KR102506347B1 - 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 다형성 마커 및 이를 이용한 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측 방법 - Google Patents

와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 다형성 마커 및 이를 이용한 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102506347B1
KR102506347B1 KR1020210060871A KR20210060871A KR102506347B1 KR 102506347 B1 KR102506347 B1 KR 102506347B1 KR 1020210060871 A KR1020210060871 A KR 1020210060871A KR 20210060871 A KR20210060871 A KR 20210060871A KR 102506347 B1 KR102506347 B1 KR 102506347B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
risk
side effects
bleeding
predicting
bleeding side
Prior art date
Application number
KR1020210060871A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20220153368A (ko
Inventor
이경은
김우림
Original Assignee
충북대학교 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 충북대학교 산학협력단 filed Critical 충북대학교 산학협력단
Priority to KR1020210060871A priority Critical patent/KR102506347B1/ko
Publication of KR20220153368A publication Critical patent/KR20220153368A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102506347B1 publication Critical patent/KR102506347B1/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
    • 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
    • C12Q2600/118—Prognosis of disease development
    • 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
    • C12Q2600/156—Polymorphic or mutational markers

Abstract

본 발명은 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 다형성 마커 및 이의 용도에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 와파린 치료(복용) 후 출혈 부작용이 높은 위험성을 갖는 한국인 특이적 다형성 마커에 대한 유전적 정보를 제공함으로써, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험성을 높게 예측할 수 있는 위험예측 모델을 제공하는 것이다. 본 발명에 따른 단일염기다형성(SNP) 마커는 안정적인 치료범위 INR를 갖는 환자를 대상으로 하여 와파린 치료시 나타날 수 있는 출혈 부작용 위험성을 조기에 예측할 수 있는바, 혈전과 색전을 방지하기 위하여 항응고제로서 와파린을 복용하는 환자(뇌졸중, 심근경색, 심정맥혈전증, 폐색전의 큰 위험이 있는 환자 및 심장판막치환술을 받은 환자 등)에 적용될 수 있는 와파린 치료법에 대한 지침 수립(와파린 투여량 및 유지 등)에 유용하게 사용될 수 있다.

