an individual;
Measuring a concentration of IFNγ in the prepared biological sample to calculate a first IFNγ value;
Calculating a second IFNγ value by measuring the concentration of IFNγ in the biological sample by contacting the prepared biological sample with phytohemagglutinin; And
And calculating an in vitro IFNγ value by calculating a difference between the first IFNγ value and the second IFNγ value.
청구항 13에 있어서, 상기 개체는 병기 IV의 폐암을 앓거나 앓을 가능성이 높은 것인 방법.The method of claim 13, wherein the subject has or is more likely to have stage IV lung cancer. 청구항 13에 있어서, 상기 생체 외 IFNγ 값은 7.79 IU/㎖ 이하 또는 7.79 IU/㎖ 초과인 것인 방법.The method of claim 13, wherein the in vitro IFNγ value is less than or equal to 7.79 IU / mL or greater than 7.79 IU / mL. 청구항 15에 있어서, 상기 생체 외 IFNγ 값이 7.79 IU/㎖ 이하인 경우, 상기 개체는 좋지 않은(poor) 예후를 가질 가능성이 높은 것인 방법.16. The method of claim 15, wherein when the in vitro IFNγ value is 7.79 IU / mL or less, the subject is likely to have a poor prognosis. 청구항 15에 있어서, 상기 생체 외 IFNγ 값이 7.79 IU/㎖ 초과인 경우, 상기 개체는 양호한 예후를 가질 가능성이 높은 것인 방법.16. The method of claim 15, wherein when the ex vivo IFNγ value is greater than 7.79 IU / ml, the subject is likely to have a good prognosis. 청구항 13 내지 17 중 어느 한 항에 있어서, 상기 생물학적 시료 중 EGFR 돌연변이를 검출하는 단계를 더 포함하는 것인 방법.18. The method of any one of claims 13 to 17, further comprising detecting an EGFR mutation in the biological sample. 청구항 18에 있어서, 상기 생체 외 IFNγ 값이 7.79 IU/㎖ 초과이고 EGFR 돌연변이가 양성인 경우, 상기 개체는 양호한 예후를 가질 가능성이 높은 것인 방법.The method of claim 18, wherein the subject is likely to have a good prognosis when the in vitro IFNγ value is greater than 7.79 IU / mL and the EGFR mutation is positive.
KR1020180098763A 2017-08-24 2018-08-23 Method of measuring amount of ex vivo interferon-gamma for diagnosing, monitoring, or prognosing in cancer KR102090698B1 (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20170107515 2017-08-24
KR1020170107515 2017-08-24

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190022395A KR20190022395A (en) 2019-03-06
KR102090698B1 true KR102090698B1 (en) 2020-04-23

Family

ID=65761344

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180098763A KR102090698B1 (en) 2017-08-24 2018-08-23 Method of measuring amount of ex vivo interferon-gamma for diagnosing, monitoring, or prognosing in cancer

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102090698B1 (en)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102228925B1 (en) 2019-04-02 2021-03-16 재단법인 아산사회복지재단 Method of monitoring patient condition based on gait measurement data
KR20230156518A (en) 2022-05-06 2023-11-14 (주)다이오진 Early cancer diagnosis method and diagnostic kit using interferon gamma gene concentration measurement in exosomes

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130034844A1 (en) 2009-12-23 2013-02-07 Cellestis Limited Assay for measuring cell-mediated immunoresponsiveness

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120093002A (en) * 2011-02-14 2012-08-22 (주)에이티젠 Method for diagnosing cancer and diagnosis kit using measurement of nk cell activity

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130034844A1 (en) 2009-12-23 2013-02-07 Cellestis Limited Assay for measuring cell-mediated immunoresponsiveness

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
I Cheng Lee et al, International Journal of Cancer (2013), vol 133, pp 2895-2902.
Mario Clerici et al, Journal of the National Cancer Institute (1997), vol 89, no 3, pp 245-250.
Szopinski J et al, Pneumonol Alergol Pol (1999), vol 67(11-12), pp 504-510.
Szopinski J et al, Tumor Biol (2001), vol 22, pp 72-76.

Also Published As

Publication number Publication date
KR20190022395A (en) 2019-03-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Macias et al. Diagnostic and prognostic biomarkers in cholangiocarcinoma
Kato et al. Cancer-associated fibroblasts affect intratumoral CD8+ and FoxP3+ T cells via IL6 in the tumor microenvironment
Sánchez-Zauco et al. Circulating blood levels of IL-6, IFN-γ, and IL-10 as potential diagnostic biomarkers in gastric cancer: a controlled study
Steele et al. Multimodal mapping of the tumor and peripheral blood immune landscape in human pancreatic cancer
Samaniego et al. CCL20 expression by tumor-associated macrophages predicts progression of human primary cutaneous melanoma
Kirkwood et al. A pooled analysis of eastern cooperative oncology group and intergroup trials of adjuvant high-dose interferon for melanoma
Li et al. Tumor secretion of CCL22 activates intratumoral Treg infiltration and is independent prognostic predictor of breast cancer
Stevens et al. Interleukin-6 levels predict event-free survival in pediatric AML and suggest a mechanism of chemotherapy resistance
Patout et al. Diagnostic and prognostic value of serum procalcitonin concentrations in primary lung cancers
Tseng et al. Interleukin-17A modulates circulating tumor cells in tumor draining vein of colorectal cancers and affects metastases
Lin et al. Prediction of recurrence and survival in hepatocellular carcinoma based on two Cox models mainly determined by FoxP3+ regulatory T cells
Wang et al. IL6 signaling in peripheral blood T cells predicts clinical outcome in breast cancer
Martínez-Bosch et al. Soluble AXL is a novel blood marker for early detection of pancreatic ductal adenocarcinoma and differential diagnosis from chronic pancreatitis
Bendardaf et al. Comparison of CD44 expression in primary tumours and metastases of colorectal cancer
KR102090698B1 (en) Method of measuring amount of ex vivo interferon-gamma for diagnosing, monitoring, or prognosing in cancer
Nakamura et al. Immunologic parameters as significant prognostic factors in lung cancer
Koishi et al. Persistent CXCR4 expression after preoperative chemoradiotherapy predicts early recurrence and poor prognosis in esophageal cancer
Komura et al. Clinical features of cystatin A expression in patients with pancreatic ductal adenocarcinoma
Tamura et al. Potential influence of interleukin-6 on the therapeutic effect of gefitinib in patients with advanced non-small cell lung cancer harbouring EGFR mutations
Guo et al. Prognostic value of neutrophil-to-lymphocyte ratio in peripheral blood and pathological tissue in patients with esophageal squamous cell carcinoma
Essler et al. Prognostic value of [18F]-fluoro-deoxy-glucose PET/CT, S100 or MIA for assessment of cancer-associated mortality in patients with high risk melanoma
Meireson et al. Clinical relevance of serum Kyn/Trp ratio and basal and IFNγ-upregulated IDO1 expression in peripheral monocytes in early stage melanoma
Xu et al. Diagnosis value of serum soluble B7‐H4 expression in non‐small cell lung cancer
Yin et al. Prognostic significance of CD8+ tumor‑infiltrating lymphocytes and CD66b+ tumor‑associated neutrophils in the invasive margins of stages I‑III colorectal cancer
CN102138074B (en) ASC as a marker for lung cancer

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant