KR102341336B1 - 만성간질환의 예후 예측용 바이오마커 조성물 - Google Patents

만성간질환의 예후 예측용 바이오마커 조성물 Download PDF

Info

Publication number
KR102341336B1
KR102341336B1 KR1020190149638A KR20190149638A KR102341336B1 KR 102341336 B1 KR102341336 B1 KR 102341336B1 KR 1020190149638 A KR1020190149638 A KR 1020190149638A KR 20190149638 A KR20190149638 A KR 20190149638A KR 102341336 B1 KR102341336 B1 KR 102341336B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
liver disease
chronic liver
prognosis
predicting
expression level
Prior art date
Application number
KR1020190149638A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20210061742A (ko
Inventor
유경현
박종훈
오수민
성노현
이연수
이용선
한상영
Original Assignee
숙명여자대학교산학협력단
서울대학교 산학협력단
국립암센터
의료법인 온그룹의료재단
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 숙명여자대학교산학협력단, 서울대학교 산학협력단, 국립암센터, 의료법인 온그룹의료재단 filed Critical 숙명여자대학교산학협력단
Priority to KR1020190149638A priority Critical patent/KR102341336B1/ko
Priority to PCT/KR2020/015618 priority patent/WO2021101146A1/ko
Publication of KR20210061742A publication Critical patent/KR20210061742A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102341336B1 publication Critical patent/KR102341336B1/ko

Links

Images

Classifications

    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6893—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids related to diseases not provided for elsewhere
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/158—Expression markers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/08—Hepato-biliairy disorders other than hepatitis
    • G01N2800/085—Liver diseases, e.g. portal hypertension, fibrosis, cirrhosis, bilirubin
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/52—Predicting or monitoring the response to treatment, e.g. for selection of therapy based on assay results in personalised medicine; Prognosis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/60—Complex ways of combining multiple protein biomarkers for diagnosis

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Abstract

본 발명은 만성간질환의 예후 예측용 바이오마커 조성물에 관한 것으로, 본 발명에서는 지방간증 및 비알코올성 지방간염 환자의 조직으로 총 RNA-seq 분석을 수행하여 지방간증에서 비알코올성 지방간염으로 질병이 진행되는 동안 특이적으로 높게 발현되는 38개의 유전자를 규명한 바, 상기 유전자들은 만성간질환의 예후를 예측하기 위한 바이오마커로서 활용될 수 있으며, 상기 유전자들의 발현 또는 활성을 억제시키는 유전자 치료제 또는 기타 약물의 개발은 만성간질환의 치료 효과를 증진시킬 수 있다.

Description

만성간질환의 예후 예측용 바이오마커 조성물{Biomarker composition for predicting prognosis of chronic liver diseases}
본 발명은 만성간질환의 예후 예측용 바이오마커 조성물에 관한 것이다.
지방간 또는 지방간증(steatosis)은 간세포 속에 지방이 축적된 상태를 말하며, 정상 간은 지방이 차지하는 비율이 5% 정도인데, 이보다 많은 지방이 축적된 상태를 지방간이라고 한다. 지방간이 악화되어 간세포 속의 지방 덩어리가 커지면 핵을 포함한 세포의 중요한 구성성분이 한 쪽으로 밀려나 간세포의 기능이 저하되고, 세포 내에 축적된 지방으로 인하여 팽창된 간세포들이 간세포 사이에 있는 미세혈관과 임파선을 압박하여 간 내의 혈액과 임파액 순환에 장애를 일으킨다. 이렇게 되면 간세포는 산소와 영양공급을 적절히 제공 받을 수 없어 간기능이 저하된다.
비알코올성 지방간 질환(non-alcoholic fatty liver disease; NAFLD)은 만성간질환 중에서 가장 흔한 질환으로 과도한 알코올 섭취 없이 간세포 내에 지방이 축적되는 상태를 의미한다. 비알코올성 지방간 질환은 비만 유병률의 증가와 더불어 서구뿐만 아니라 국내에서도 유병률이 급격하게 증가하고 있으며, 제2형 당뇨병, 비만 및 대사증후군과 밀접하게 연관되어 있다. 지역마다 다소 빈도의 차이는 있으나, 전 세계적으로 적게는 6.3%, 많게는 33%, 평균 약 20%의 환자가 발병된 것으로 보고되어져 있으며, 이중 일부 환자에서는 비알코올성 지방간염(non-alcoholic steatohepatitis; NASH)의 단계를 거쳐 간경변 또는 간암과 같은 말기 간질환으로 진행되는 것으로 밝혀져 지방간증에서 비알코올성 지방간염으로의 예후를 예측하는 기술에 대한 관심이 매우 높은 실정이다. 비알코올성 지방간염으로의 발병 기전은 아직까지 완전히 규명되지 않았지만, 최근 지방 침착, 염증 반응, 유전적 요인 등 다양한 요인들이 서로 연관되어 있는 것으로 보고되고 있다.
비알코올성 지방간 질환의 치료로는 식이요법 및 운동요법 등이 있으며,　약물 치료로는 비타민 E, 인슐린 감각제(insulin sensitizer), 우르소데옥시콜산(ursodeoxycholic acid; UCDA), 스타틴(statin) 등이 시도되고 있다. 그러나, 상기 약물의 효과는 의학적으로 확실히 증명된 것은 아니며, 현재까지 비알코올성 지방간 질환에 대한 공인된 약제는 없는 실정이다. 더불어, 식이요법 및 운동요법 등을 통하여 증상을 개선해야 하지만 환자가 이를 실천하지 못하는 경우가 많다. 따라서 지방간증에서 비알코올성 지방간염으로 이행되는 예후를 예측할 수 있는 바이오마커 개발에 대한 연구가 필요한 실정이다.
대한민국 등록특허 제10-2020031호 (2019.09.03. 등록)
본 발명의 목적은 만성간질환 예후 예측용 바이오마커 조성물을 제공하는 데에 있다.
본 발명의 다른 목적은 만성간질환 예후 예측용 조성물을 제공하는 데에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 만성간질환 예후 예측용 키트를 제공하는 데에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 만성간질환 예후 예측에 유용한 정보를 제공하는 방법을 제공하는 데에 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 AEBP1, ALDH3A1, ANTXR1, BICC1, C7, CCDC80, CCL19, CCL2, COL16A1, COL1A1, COL1A2, COL4A1, COL4A2, CRISPLD2, DCDC2, DPYSL3, EFEMP1, EPCAM, EPHA3, F3, FBLN5, FSTL3, GEM, GPC3, ITGBL1, LOXL4, LTBP2, LUM, MMP2, MMP7, PODN, PTGDS, SORT1, SVEP1, THBS1, THBS2, THY1 및 VCAN으로 이루어진 군에서 선택된 어느 하나 이상의 단백질 또는 이를 코딩하는 유전자를 유효성분으로 포함하는 만성간질환 예후 예측용 바이오마커 조성물을 제공한다.
또한, 본 발명은 AEBP1, ALDH3A1, ANTXR1, BICC1, C7, CCDC80, CCL19, CCL2, COL16A1, COL1A1, COL1A2, COL4A1, COL4A2, CRISPLD2, DCDC2, DPYSL3, EFEMP1, EPCAM, EPHA3, F3, FBLN5, FSTL3, GEM, GPC3, ITGBL1, LOXL4, LTBP2, LUM, MMP2, MMP7, PODN, PTGDS, SORT1, SVEP1, THBS1, THBS2, THY1 및 VCAN으로 이루어진 군에서 선택된 어느 하나 이상의 단백질 또는 이를 코딩하는 유전자의 발현 수준을 측정할 수 있는 제제를 유효성분으로 포함하는 만성간질환 예후 예측용 조성물을 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 만성간질환 예후 예측용 조성물을 포함하는 만성간질환 예후 예측용 키트를 제공한다.
또한, 본 발명은 (a) 만성간질환 환자에서 분리된 시료로부터 AEBP1, ALDH3A1, ANTXR1, BICC1, C7, CCDC80, CCL19, CCL2, COL16A1, COL1A1, COL1A2, COL4A1, COL4A2, CRISPLD2, DCDC2, DPYSL3, EFEMP1, EPCAM, EPHA3, F3, FBLN5, FSTL3, GEM, GPC3, ITGBL1, LOXL4, LTBP2, LUM, MMP2, MMP7, PODN, PTGDS, SORT1, SVEP1, THBS1, THBS2, THY1 및 VCAN으로 이루어진 군에서 선택된 어느 하나 이상의 단백질의 발현 수준 또는 이를 코딩하는 유전자의 mRNA 발현 수준을 측정하는 단계; (b) 상기 단백질의 발현 수준 또는 이를 코딩하는 유전자의 mRNA 발현 수준을 대조군 시료와 비교하는 단계; 및 (c) 상기 단백질의 발현 수준 또는 이를 코딩하는 유전자의 mRNA 발현 수준이 대조군 시료보다 높은 경우, 만성간질환 진행 위험성이 높은 것으로 판단하는 단계;를 포함하는 만성간질환 예후 예측에 유용한 정보를 제공하는 방법을 제공한다.
본 발명에서는 지방간증 및 비알코올성 지방간염 환자의 조직으로 총 RNA-seq 분석을 수행하여 지방간증에서 비알코올성 지방간염으로 질병이 진행되는 동안 특이적으로 높게 발현되는 38개의 유전자를 규명한 바, 상기 유전자들은 만성간질환의 예후를 예측하기 위한 바이오마커로서 활용될 수 있으며, 상기 유전자들의 발현 또는 활성을 억제시키는 유전자 치료제 또는 기타 약물의 개발은 만성간질환의 치료 효과를 증진시킬 수 있다.
도 1은 정상 간에서 간암으로 질병이 진행되는 단계를 도시하여 나타낸 것이다.
도 2는 지방간증 및 비알코올성 지방간염의 시료를 이용한 총 RAN-seq 분석의 파이프라인을 나타낸 것이다.
이하, 본 발명을 보다 상세히 설명한다.
본 발명은 AEBP1, ALDH3A1, ANTXR1, BICC1, C7, CCDC80, CCL19, CCL2, COL16A1, COL1A1, COL1A2, COL4A1, COL4A2, CRISPLD2, DCDC2, DPYSL3, EFEMP1, EPCAM, EPHA3, F3, FBLN5, FSTL3, GEM, GPC3, ITGBL1, LOXL4, LTBP2, LUM, MMP2, MMP7, PODN, PTGDS, SORT1, SVEP1, THBS1, THBS2, THY1 및 VCAN으로 이루어진 군에서 선택된 어느 하나 이상의 단백질 또는 이를 코딩하는 유전자를 유효성분으로 포함하는 만성간질환 예후 예측용 바이오마커 조성물을 제공한다.
본 발명에서 사용된 용어 "예후 예측"은 질환의 경과 및 결과를 미리 예측하는 행위를 의미한다. 보다 구체적으로, 예후 예측은 환자의 생리적 또는 환경적 상태에 따라 달라질 수 있으며, 이러한 환자의 상태를 종합적으로 고려하여 질환의 경과 및 결과를 예측하는 모든 행위를 의미하는 것으로 해석될 수 있다.
또한, 본 발명은 AEBP1, ALDH3A1, ANTXR1, BICC1, C7, CCDC80, CCL19, CCL2, COL16A1, COL1A1, COL1A2, COL4A1, COL4A2, CRISPLD2, DCDC2, DPYSL3, EFEMP1, EPCAM, EPHA3, F3, FBLN5, FSTL3, GEM, GPC3, ITGBL1, LOXL4, LTBP2, LUM, MMP2, MMP7, PODN, PTGDS, SORT1, SVEP1, THBS1, THBS2, THY1 및 VCAN으로 이루어진 군에서 선택된 어느 하나 이상의 단백질 또는 이를 코딩하는 유전자의 발현 수준을 측정할 수 있는 제제를 유효성분으로 포함하는 만성간질환 예후 예측용 조성물을 제공한다.
상기 단백질의 발현 수준을 측정할 수 있는 제제는 단백질에 특이적으로 결합하는 항체, 펩타이드, 앱타머 또는 화합물, 상기 유전자의 발현 수준을 측정할 수 있는 제제는 유전자에 특이적으로 결합하는 프라이머 또는 프로브일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아님을 명시한다.
상기 만성간질환은 비알코올성 지방간염일 수 있고, 보다 상세하게는 F3 및 F4 단계의 비알코올성 지방간염일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아님을 명시한다.
상기 비알코올성 지방간염은 질병의 진행 단계에 따라 F0, F1, F2, F3, F4 단계로 나뉘는데, 본 발명에서의 예후 예측은 NASH-F1(F1 및 F2)에서 NASH-F2(F3 및 F4) 단계로 이행되는 비알코올성 지방간염의 예후를 예측하는 것으로, 이를 통해 향후 간경변 또는 간암으로의 진행을 예측할 수 있다.
본 발명에서 사용된 용어 "프라이머"는 짧은 자유 3-말단 수산화기(free 3'-hydroxyl group)를 가지는 핵산 서열로 상보적인 템플레이트(template)와 염기쌍을 형성할 수 있고 템플레이트 가닥 복사를 위한 시작 지점으로서 작용하는 짧은 핵산 서열을 말한다. 프라이머는 적절한 완충용액 및 온도에서 중합반응을 위한 시약(즉, DNA 폴리머라제 또는 역전사효소) 및 상이한 4가지의 뉴클레오사이드 트리포스페이트의 존재 하에서 DNA 합성을 개시할 수 있다. PCR 조건, 센스 및 안티센스 프라이머의 길이는 당업계에 공지된 기술에 따라 적절히 선택될 수 있다.
본 발명에서 사용된 용어 "프로브"는 mRNA 외 특이적으로 결합을 이룰 수 있는 짧게는 수 염기 내지 길게는 수백 염기에 해당하는 RNA 또는 DNA 등의 핵산 단편을 의미하며 라벨링되어 있어서 특정 mRNA의 존재 유무, 발현량을 확인할 수 있다. 프로브는 올리고뉴클레오타이드(oligonucleotide) 프로브, 단쇄 DNA(single strand DNA) 프로브, 이중쇄 DNA(double strand DNA) 프로브, RNA 프로브 등의 형태로 제작될 수 있다. 적절한 프로브의 선택 및 혼성화 조건은 당해 기술 분야에 공지된 기술에 따라 적절히 선택할 수 있다.
본 발명에서 사용된 용어 "항체"는 당해 기술분야에 공지된 용어로서 항원성 부위에 대하여 지시되는 특이적인 면역 글로불린을 의미한다. 본 발명에서의 항체는 본 발명의 Gnpat에 대해 특이적으로 결합하는 항체를 의미하며, 당해 기술분야의 통상적인 방법에 따라 항체를 제조할 수 있다. 상기 항체의 형태는 폴리클로날 항체 또는 모노클로날 항체를 포함하며, 모든 면역글로불린 항체가 포함된다. 상기 항체는 2개의 전체 길이의 경쇄 및 2개의 전체 길이의 중쇄를 갖는 완전한 형태를 의미한다. 또한, 상기 항체는 인간화 항체 등의 특수 항체도 포함된다.
본 발명에서 사용된 용어 "펩타이드"는 표적 물질에 대한 결합력 높은 장점이 있으며, 열/화학 처리시에도 변성이 일어나지 않는다. 또한, 분자 크기가 작기 때문에 다른 단백질에 붙여서 융합 단백질로의 이용이 가능하다. 구체적으로 고분자 단백질 체인에 붙여서 이용이 가능하므로 진단 키트 및 약물전달 물질로 이용될 수 있다.
본 발명에서 사용된 용어 "앱타머"는 그 자체로 안정된 삼차 구조를 가지면서 표적 분자에 높은 친화성과 특이성으로 결합할 수 있는 특징을 가진 특별한종류의 단일 가닥 핵산(DNA, RNA 또는 변형핵산)으로 구성된 폴리뉴클레오티드의 일종을 의미한다. 상술한 바와 같이, 앱타머는 항체와 동일하게 항원성 물질에 특이적으로 결합할 수 있으면서도, 단백질보다 안정성이 높고, 구조가 간단하며, 합성이 용이한 폴리뉴클레오티드로 구성되어 있으므로, 항체를 대체하여 사용될 수 있다.
또한, 본 발명은 상기 만성간질환 예후 예측용 조성물을 포함하는 만성간질환 예후 예측용 키트를 제공한다.
본 발명의 키트는 바이오마커 성분에 특이적으로 결합하는 항체, 기질과의 반응에 의해서 발색하는 표지체가 접합된 2차 항체 접합체(conjugate), 상기 표지체와 발색 반응할 발색 기질 용액, 세척액 및 효소 반응 정지액 등을 포함할 수 있으며, 사용되는 시약 성분을 포함하는 다수의 별도 패키징 또는 컴파트먼트로 제작될 수 있다.
또한, 본 발명은 (a) 만성간질환 환자에서 분리된 시료로부터 AEBP1, ALDH3A1, ANTXR1, BICC1, C7, CCDC80, CCL19, CCL2, COL16A1, COL1A1, COL1A2, COL4A1, COL4A2, CRISPLD2, DCDC2, DPYSL3, EFEMP1, EPCAM, EPHA3, F3, FBLN5, FSTL3, GEM, GPC3, ITGBL1, LOXL4, LTBP2, LUM, MMP2, MMP7, PODN, PTGDS, SORT1, SVEP1, THBS1, THBS2, THY1 및 VCAN으로 이루어진 군에서 선택된 어느 하나 이상의 단백질의 발현 수준 또는 이를 코딩하는 유전자의 mRNA 발현 수준을 측정하는 단계; (b) 상기 단백질의 발현 수준 또는 이를 코딩하는 유전자의 mRNA 발현 수준을 대조군 시료와 비교하는 단계; 및 (c) 상기 단백질의 발현 수준 또는 이를 코딩하는 유전자의 mRNA 발현 수준이 대조군 시료보다 높은 경우, 만성간질환 진행 위험성이 높은 것으로 판단하는 단계;를 포함하는 만성간질환 예후 예측에 유용한 정보를 제공하는 방법을 제공한다.
본 발명에서 사용된 용어 "환자에서 분리된 시료"는 상기 단백질 또는 유전자의 발현 수준에 있어서 대조군과 차이가 나는 조직, 세포, 전혈, 혈청, 혈장, 타액, 객담, 뇌척수액, 또는 뇨와 같은 시료를 포함할 수 있고, 보다 상세하게는 간 조직, 간세포일 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
상세하게는, 상기 mRNA 발현 수준을 측정하는 방법은 RT-PCR, 경쟁적 RT-PCR(Competitive RT-PCR), 실시간 RT-PCR(Real-time RT-PCR), RNase 보호 분석법(RPA; RNase protection assay), 노던 블롯팅(Northern blotting) 및 DNA 칩을 이용하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
보다 구체적으로, 상기 단백질 발현 수준을 측정하는 방법은 웨스턴 블롯(Wetsern blot), 방사성면역분석(Radioimmunoassay; RIA), 방사면역확산법(radioimmunodiffusion), 오우크테로니(Ouchterlony) 면역 확산법, 로케이트(rocket) 면역전기영동, 조직면역염색, 면역침전 분석법(Immunoprecipitation assay), 보체고정분석법(Complement Fixation Assay), FACS, 단백질 칩 및 ELISA 분석을 이용하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
이하에서는 실시예를 통하여 본 발명을 더욱 상세히 설명하고자 한다. 이들 실시예는 오로지 본 발명을 보다 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명의 요지에 따라 본 발명의 범위가 이들 실시예에 의해 제한되지 않는다는 것은 당업계에서 통상의 지식을 가진 자에 있어서 자명할 것이다.
실시예 1: 시료 준비
총 28명의 비알코올성 지방간 질환(non-alcoholic fatty liver disease; NAFLD) 환자로부터 지방간증(steatosis) 단계(n=8), 또는 만성 간질환(chronic liver disease; CLD)이 발생하는 비알코올성 지방간염(non-alcoholic steatohepatitis; NASH) 단계(n=20)에서 간 조직을 채취하였다.
NASH는 질병의 진행 단계에 따라 F0, F1, F2, F3, F4 단계로 나뉘는데, F1 및 F2 단계를 NASH-F1(n=9)로 묶고, F3 및 F4 단계를 NASH-F2(n=11)로 묶어 2개의 그룹으로 나누었다. 상기 지방간증 그룹, NASH-F1 그룹, NASH-F2 그룹은 조직학적 분석을 토대로 나누었다.
실시예 2: 총 RNA-seq raw data 분석
상기 지방간증 그룹(n=8), NASH-F1 그룹(n=9), NASH-F2 그룹(n=11)의 간 조직으로부터 총 RNA를 추출하여 총 RNA-seq를 진행하였다.
총 RNA-seq raw data(.fastq)의 품질을 확인하고 이를 향상시키기 위해 Trim Galore를 이용하여 결과를 획득하였다. 이 과정에서 내부적으로 FastQC로 read의 품질을 확인하고 Cutadapt로 낮은 품질의 read나 남은 adapter seq를 제거하였다. 이후 read를 reference 인 휴먼 지놈(genome)에 alignmnet 하기 위해 STAR alignment tool을 이용하였다. 추후 전사체 발현량 분석을 통한 예후 예측 마커 발굴의 정확도를 높이기 위해 Reference에 alignment된 결과 파일(.bam)은 Picard mark duplication tool을 이용하여 duplication이 제거된 결과 파일(.bam)로 획득하였다.