Description

와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 다형성 마커 및 이를 이용한 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측 방법{A polymorphic marker for predicting the risk of bleeding side effects following warfarin therapy and a method for predicting the risk of bleeding side effects from warfarin therapy using the same}
본 발명은 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 다형성 마커 및 이의 용도에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 와파린 치료(복용) 후 출혈 부작용이 높은 위험성을 갖는 한국인 특이적 다형성 마커에 대한 유전적 정보를 제공함으로써, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험성을 높게 예측할 수 있는 위험예측 모델을 제공하는 것이다.
개인에게서 특정 질환이 향후 발생할 수 있는 높은 위험성을 갖는지 여부를 조사하기 위하여 이러한 위험성을 예측할 수 있는 모델에 대한 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 위험성 예측 모델링은 유전적 및 임상적 요소와 같은 다수의 연구된 요소에 기반을 둔 질환 민감성과 관련되는 개개인의 미래 결과를 평가하기 위하여 통계적인 방법을 사용하는 예후 위험 평가이다.
한편, 와파린(경구 항응고제)의 사용은 혈전색전증의 예방 및 치료의 방법으로 사용되고 있다. 특히, 항응고제로서 와파린의 사용은 정맥혈전증이나 폐색전증, 심방세동, 심장판막치환술 등을 받은 환자에게 널리 사용되고 있다. 최근 노인인구의 증가 및 심혈관계 질환의 증가로 이 약물의 사용이 증가하고 있고, 그에 따른 부작용의 증가를 예상할 수 있다. 와파린의 사용시 생길 수 있는 대표적인 부작용으로 출혈이 있고, 위치에 따라 혈뇨, 비출혈, 피하출혈, 위장관출혈, 두개강내출혈 등 여러 가지의 증상으로 나타날 수 있다. 이중 위장관계의 출혈은 다른 복부 통증과 감별이 어렵고, 때로는 치명적 결과를 보일 수 있다(대한혈관외과학회지(제26권 제3호) 2010.11., ‘항응고제 복용환자에서의 장간막 출혈 및 장괴사’, 충북대학교 의과대학 충북대학교병원 외과 이진영 외 5人).
상기와 같은 출혈 부작용에도 불구하고 많은 환자들은 합병증 없이 와파린을 장기간 사용한 경험, 낮은 약가, 그리고 국제정규화비율(INR)과 같은 모니터링 시스템의 존재로 인해 여전히 와파린 치료가 지속되고 있다. 현재, 출혈 부작용과 관련된 위험 요소를 찾기 위해 여러 연구가 수행되고 있으나, 와파린 사용에 따른 출혈 부작용에 대한 유전적 영향은 거의 연구되지 않은 실정이다.
이에, 본 발명자는 인공 심장판막 치환술 후 와파린 치료를 받고 INR 2.0 ~ 3.0을 유지한 환자 코호트를 대상으로 하여 치료범위 INR에서 출혈 부작용을 경험한 환자와 그렇지 않은 환자 간의 게놈 전체의 유전형 분석을 수행하였으며, 그 결과 유전형과 출혈 부작용 사이의 통계적으로 유의한 연관성이 있는 단일염기다형성(SNP)를 발굴하였다.
미국공개특허 2010/0130599 A1 미국공개특허 2011/0236885 A1
따라서 본 발명의 목적은 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험성을 효과적으로 예측(진단)할 수 있는 조성물을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은, 상기 조성물을 포함하는 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측(진단)용 키트를 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은, 상기 조성물을 포함하는 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측(진단)용 마이크로어레이를 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은, 다형성 마커를 이용하여 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험성을 효과적으로 예측(진단)하는 방법을 제공하는 것이다.
상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위해서, 본 발명은 서열번호 1의 51번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs67469364); 및 서열번호 2의 51번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs60994383);로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 단일염기다형성(SNP) 마커를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 조성물을 제공한다.
본 발명의 일실시예에 있어서, 서열번호 1의 51번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우; 및 서열번호 2의 51번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우;로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함하는 경우, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험이 높은 군으로 판정할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 단일염기다형성(SNP) 마커를 검출할 수 있는 제제는 단일염기다형성(SNP) 마커를 포함하는 10-100개의 연속 폴리뉴클레오타이드 서열에 특이적으로 결합하는 프라이머, 프로브 또는 항체일 수 있다.
본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 출혈 부작용은 혈뇨, 객혈, 코피, 자반, 혈종, 위장관 출혈, 점막출혈, 두개강내출혈, 피하출혈 및 뇌출혈로 이루어진 군으로부터 선택될 수 있다.
또한, 본 발명은 상기 조성물을 포함하는 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 키트를 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 조성물을 포함하는 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 마이크로어레이를 제공한다.
또한, 본 발명은 피험자에서 분리된 시료의 핵산으로부터, 서열번호 1의 51번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs67469364); 및 서열번호 2의 51번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs60994383);로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 단일염기다형성(SNP) 마커를 확인하는 단계를 포함하는, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측을 위한 정보를 제공하는 방법을 제공한다.
본 발명의 일실시예에 있어서, 서열번호 1의 51번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우; 및 서열번호 2의 51번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우;로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함하는 경우, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험이 높은 군으로 판정할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 있어서, 출혈 부작용은 혈뇨, 객혈, 코피, 자반, 혈종, 위장관 출혈, 점막출혈, 두개강내출혈, 피하출혈 및 뇌출혈로 이루어진 군으로부터 선택될 수 있다.
본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 시료는 조직, 세포, 전혈, 혈청, 혈장, 타액, 객담, 뇌척수액 또는 뇨로 이루어지는 군으로부터 선택될 수 있다.
본 발명에 따른 단일염기다형성(SNP) 마커는 안정적인 치료범위 INR를 갖는 환자를 대상으로 하여 와파린 치료시 나타날 수 있는 출혈 부작용 위험성을 조기에 예측할 수 있는바, 혈전과 색전을 방지하기 위하여 항응고제로서 와파린을 복용하는 환자(뇌졸중, 심근경색, 심정맥혈전증, 폐색전의 큰 위험이 있는 환자 및 심장판막치환술을 받은 환자 등)에 적용될 수 있는 와파린 치료법에 대한 지침 수립(와파린 투여량 및 유지 등)에 유용하게 사용될 수 있다.
도 1은 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 엘라스틱 넷(elastic net) 및 랜덤 포레스트(random forest) 모델의 예측 성능에 대한 ROC 곡선(Receiver operating characteristics curve)을 나타낸 것이다.
본 발명은 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 마커에 관한 것이다.
보다 구체적으로, 본 발명은 서열번호 1의 51번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs67469364); 및 서열번호 2의 51번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs60994383);로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 단일염기다형성(SNP) 마커에 관한 것이다. 본 발명의 상기 SNP 마커는 와파린(항응고제)을 복용하는 환자를 대상으로 하여 와파린 치료에 따른 출혈 부작용(출혈 합병증)의 위험을 예측하거나 진단할 수 있는 바이오마커이다.
다른 하나의 양태로서, 본 발명은 상기 총 2개의 단일염기다형성(SNP) 중 1종 이상의 SNP를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측(진단)용 조성물을 제공한다.
본 발명의 구체예에 있어서, 서열번호 1의 51번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우; 및 서열번호 2의 51번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우;로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함하는 경우, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용의 위험이 높은 군으로 판정할 수 있다.
본 발명의 다른 구체예에 있어서, 상기 단일염기다형성(SNP) 마커를 검출할 수 있는 제제는 단일염기다형성(SNP) 마커를 포함하는 10-100개의 연속 폴리뉴클레오타이드 서열에 특이적으로 결합하는 프라이머, 프로브 또는 항체일 수 있다. 즉, 상기 단일염기다형성(SNP) 마커를 검출할 수 있는 제제는 상기 총 2개의 단일염기다형성(SNP) 중 1종 이상의 SNP를 포함하는 10-100개의 연속 폴리뉴클레오타이드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드 서열을 증폭시킬 수 있는 프라이머 또는 상기 총 2개의 단일염기다형성(SNP) 중 1종 이상의 SNP를 포함하는 10-100개의 연속 폴리뉴클레오타이드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드 서열을 표적하여 특이적으로 결합할 수 있는 프로브일 수 있다. 또한, 상기 단일염기 다형에 특이적으로 결합하는 모노클로날 항체 또한, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험의 예측(또는 진단)에 사용될 수 있다.
본 발명에 따른 상기 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드는 10개 이상, 바람직하게는 10 내지 100개, 보다 바람직하게는 10 내지 60개의 연속 염기로 구성될 수 있다.
본 발명에 따른 상기 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드는 다형성 서열(polymorphic sequence)이다. 다형성 서열(polymorphic sequenc)이란 뉴클레오티드 서열 중에 단일염기다형을 나타내는 다형성 부위(polymorphic site)를 포함하는 서열을 말한다. 다형성 부위(polymorphic site)란 다형성 서열 중 단일염기다형이 일어나는 부위를 말한다.
본 발명에서 용어, "다형성(polymorphism)"이란 하나의 유전자 좌위(locus)에 두 가지 이상의 대립유전자(allele)가 존재하는 경우를 말하며 다형성 부위 중에서, 사람에 따라 단일 염기만이 다른 것을 단일 염기 다형성(single nucleotide polymorphism, SNP)이라 한다. 바람직한 다형성 마커는 선택된 집단에서 1% 이상, 더욱 바람직하게는 10% 또는 20% 이상의 발생빈도를 나타내는 두 가지 이상의 대립유전자를 가진다.
본 발명에서 용어, "대립유전자(allele)"는 상동염색체의 동일한 유전자좌위에 존재하는 한 유전자의 여러 타입을 말한다. 대립유전자는 다형성을 나타내는데 사용되기도 하며, 예컨대, SNP은 두 종류의 대립인자(biallele)를 갖는다.
본 발명에서 용어, "와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 마커"란 와파린 치료에 따른 출혈 부작용이 발생할 위험성을 예측할 수 있는 다형성을 가진 마커를 의미하며, 바람직하게는 상기에서 서술한 뉴클레오티드를 의미한다.
본 발명에서 "와파린 치료에 따른 출혈 부작용"은 혈전과 색전을 방지하기 위하여 항응고제로서 와파린을 복용하는 환자(뇌졸중, 심근경색, 심정맥혈전증, 폐색전의 큰 위험이 있는 환자 및 심장판막치환술을 받은 환자 등)를 대상으로 하여 와파린 치료에 따른 ‘출혈 부작용’ 또는 ‘출혈 합병증’을 의미하며, 예를 들어 혈뇨, 객혈, 코피, 자반, 혈종, 위장관 출혈, 점막출혈, 두개강내출혈, 피하출혈 및 뇌출혈 등을 예시할 수 있으나, 특별히 그 종류를 한정하는 것은 아니다.
본 발명에 있어서, 상기 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드와 특이적으로 혼성화하는 프라이머 또는 프로브는 대립형질 특이적 (allele-specific) 이다.
"대립형질 특이적 (allele-specific)" 이란 각 대립형질에 특이적으로 혼성화하는 것, 즉, 다형성 서열 중에 존재하는 다형성 부위의 염기를 특이적으로 구별할 수 있도록 혼성화하는 것을 말한다. 여기에서, 혼성화란 보통 엄격한 조건, 예를 들어 1M 이하의 염 농도 및 25 ℃ 이상의 온도 하에서 보통 수행될 수 있다.