질병의 진행 단계별 유전자 발현량을 계산하기 위해, 시료(.bam)들을 지방간증, NASH-F1, NASH-F2로 그룹핑하고 cuffdiff를 진행하여 유전자 수준에서 그룹별, 시료별 발현 수준을 비교 분석할 수 있도록 정규화된(normalized) 결과를 획득하였다. 상기 결과로부터 차별 발현 유전자(differentially expressed genes; DEG)를 선별하기 위해, CummeRbund를 진행하였다. CummeRbund에서 지방간증, NASH-F1, NASH-F2를 그룹으로 한 그룹별 전체 유전자 개별의 유전자 발현 수준과 총 28개 replication들의 유전자 발현 수준을 각각 FPKM 값으로 획득하였다.
이렇게 획득된 휴먼 지놈의 전체 26,000여 개의 유전자를 대상으로 질병의 진행 단계에서의 예후를 예측할 수 있는 마커를 선별하기 위한 조건을 설정하였다. 질병이 진행되면서 계속적으로 증가하거나 감소하는 경향성을 나타내는 유전자의 발현량을 측정하여 그 결과를 토대로 질병의 예후를 예측할 수 있는 유전자를 선별하고자 하였으며, 이를 위해 질병 초기 단계인 지방간증과 NASH-F1에서 우선적으로 증감 경향을 보이는 유전자를 선별한 후 NASH-F1에서 NASH-F2로의 진행에서도 동일한 경향성을 보이는 유전자를 선별하는 두 단계로 분석을 진행하였다.
먼저, 예후 예측 마커를 발굴하기 위한 분석의 전작업으로 두 단계에서 각각 전체 유전자 중 발현량 분석에 의미를 부여할 수 있는 유전자들을 선별하였다. 각 단계의 CummeRbund 결과에서 그룹 간의 발현량의 차이가 ① p-value < 0.05 이하로 유의미하며, ② FPKM > 1 이상으로 발현하는 유전자를 선별하고, ③ |log2 fold change| > |log2(1.3)|와 ④ 각 단계별 replication의 FPKM 값 평균(average) > 표준편차(standard deviation)의 조건을 주어 각 단계에서 그룹 간 발현량의 차이가 1.3배 이상 차이가 나면서 그룹 내에서 시료 간의 변이(variation)가 발현량 값을 넘지 않는 유전자를 선별하는 필터링 과정을 거쳤다.
이후, 지방간증 그룹과 NASH-F1 그룹을 비교하는 단계에서 '|log2 fold change| > 0.6' 조건을 주어 지방간증에서 NASH-F1으로 진행할 때에 그 발현 수준이 급변하는 유전자 목록을 획득하였다(up-regulated genes: 312/down-regulated genes: 682). 상기 유전자들 중에 NASH-F1 그룹과 NASH-F2 그룹을 비교하는 단계에서 '|log2 fold change| > 0.6' 조건을 다시 한 번 주어 NASH-F1 이후의 진행에서도 동일한 패턴의 변화를 나타내는 유전자 목록을 획득하였다(up-regulated genes: 38/down-regulated genes: 8). 이 중 현재까지 간질환에 관련된 논문에 게재된 이력이 없고 다른 종양들과의 연관성도 밝혀지지 않은 유전자로, 정상 간에서 발현 수준이 낮다고 알려진 PODN(podocan) 유전자를 확인하였다. 상기 PODN은 지방 조직(adipose tissue)에서 발현되는 유전자로, 비알코올성 지방간염을 진단하는데 활용될 수 있다. 더불어, 본 발명의 38개의 유전자들은 NASH-F1에서 NASH-F2로 이행되는 비알코올성 지방간염의 예후 예측을 통해 향후 간경변 또는 간암으로의 진행을 예측하는데 활용될 수 있다.
Gene_id ENSEMBLE NCBI Gene ID Steatosis(FPKM) NASH-F1(FPKM) NASH-F2(FPKM)
AEBP1 ENSG00000106624 165 3.61769 7.29838 13.4455
ALDH3A1 ENSG00000108602 218 0.539612 1.00223 1.88251
ANTXR1 ENSG00000169604 84168 1.29488 2.26983 3.74248
BICC1 ENSG00000122870 80114 1.0075 1.99947 3.22792
C7 ENSG00000112936 730 31.0143 60.3019 97.2643
CCDC80 ENSG00000091986 151887 0.820907 1.33604 2.08044
CCL19 ENSG00000172724 6363 2.47534 4.511 6.93212
CCL2 ENSG00000108691 6347 1.79619 3.18594 4.92121
COL16A1 ENSG00000084636 1307 0.783791 1.21215 2.08931
COL1A1 ENSG00000108821 1277 4.2388 8.22742 15.8306
COL1A2 ENSG00000164692 1278 7.02132 17.1557 27.712
COL4A1 ENSG00000187498 1282 5.76044 10.7012 18.021
COL4A2 ENSG00000134871 1284 5.75178 10.5151 17.2931
CRISPLD2 ENSG00000103196 83716 1.31955 2.31086 3.70995
DCDC2 ENSG00000146038 51473 0.906095 1.37972 2.51541
DPYSL3 ENSG00000113657 1809 0.885486 1.40834 2.18542
EFEMP1 ENSG00000115380 2202 1.33206 2.9114 5.87565
EPCAM ENSG00000119888 4072 0.621416 1.05572 2.58161
EPHA3 ENSG00000044524 2042 1.74596 3.9994 6.83982
F3 ENSG00000117525 2152 0.559007 1.06218 1.78039
FBLN5 ENSG00000140092 10516 2.98819 6.52631 10.2606
FSTL3 ENSG00000070404 10272 1.56951 2.961 4.77312
GEM ENSG00000164949 2669 1.0945 2.25581 3.79179
GPC3 ENSG00000147257 2719 0.749605 1.51015 3.42422
ITGBL1 ENSG00000198542 9358 1.47621 3.74961 6.15754
LOXL4 ENSG00000138131 84171 0.802643 1.29046 2.80763
LTBP2 ENSG00000119681 4053 0.962309 2.09151 3.29879