본 발명에 있어서, 프로브는 혼성화 프로브를 의미하는 것으로, 핵산의 상보성 가닥에 서열 특이적으로 결합할 수 있는 올리고뉴클레오티드를 의미한다. 본 발명의 대립형질 특이적 프로브는 같은 종의 두 개체로부터 유래한 핵산 단편 중에서 다형성 부위가 존재하여, 한 개체로부터 유래한 DNA 단편에는 혼성화 하나, 다른 개체로부터 유래한 단편에는 혼성화하지 않는다. 이 경우 혼성화 조건은 대립형질 간의 혼성화 강도에 있어서 유의한 차이를 보여 대립형질 중 하나에만 혼성화되도록 충분히 엄격해야 한다. 이러한 본 발명의 프로브는 중앙 부위가 다형성 서열의 다형성 부위와 정렬하는 것이 바람직하다. 이에 따라 서로 다른 대립형질성 형태 간에 좋은 혼성화 차이를 유발할 수 있다. 본 발명의 프로브는 대립형질을 검출하여 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험을 예측하기 위한 마이크로어레이 등의 키트나 예측 방법 등에 사용될 수 있다.
또한, 본 발명에 있어서, 프라이머는 짧은 자유 3말단 수산화기 (free 3' hydroxyl group)를 가지는 염기 서열로 상보적인 템플레이트 (template)와 염기쌍 (base pair)을 형성할 수 있고 템플레이트 가닥 복사를 위한 시작 지점으로 기능을 하는 짧은 서열을 의미한다. 프라이머의 적절한 길이는 사용 목적에 따라 달라질 수 있으나, 일반적으로 15 내지 30개의 염기로 구성된다. 프라이머 서열은 주형과 완전하게 상보적일 필요는 없으나, 주형과 혼성화할 정도로 충분히 상보적이어야 한다. 상기 프라이머는 다형성 부위를 포함하는 DNA 서열에 혼성화하여 다형성 부위를 포함하는 DNA 단편을 증폭시킬 수 있다. 본 발명의 프라이머는 대립형질을 검출하여 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험을 예측하기 위한 마이크로어레이 등의 키트나 예측 방법 등에 사용될 수 있다.
본 발명의 프라이머 또는 프로브는 포스포르아미다이트 고체 지지체 방법, 또는 기타 널리 공지된 방법을 사용하여 화학적으로 합성할 수 있다. 이러한 핵산 서열은 또한 당해 분야에 공지된 많은 수단을 이용하여 변형시킬 수 있다. 상기 변형의 비-제한적인 예로는 메틸화, 캡화, 천연 뉴클레오타이드 하나 이상의 동족체로의 치환, 및 뉴클레오타이드 간의 변형, 예를 들면, 하전되지 않은 연결체(예: 메틸 포스포네이트, 포스포트리에스테르, 포스포로아미데이트, 카바메이트 등) 또는 하전된 연결체(예: 포스포로티오에이트, 포스포로디티오에이트 등)로의 변형이 있다.
또 하나의 양태로서, 본 발명은 상기 조성물을 포함하는 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 키트에 관한 것이다.
본 발명의 키트는 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 마커인, 상기 총 2개의 단일염기다형성(SNP) 중 1종 이상의 다형성 부위(SNP)를 확인함으로써 와파린(항응고제)을 복용하는 환자를 대상으로 하여 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험을 예측하는데 사용될 수 있다. 본 발명의 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 키트에는 상기 총 2개의 단일염기다형성(SNP) 중 1종 이상의 SNP를 확인하기 위한 폴리뉴클레오티드, 프라이머, 프로브 또는 항체뿐만 아니라 분석 방법에 적합한 한 종류 또는 그 이상의 다른 구성 성분 조성물, 용액 또는 장치가 포함될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 키트는 PCR을 수행하기 위해 필요한 필수 요소를 포함하는 키트일 수 있다. PCR 키트는, 상기 SNP 에 대한 특이적인 폴리뉴클레오티드, 프라이머 또는 프로브 외에도 테스트 튜브 또는 다른 적절한 컨테이너, 반응 완충액 (pH 및 마그네슘 농도는 다양), 데옥시뉴클레오타이드 (dNTPs), Taq-폴리머라아제 및 역전사효소와 같은 효소, DNase, RNAse 억제제, DEPC-수 (DEPC-water) 및 멸균수 등을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 키트는 DNA 칩을 수행하기 위해 필요한 필수 요소를 포함하는 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 키트일 수 있다. DNA 칩 키트는, 상기 SNP 에 대한 특이적인 폴리뉴클레오티드, 프라이머 또는 프로브가 부착되어 있는 기판을 포함하고 기판은 정량 대조구 유전자 또는 그의 단편에 해당하는 핵산을 포함할 수 있다.
또 하나의 양태로서, 본 발명은 상기 조성물을 포함하는 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 마이크로어레이에 관한 것이다.
상기 마이크로어레이는 본 발명의 폴리뉴클레오티드, 프라이머, 프로브 또는 항체를 포함하는 것을 제외하고는 통상적인 마이크로어레이로 이루어질 수 있다.
마이크로어레이 상에서의 핵산의 혼성화 및 혼성화 결과의 검출은 당업계에 잘 알려져 있다. 상기 검출은 예를 들면, 핵산 시료를 형광 물질, 예를 들면, Cy3 및 Cy5와 같은 물질을 포함하는 검출 가능한 신호를 발생시킬 수 있는 표지 물질로 표지한 다음, 마이크로어레이 상에 혼성화하고 상기 표지 물질로부터 발생하는 신호를 검출함으로써 혼성화 결과를 검출할 수 있다.
또 하나의 양태로서, 본 발명은 피험자에서 분리된 핵산으로부터, 서열번호 1의 51번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs67469364); 및 서열번호 2의 51번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs60994383);로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 단일염기다형성(SNP) 마커를 확인하는 단계를 포함하는, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측을 위한 정보를 제공하는 방법에 관한 것이다.
자세하게는, a) 피험자의 검체로부터 핵산 시료를 수득하는 단계; b) 상기 총 2개의 단일염기다형성(SNP) 중 1종 이상의 SNP를 포함하는 폴리뉴클레오티드를 증폭하거나 프로브(probe)와 혼성화하는 단계; 및 c) 상기 증폭된 또는 혼성화된 다형성 부위의 염기를 확인하는 단계로 이루어질 수 있다.
본 발명의 일 구체예에서, 서열번호 1의 51번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우; 및 서열번호 2의 51번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우;로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함하는 경우, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험이 높은 군으로 판정될 수 있다.
검체의 핵산은 피험자로부터 획득한 조직, 세포, 전혈, 혈청, 혈장, 타액, 객담, 뇌척수액 또는 뇨 등의 시료로부터 수득할 수 있으며, 그 핵산 시료는 DNA, mRNA, 또는 mRNA로부터 합성되는 cDNA를 포함한다. 상기 피험자 핵산은 페놀/클로로포름 추출법 및 프로테아제 K 처리방법과 같은 통상의 방법과 분리방법에 의하여 수행될 수 있으며, 또한 표적 핵산을 PCR을 통하여 증폭하고 이를 정제하여 얻을 수 있다.
본 발명의 SNP 의 유전자형의 확인은 시퀀싱 분석, 자동염기서열분석기를 사용한 시퀀싱 분석, 파이로시퀀싱(pyrosequencing), 마이크로어레이에 의한 혼성화, PCR-RELP법 (restriction fragment length polymorphism), PCR-SSCP법 (single strand conformation polymorphism), PCR-SSO법 (specific sequence oligonucleotide), PCR-SSO법과 도트 하이브리드화법을 조합한 ASO (allele specific oligonucleotide) 하이브리드화법, TaqMan- PCR법, MALDI-TOF/MS법, RCA법 (rolling circle amplification), HRM (high resolution melting)법, 프라이머 신장법, 서던 블롯 하이브리드화법, 도트 하이브리드화법 등의 공지의 방법에 의하여 수행될 수 있다.
나아가, 상기 SNP 다형성의 결과들은 당업계에서 일반적으로 사용되는 통계학적 분석 방법을 이용하여 통계처리할 수 있으며, 예를 들면, 스튜던트 t-검정(Student's t-test), 카이-스퀘어 테스트 (Chi-square test), 선형 회귀선분석(linear regression line analysis), 다변량 로지스틱 회귀분석 (multiple logistic regression analysis) 등을 통해 얻은 연속 변수 (continuous variables), 절대 변수 (categorical variables), 대응비 (odds ratio) 및 95% 신뢰구간 (confidence interval) 등의 변수를 이용하여 분석할 수 있다.
이하, 실시예를 통하여 본 발명을 보다 상세히 설명하고자 한다. 이들 실시예는 본 발명을 보다 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명의 범위가 이들 실시예에 한정되는 것은 아니다.
<실시예>
1. 재료 및 방법
환자 연구 및 데이터 수집
본 연구에서는 인공 심장판막 치환술 후 와파린 치료를 받고 INR 2.0-3.0을 유지한 환자들로 구성된 EAST(Ewha-Severance Treatment) 그룹에 등록된 환자가 포함되었다. 연세대학교 의과대학 세브란스 심혈관 병원에서 1982년 1월부터 2017년 7월까지 기계식 인공 심장판막 치환술 후 와파린 치료를 받은 총 324명의 환자가 등록되었다. 안정된 치료범위 INR(최소 3회 연속 2.0-3.0 사이의 INR)에 도달하고 유지한 사람들이 선택되었다. 치료범위보다 높은(> 3.0) 또는 치료범위보다 낮은(<2.0) INR에서 출혈 합병증을 경험한 환자는 제외되었다. 또한 건강 전문가의 확인없이 출혈 합병증이 있는 사람들은 제외되었다. 데이터 수집은 1982년 1월부터 2020년 12월까지 환자의 스캔된 의료 기록 및 전자 의료기록을 사용하여 수행되었다. 성별, 나이, 체중, 키, 동시 약물, 동반 질환 및 INR 측정을 포함한 환자 인구 통계가 수집되었다. 출혈 합병증은 혈소판 억제 및 환자 결과 시험에 자세히 설명된 계획을 사용하여 major life-threatening, other major, any major, minor, minimal로 분류되었다. 본 연구는 연세대학교 의료원 기관 심의위원회(승인번호: 4-2009-0283, 4-2012-0612, 4-2020-0855)의 승인을 받았다. 모든 환자는 참여에 대한 서면 동의를 제공하였다.
유전형 분석 방법
AxiomTM Asia Precision Medicine Research Array(APMRA)(Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA)를 사용하여 게놈 전체의 유전형 분석을 수행하였다. 환자의 게놈 DNA는 제조업체의 프로토콜에 따라 QIAamp DNA Blood Mini Kit(QIAGEN GmbH, Hilden, Germany)를 사용하여 EDTA(Ethlendiaminetetraacetic acid) 혈액 샘플에서 분리되었다. 이 유전형 분석 어레이(genotyping array)에 포함된 750,000개 이상의 마커 중 약 540,000개의 마커가 남아시아 및 동아시아로부터 왔다. 유전자형 CR(call rate)이 95% 이상인 품질 관리 테스트를 통과한 변이체가 포함되었다. HWE(Hardy-Weinberg equilibrium)가 p > 10-4이고, 높은 대립유전자형빈도(MAF> 10%)에 대한 SNP가 GWAS에서 테스트되었다. Bonferroni 역치가 1.80 * 10-7 인 285,175개의 SNP가 남았다. 게놈 전체 유의성(genome-wide significance)에 접근하는 중요한 신호를 포함하기 위하여 본 연구에서는 유의미한 연관성을 위해 p-value 임계값이 10-6 인 SNP를 사용하였다.
통계 분석 및 기계 학습 방법
기계 학습 모델에 대한 예측 변수의 선택은 연령, 성별, 키, 체중, 체질량 지수, 동반 질환, 공동약제 및 GWAS 결과를 포함한 임상 관련 기능을 기반으로 하였다. 카이 제곱 검정(Chi-square test) 또는 피셔의 정확 검정(Fisher’s exact test)을 사용하여 p <0.15 인 예측 변수를 선택하였다. 출혈 합병증에 대한 독립적인 위험 요인을 조사하기 위해 다변량 로지스틱 회귀 분석을 사용하였다. 단변량분석에서 p-value가 0.15 미만인 요인은 다변량 로지스틱 회귀 분석에 포함되었다. 다변량 로지스틱 회귀 분석, Elastic Net, Random Forest, SVM(Support Vector Machine)과 같은 다양한 기계 학습 방법을 활용하였다. 모든 방법은 caret R 패키지로 구현되었다. 출혈 합병증을 예측하는 위험 인자의 능력을 평가하기 위한 AUROC(area under the receiver-operating curve)와 각 기계 학습 예측 모델의 95% 신뢰 구간(CI)이 본 연구에 설명되었다. 0.05 미만의 p-value는 통계적으로 유의한 것으로 간주되었다. 단변량 통계 분석은 IBM SPSS statistics, version 20 software(International Business Machines Corp., New York, USA)를 사용하여 수행되었다. 다른 모든 분석은 R software version 3.6.0(R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria)을 사용하여 수행되었다. 각 모델의 성능을 측정하기 위해 내부 검증을 수행하였다. 데이터 세트(n = 237)는 예측 과정에서 모델 개발 및 평가를 위해 무작위로 하위 코호트로 분할되었다. 5반복 교차 검증은 일반화 가능한 모델 성능을 추정하는데 사용되었다. 각 교차 검증 반복은 기계 학습 모델의 힘을 평가하기 위해 100 반복되었다.
2. 결과
연구 기간 동안 총 324명의 환자가 코호트에 등록되었다. 안정된 INR에 도달하지 못한 28명의 환자, 치료범위보다 높은 INR(supra-therapeutic INR)에서 출혈 합병증이 있는 4명의 환자, 그리고 건강 전문가가 확인할 수 없는 최소 출혈 합병증을 가진 55명의 환자를 제외한 총 237명의 환자가 분석 대상에 포함되었다. 포함된 환자의 평균 연령은 57.9세 였고, 109명(46.0 %)은 남자였다. 하기 표 1에 나타난 바와 같이 44명의 환자(18.6%)가 치료범위 INR에서 출혈 합병증을 경험하였다.
PLINK(Whole genome association analysis toolset)에서 chi-square allelic test 동안 사용된 feature selection 방법을 통해 출혈 합병증 및 비합병증 표현형에 대해 p <10-6을 특징으로 하는 5개의 SNP가 생성되었다. 먼 거리의 유전자에 매핑된 3개의 SNP를 제외한 후 분석을 위해, 최종적으로 2개의 SNP(PRR5L rs67469364 및 OR4D2 rs60994383)를 선택하였다.