LUM ENSG00000139329 4060 8.93463 23.1387 39.3877
MMP2 ENSG00000087245 4313 1.43546 3.39752 5.87356
MMP7 ENSG00000137673 4316 0.641129 1.47828 3.45182
PODN ENSG00000174348 127435 1.01632 2.30738 3.73625
PTGDS ENSG00000107317 5730 4.61732 8.36293 14.8379
SORT1 ENSG00000134243 6272 0.831465 1.31543 2.82339
SVEP1 ENSG00000165124 79987 1.77217 2.85522 4.42766
THBS1 ENSG00000137801 7057 5.70286 9.35643 15.7455
THBS2 ENSG00000186340 7058 1.18567 4.65059 8.10718
THY1 ENSG00000154096 7070 0.477184 1.64479 2.95999
VCAN ENSG00000038427 1462 0.897017 1.74054 3.36205
Gene_id ENSEMBLE NCBI Gene ID Steatosis(FPKM) NASH-F1(FPKM) NASH-F2(FPKM)
CTNNA3 ENSG00000183230 29119 9.30365 4.45985 2.62325
HSD17B14 ENSG00000087076 51171 21.5566 10.9279 6.55793
LINC00890 ENSG00000260802 401613 5.54489 2.79005 1.58026
LINC01322 ENSG00000244128 103695433 1.2312 0.510471 0.192435
LINC01482 ENSG00000267659 101928104 1.37861 0.505433 0.302584
LRRTM3 ENSG00000198739 347731 3.23429 2.09176 2.09176
SPATA25 ENSG00000149634 128497 3.56972 2.31516 2.31516
TRHDE-AS1 ENSG00000236333 283392 3.85527 2.30042 1.45873
Gene_id ENSEMBLE NCBI Gene ID Steatosis(FPKM) NASH-F1(FPKM)
AEBP1 ENSG00000106624 165 3.61769 7.29838
ALDH3A1 ENSG00000108602 218 0.539612 1.00223
ANTXR1 ENSG00000169604 84168 1.29488 2.26983
BICC1 ENSG00000122870 80114 1.0075 1.99947
C7 ENSG00000112936 730 31.0143 60.3019
CCDC80 ENSG00000091986 151887 0.820907 1.33604
CCL19 ENSG00000172724 6363 2.47534 4.511
CCL2 ENSG00000108691 6347 1.79619 3.18594
COL16A1 ENSG00000084636 1307 0.783791 1.21215
COL1A1 ENSG00000108821 1277 4.2388 8.22742
COL1A2 ENSG00000164692 1278 7.02132 17.1557
COL4A1 ENSG00000187498 1282 5.76044 10.7012
COL4A2 ENSG00000134871 1284 5.75178 10.5151
CRISPLD2 ENSG00000103196 83716 1.31955 2.31086
DCDC2 ENSG00000146038 51473 0.906095 1.37972
DPYSL3 ENSG00000113657 1809 0.885486 1.40834
EFEMP1 ENSG00000115380 2202 1.33206 2.9114
EPCAM ENSG00000119888 4072 0.621416 1.05572
EPHA3 ENSG00000044524 2042 1.74596 3.9994
F3 ENSG00000117525 2152 0.559007 1.06218
FBLN5 ENSG00000140092 10516 2.98819 6.52631
FSTL3 ENSG00000070404 10272 1.56951 2.961
GEM ENSG00000164949 2669 1.0945 2.25581
GPC3 ENSG00000147257 2719 0.749605 1.51015
ITGBL1 ENSG00000198542 9358 1.47621 3.74961
LOXL4 ENSG00000138131 84171 0.802643 1.29046
LTBP2 ENSG00000119681 4053 0.962309 2.09151
LUM ENSG00000139329 4060 8.93463 23.1387
MMP2 ENSG00000087245 4313 1.43546 3.39752
MMP7 ENSG00000137673 4316 0.641129 1.47828
PODN ENSG00000174348 127435 1.01632 2.30738
PTGDS ENSG00000107317 5730 4.61732 8.36293
SORT1 ENSG00000134243 6272 0.831465 1.31543
SVEP1 ENSG00000165124 79987 1.77217 2.85522
THBS1 ENSG00000137801 7057 5.70286 9.35643
THBS2 ENSG00000186340 7058 1.18567 4.65059
THY1 ENSG00000154096 7070 0.477184 1.64479
VCAN ENSG00000038427 1462 0.897017 1.74054
이상으로 본 발명의 특정한 부분을 상세히 기술한 바, 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 이러한 구체적인 기술은 단지 바람직한 구현 예일 뿐이며, 이에 본 발명의 범위가 제한되는 것이 아닌 점은 명백하다. 따라서, 본 발명의 실질적인 범위는 첨부된 청구항과 그의 등가물에 의하여 정의된다고 할 것이다.
본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (10)