rs67469364 및 rs60994383에 대해 유전형과 출혈 합병증 사이의 통계적으로 유의한 연관성이 발견되었다. 표 2에서 나타낸 바와 같이, rs67469364의 경우 GG 유전자형을 가진 환자 8명(18.2%)이 출혈 합병증 보였으며, A-대립 유전자형을 가진 환자 36명(81.8 %)이 출혈 합병증을 나타내었다(p <0.001). 또한, rs60994383의 경우, 변이형 대립 유전자를 가진 환자는 야생형 동형 접합체를 가진 환자보다 출혈 위험이 더 높은 것으로 나타났다(59.1% VS 40.9%, p <0.001).
다변량 로지스틱 회귀 및 기계 학습 방법에는 단변량 분석(성별, 심근 경색, 이뇨제 및 아스피린)에서 p <0.15인 연령 및 요인과 GWAS 분석에서 얻은 2개의 SNP(PRR5L의 rs67469364 및 OR4D2의 rs60994383)가 포함되었다. 표 3에 나타난 바와 같이, PRR5L의 rs67469364와 OR4D2의 rs60994383은 출혈 합병증과 유의한 연관이 있었다(p <0.001). 관련 공변량(covariate)을 조정한 후, rs67469364의 A-대립 유전자를 가진 경우 GG 유전자형 보유자 대비 약 102.5배 더 높은 출혈 합병증을 나타냈다. 또한, rs60994383의 경우, A 대립 유전자를 가진 경우 CC 유전자형 보유자 보다 약 5.4배 더 높은 출혈 결과를 나타냈다. 한편, AUROC 값은 0.817이었다(도 2 참조). 5반복 교차 검증된 다변량 로지스틱 회귀, elastic net, random forest, SVM models을 수행한 후, 100개의 랜덤 반복에 대한 평균 AUROC 값을 표 4에서 자세히 나타내었다. GLM, elastic net 및 random forest에 대한 AUROC 값은 각각 0.763, 0.784 및 0.750로 나타나(각각 95% CI 0.676-0.851, 0.701-0.867 및 0.664-0.836), 모델의 우수한 성능을 보여주었다. 선형 커널 SVM(Linear kernel SVM)과 방사형 커널 SVM(radial kernel SVM)은 모델의 차선 성능을 보여주었다. AUROC 값은 각각 0.651 및 0.706이다(각각 95 % CI 0.48-0.77 및 0.594-0.818). 도 1은 우수한 해석성과 예측률을 나타내는 세 가지 모델의 AUROC 곡선을 보여준다.
연구 대상 환자 특징
합병증
(n=44)		 비-합병증
(n=193)		 P
성별 남성 22 (50) 87 (45.1) 0.554
여성 22 (50) 106 (54.9)
연령 ≥ 65세 Yes 17 (38.6) 56 (29) 0.212
No 27 (61.4) 137 (71)
체질량지수
≥ 25 kg/m2		 Yes 8 (18.2) 35 (18.1) 0.994
No 36 (81.8) 158 (81.9)
고혈압 Yes 18 (40.9) 63 (32.6) 0.297
No 26 (59.1) 130 (67.4)
당뇨병 Yes 7 (15.9) 18 (9.3) 0.273
No 37 (84.1) 175 (90.7)
만성심부전 Yes 10 (22.7) 31 (16.1) 0.292
No 34 (77.3) 162 (83.9)
심방세동 Yes 22 (50) 81 (42) 0.332
No 22 (50) 112 (58)
류마티스성 질환 Yes 17 (38.6) 80 (41.5) 0.732
No 27 (61.4) 113 (58.5)
심근경색증 Yes 2 (4.5) 2 (1) 0.103
No 42 (95.5) 191 (99)
Antiplatelet Yes 0 (0) 3 (1.7) 0.389
No 42 (100) 169 (98.3)
안지오텐신 수용체 차단제 Yes 9 (21.4) 43 (25) 0.629
No 33 (78.6) 129 (75)
이뇨제 Yes 29 (69) 92 (53.5) 0.068
No 13 (31) 80 (46.5)
안지효텐신 변환효소 저해제 Yes 9 (21.4) 41 (23.8) 0.741
No 33 (78.6) 131 (76.2)
아스피린 Yes 1 (2.3) 13 (7.3) 0.313
No 42 (97.7) 164 (92.7)
칼슘통로차단제 Yes 6 (14.3) 25 (14.5) 0.967
No 36 (85.7) 147 (85.5)
스타틴 Yes 3 (7.1) 18 (10.5) 0.772
No 39 (92.9) 154 (89.5)
GWAS SNP와 와파린-관련된 출혈 합병증의 연관성
염색체 유전자 다형성 위치 대립유전자 MAF 그룹된 유전자형 합병증 비-합병증 교차비 95% 신뢰구간 p
11 PRR5L rs67469364 36382514 A, G 0.23 GG 8 (18.2) 3 (1.6) 1 3.449 53.860 3.39*
10-6
AA, AG 36 (81.8) 184 (98.4) 13.63
17 OR4D2 rs60994383 58169740 C, A 0.16 CC 18 (40.9) 144 (74.6) 1 2.146 8.403 1.44*
10-5
AA, AC 26 (59.1) 49 (25.4) 4.24
치료범위 INR에서 출혈 합병증의 예측 인자를 식별하기 위한 다변량 분석
조정된 교차비
(Adjusted OR)		 95% 신뢰구간 p
성별 0.55 0.24 1.23 0.15
연령 ≥ 65세 1.77 0.76 4.08 0.18
심근경색증 6.78 0.69 70.68 0.09
이뇨제 2.07 0.90 5.02 0.09
아스피린 0.09 0.00 0.89 0.11
rs67469364,
AA,AG		 102.51 14.10 2507.38 1.32*10-4
rs60994383,
AA,AC		 5.37 2.42 12.50 5.30*10-5
로지스틱 회귀 분석은 성별, 연령, 심근경색증, 이뇨제, 아스피린, rs67469364 및 rs60994383의 변수를 사용하여 수행됨
Logistic regression, elastic net, random forest 및 SVM 모델에 대한 AUC 비교
AUC 95% CI
Logistic regression 0.76 0.676 - 0.851
Elastic net 0.78 0.701 - 0.867
Random Forest 0.75 0.664 - 0.836
SVM (Linear) 0.65 0.48 - 0.77
SVM (Radial) 0.71 0.594 - 0.818
SVM: Support vector machine
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
<110> Chungbuk National University Industry-Academic Cooperation Foundation <120> A polymorphic marker for predicting the risk of bleeding side effects following warfarin therapy and a method for predicting the risk of bleeding side effects from warfarin therapy using the same <130> NPDC-96175 <160> 2 <170> KoPatentIn 3.0 <210> 1 <211> 109 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> variation <222> (51) <223> A/G <400> 1 cgcacatgca tcacctggag atcctgttaa accacagaat ccgattcagt rggtctgggc 60 tggtgccaga atgtctaaga agctcccagg caatgttgat tctgttgat 109 <210> 2 <211> 109 <212> RNA <213> Homo sapiens <220> <221> variation <222> (51) <223> A/C <400> 2 ttgtcttcct ggggctctcg cagactcggg agctccagcg tttcctgttt mtaatgttcc 60 tgtttgtcta catcaccact gttatgggaa acatccttat catcatcac 109

Claims (10)

  1. 서열번호 1의 51번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs67469364); 및
    서열번호 2의 51번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs60994383);로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 단일염기다형성(SNP) 마커를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 조성물.
  2. 제1항에 있어서,
    서열번호 1의 51번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우; 및
    서열번호 2의 51번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우;로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함하는 경우, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험이 높은 군으로 판정하는 것을 특징으로 하는, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 조성물.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 단일염기다형성(SNP) 마커를 검출할 수 있는 제제는 단일염기다형성(SNP) 마커를 포함하는 10-100개의 연속 폴리뉴클레오타이드 서열에 특이적으로 결합하는 프라이머 또는 프로브인 것을 특징으로 하는, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 조성물.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 출혈 부작용은 혈뇨, 객혈, 코피, 자반, 혈종, 위장관 출혈, 점막출혈, 두개강내출혈, 피하출혈 및 뇌출혈로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 조성물.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 따른 조성물을 포함하는, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 키트.
  6. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 따른 조성물을 포함하는, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 마이크로어레이.
  7. 피험자에서 분리된 시료의 핵산으로부터,
    서열번호 1의 51번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs67469364); 및
    서열번호 2의 51번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs60994383);로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 단일염기다형성(SNP) 마커를 확인하는 단계를 포함하는, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    서열번호 1의 51번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우; 및
    서열번호 2의 51번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우;로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함하는 경우, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험이 높은 군으로 판정하는 것을 특징으로 하는, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 출혈 부작용은 혈뇨, 객혈, 코피, 자반, 혈종, 위장관 출혈, 점막출혈, 두개강내출혈, 피하출혈 및 뇌출혈로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는, 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 시료는 조직, 세포, 전혈, 혈청, 혈장, 타액, 객담, 뇌척수액 또는 뇨로 이루어지는 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
KR1020210060871A 2021-05-11 2021-05-11 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 다형성 마커 및 이를 이용한 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측 방법 KR102506347B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210060871A KR102506347B1 (ko) 2021-05-11 2021-05-11 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 다형성 마커 및 이를 이용한 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210060871A KR102506347B1 (ko) 2021-05-11 2021-05-11 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 다형성 마커 및 이를 이용한 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220153368A KR20220153368A (ko) 2022-11-18
KR102506347B1 true KR102506347B1 (ko) 2023-03-03