  1. PODN(podocan), C7 및 EPHA3 단백질 또는 이를 코딩하는 유전자를 유효성분으로 포함하는 만성간질환 예후 예측용 바이오마커 조성물.
  2. PODN(podocan), C7 및 EPHA3 단백질 또는 이를 코딩하는 유전자의 발현 수준을 측정할 수 있는 제제를 유효성분으로 포함하는 만성간질환 예후 예측용 조성물.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 단백질의 발현 수준을 측정할 수 있는 제제는 단백질에 특이적으로 결합하는 항체, 펩타이드, 앱타머 또는 화합물, 상기 유전자의 발현 수준을 측정할 수 있는 제제는 유전자에 특이적으로 결합하는 프라이머 또는 프로브인 것을 특징으로 하는 만성간질환 예후 예측용 조성물.
  4. 제 2항에 있어서, 상기 만성간질환은 비알코올성 지방간염인 것을 특징으로 하는 만성간질환 예후 예측용 조성물.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 비알코올성 지방간염은 F3 및 F4 단계인 것을 특징으로 하는 만성간질환 예후 예측용 조성물.
  6. 제 1항의 조성물을 포함하는 만성간질환 예후 예측용 키트.
  7. (a) 만성간질환 환자에서 분리된 시료로부터 PODN(podocan), C7 및 EPHA3 단백질의 발현 수준 또는 이를 코딩하는 유전자의 mRNA 발현 수준을 측정하는 단계;
    (b) 상기 단백질의 발현 수준 또는 이를 코딩하는 유전자의 mRNA 발현 수준을 대조군 시료와 비교하는 단계; 및
    (c) 상기 단백질의 발현 수준 또는 이를 코딩하는 유전자의 mRNA 발현 수준이 대조군 시료보다 높은 경우, 만성간질환 진행 위험성이 높은 것으로 판단하는 단계;
    를 포함하는 만성간질환 예후 예측에 유용한 정보를 제공하는 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 바이오마커 조성물은 AEBP1, ALDH3A1, ANTXR1, BICC1, CCDC80, CCL19, CCL2, COL16A1, COL1A1, COL1A2, COL4A1, COL4A2, CRISPLD2, DCDC2, DPYSL3, EFEMP1, EPCAM, F3, FBLN5, FSTL3, GEM, GPC3, ITGBL1, LOXL4, LTBP2, LUM, MMP2, MMP7, PTGDS, SORT1, SVEP1, THBS1, THBS2, THY1 및 VCAN으로 이루어진 군에서 선택된 어느 하나 이상의 단백질 또는 이를 코딩하는 유전자를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 만성간질환 예후 예측용 바이오마커 조성물.
  9. 제2항에 있어서, 상기 만성간질환 예후 예측용 조성물은 AEBP1, ALDH3A1, ANTXR1, BICC1, CCDC80, CCL19, CCL2, COL16A1, COL1A1, COL1A2, COL4A1, COL4A2, CRISPLD2, DCDC2, DPYSL3, EFEMP1, EPCAM, F3, FBLN5, FSTL3, GEM, GPC3, ITGBL1, LOXL4, LTBP2, LUM, MMP2, MMP7, PTGDS, SORT1, SVEP1, THBS1, THBS2, THY1 및 VCAN으로 이루어진 군에서 선택된 어느 하나 이상의 단백질 또는 이를 코딩하는 유전자의 발현 수준을 측정할 수 있는 제제를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 만성간질환 예후 예측용 조성물.
  10. 제7항에 있어서, 상기 (a) 단계에서 AEBP1, ALDH3A1, ANTXR1, BICC1, CCDC80, CCL19, CCL2, COL16A1, COL1A1, COL1A2, COL4A1, COL4A2, CRISPLD2, DCDC2, DPYSL3, EFEMP1, EPCAM, F3, FBLN5, FSTL3, GEM, GPC3, ITGBL1, LOXL4, LTBP2, LUM, MMP2, MMP7, PTGDS, SORT1, SVEP1, THBS1, THBS2, THY1 및 VCAN으로 이루어진 군에서 선택된 어느 하나 이상의 단백질의 발현 수준 또는 이를 코딩하는 유전자의 mRNA 발현 수준을 추가로 측정하는 것을 특징으로 하는 만성간질환 예후 예측에 유용한 정보를 제공하는 방법.
KR1020190149638A 2019-11-20 2019-11-20 만성간질환의 예후 예측용 바이오마커 조성물 KR102341336B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190149638A KR102341336B1 (ko) 2019-11-20 2019-11-20 만성간질환의 예후 예측용 바이오마커 조성물
PCT/KR2020/015618 WO2021101146A1 (ko) 2019-11-20 2020-11-09 만성간질환의 예후 예측 또는 진행 단계 판별용 바이오마커 조성물