Family

ID=84234582

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210060871A KR102506347B1 (ko) 2021-05-11 2021-05-11 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 다형성 마커 및 이를 이용한 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102506347B1 (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106350599A (zh) 2016-10-27 2017-01-25 成都睿杰森生物科技有限公司 一种高精度指导华法林用量的检测试剂盒及其检测方法
CN110564844A (zh) 2019-10-18 2019-12-13 中国人民解放军总医院 基于SNP标记CYP4F2rs3093168预测华法林出血风险的试剂盒

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
PT1831402E (pt) 2004-12-21 2010-09-10 Academia Sinica Variante genética de vkorc1 para prever a sensibilidade à varfarina
US20100130599A1 (en) 2008-10-03 2010-05-27 William Coty CYP2C9*8 Alleles Correlate With Decreased Warfarin Metabolism And Increased Warfarin Sensitivity
KR101157135B1 (ko) * 2008-12-29 2012-06-18 인제대학교 산학협력단 항응고제의 약물반응과 관련된 유전자의 변이 유전형 결정방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106350599A (zh) 2016-10-27 2017-01-25 成都睿杰森生物科技有限公司 一种高精度指导华法林用量的检测试剂盒及其检测方法
CN110564844A (zh) 2019-10-18 2019-12-13 中国人民解放军总医院 基于SNP标记CYP4F2rs3093168预测华法林出血风险的试剂盒

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
김주희, Genetic effects of the renin-angiotensin system on warfarin bleeding complications at therapeutic INR, 이화여자대학교 대학원, 박사학위 논문(2020.2.)

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220153368A (ko) 2022-11-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20210108266A1 (en) Method for discovering pharmacogenomic biomarkers
KR102158717B1 (ko) Cd163l1 유전자의 단일염기다형성을 포함하는 뇌동맥류 진단용 snp 마커
KR102479605B1 (ko) 위암 발병의 위험도를 예측하기 위한 조성물 및 이를 이용한 방법
KR102506347B1 (ko) 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측용 다형성 마커 및 이를 이용한 와파린 치료에 따른 출혈 부작용 위험 예측 방법
KR102158713B1 (ko) Gba 유전자의 단일염기다형성을 포함하는 뇌동맥류 진단용 snp 마커
KR102158721B1 (ko) Rnf144a 유전자의 단일염기다형성을 포함하는 뇌동맥류 진단용 snp 마커
KR102158715B1 (ko) Olfml2a 유전자의 단일염기다형성을 포함하는 뇌동맥류 진단용 snp 마커
KR101793775B1 (ko) 비흡연자 폐암 발병 위험성 예측용 마커 및 그에 의한 폐암 발병 위험성을 예측하는 방법
KR101992952B1 (ko) 콜레스테롤 유출능과 관련된 심혈관질환의 발병 위험을 예측하기 위한 조성물, 키트, 및 이를 이용한 방법
KR102158716B1 (ko) Arhgap32 유전자의 단일염기다형성을 포함하는 뇌동맥류 진단용 snp 마커
KR102158723B1 (ko) Spcs3 유전자의 단일염기다형성을 포함하는 뇌동맥류 진단용 snp 마커
KR102158719B1 (ko) Loc102724084 유전자의 단일염기다형성을 포함하는 뇌동맥류 진단용 snp 마커
KR102158725B1 (ko) Mink1 유전자의 단일염기다형성을 포함하는 뇌동맥류 진단용 snp 마커
KR102158720B1 (ko) Lrrc3 유전자의 단일염기다형성을 포함하는 뇌동맥류 진단용 snp 마커
KR102158722B1 (ko) Flj45964 유전자의 단일염기다형성을 포함하는 뇌동맥류 진단용 snp 마커
KR102158714B1 (ko) Tcf24 유전자의 단일염기다형성을 포함하는 뇌동맥류 진단용 snp 마커
KR101795939B1 (ko) 전장유전체 연관분석 방법을 이용한 심방 역재구도 예측 정보 제공 방법
KR102158724B1 (ko) Lingo2 유전자의 단일염기다형성을 포함하는 뇌동맥류 진단용 snp 마커
KR102158718B1 (ko) Cul4a 유전자의 단일염기다형성을 포함하는 뇌동맥류 진단용 snp 마커
KR101972355B1 (ko) 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 다형성 마커, 이를 이용한 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측 방법
KR101777911B1 (ko) 골다공증 골절 발생 예측용 바이오마커
KR101795920B1 (ko) 폐암 환자의 생존 예측용 ｓｌｃ５ａ１０ 다형성 마커 및 이를 이용한 폐암 생존 예후의 예측 방법
KR102254341B1 (ko) 유전적 위험도 평가 기반 당뇨병 고위험군 진단 방법
KR101788117B1 (ko) 한국인의 당뇨병 위험 예측용 다형성 마커 및 이를 이용한 당뇨병 위험 예측 방법
KR101860997B1 (ko) 폐암 환자의 생존 예측용 ｅｇｆｒ 다형성 마커 및 이를 이용한 폐암 생존 예후의 예측 방법

Legal Events

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