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190149638A KR102341336B1 (ko) 2019-11-20 2019-11-20 만성간질환의 예후 예측용 바이오마커 조성물

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210061742A KR20210061742A (ko) 2021-05-28
KR102341336B1 true KR102341336B1 (ko) 2021-12-21

Family

ID=76140623

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190149638A KR102341336B1 (ko) 2019-11-20 2019-11-20 만성간질환의 예후 예측용 바이오마커 조성물

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102341336B1 (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070225919A1 (en) 2006-03-24 2007-09-27 The University Of Western Australia Method for predicting liver fibrosis and related pathologies
KR101863710B1 (ko) 2017-06-28 2018-06-01 연세대학교산학협력단 비알코올성 지방간 질환 진단용 조성물 및 진단방법

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140147920A (ko) * 2013-06-19 2014-12-31 가톨릭대학교 산학협력단 비알코올성 지방간염 감별용 바이오마커 ｍｉＲ-34ａ
DK3350341T3 (da) * 2015-09-14 2021-09-27 Genfit Fremgangsmåder til diagnosticering og evaluering af non-alkoholisk steatohepatitis
US20210215711A1 (en) * 2016-02-08 2021-07-15 Somalogic, Inc. Nonalcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD) and Nonalcoholic Steatohepatitis (NASH) Biomarkers and Uses Thereof
KR102020031B1 (ko) 2019-03-15 2019-09-09 한국생명공학연구원 Tcf7l2를 유효성분으로 함유하는 비알코올성 지방간의 예방 또는 치료용 약학 조성물

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070225919A1 (en) 2006-03-24 2007-09-27 The University Of Western Australia Method for predicting liver fibrosis and related pathologies
KR101863710B1 (ko) 2017-06-28 2018-06-01 연세대학교산학협력단 비알코올성 지방간 질환 진단용 조성물 및 진단방법

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
American Journal of Physiology Gastrointestinal and Liver Physiology (2019.01.17.) 316:G462-G472*
Biomarker Research (2013) 1:7
BMC Gastroenterology (2008) 8:53*
Germs (2018) 8(4):175-177
PLoS ONE (2012) 7(10):e46584*
Scientific Reports (2018) 8:10606

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210061742A (ko) 2021-05-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3082840A1 (en) Methods and assays relating to circulating tumor cells
TWI816712B (zh) 癌促進因子表現抑制劑的有效成分之篩選用試藥及其篩選方法、癌之預防或治療劑的有效成分之篩選用試藥及其篩選方法、癌促進因子表現抑制劑及癌之預防或治療劑
WO2017039359A1 (ko) 트립토파닐 티알엔에이 합성효소를 이용한 감염 질환 또는 감염 합병증의 진단용 조성물과 진단 마커 검출 방법
WO2016152352A1 (ja) メラノーマ特異的バイオマーカー及びその利用
US20230119171A1 (en) Biomarker panels for stratification of response to immune checkpoint blockade in cancer
KR20190114298A (ko) 위암 예후 또는 약물 반응성 예측용 바이오마커
US10688197B2 (en) Non-alcoholic fatty liver regulator 14-3-3 protein
KR102288299B1 (ko) 만성간질환의 진행 단계 판별용 바이오마커 조성물
KR102341336B1 (ko) 만성간질환의 예후 예측용 바이오마커 조성물
KR101657051B1 (ko) 만성폐쇄성폐질환 진단용 마커 조성물
US11510911B2 (en) Method for prediction of susceptibility to sorafenib treatment by using SULF2 gene, and composition for treatment of cancer comprising SULF2 inhibitor
CN109988830A (zh) 一种用于脓毒症标志物的lncRNA及其应用
KR101816345B1 (ko) 미토콘드리아 기능 저하된 암 진단용 바이오마커 조성물 및 이를 이용한 암 진단 방법
JPWO2017065206A1 (ja) 非アルコール性脂肪性肝炎マーカー及びその使用
CN108384858B (zh) 肺癌相关基因及其在肺癌诊治中的应用
JP4806772B2 (ja) ｅＩＦ４Ｈ発現抑制による癌細胞の増殖阻害方法
KR20230019038A (ko) 머신러닝 기반 비알코올성 지방간염 판별용 복합 마커 및 이의 용도
CN111910005B (zh) Cdk4/6抑制剂敏感性相关基因及其应用
CN113265468B (zh) 一种与宫颈癌诊断、治疗和预后相关的miRNA
KR102328157B1 (ko) 제2형 당뇨병 예후 예측을 위한 바이오마커 및 이의 용도
KR102199000B1 (ko) 간암 진단을 위한 신규 바이오마커
CN109971854B (zh) 用于开发宫颈疾病的诊疗产品的靶分子
US20210164982A1 (en) Pharmaceutical use of actinin-4 involved in induction of cervical cancer
KR101764970B1 (ko) Nupr1을 포함하는 미토콘드리아 기능 저하된 암 진단용 바이오마커 조성물 및 이를 이용한 암 진단 방법
KR20240088113A (ko) 긴 비번역 rna linc01446을 이용한 간암 진단 또는 치료 용도

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right