KR20070099312A - 간암을 진단하기 위한 마커인 hla-dma, cd24 및sdfr1, 이들을 포함하는 키트 및 상기 마커를 이용한간암 예측 방법 - Google Patents

간암을 진단하기 위한 마커인 hla-dma, cd24 및sdfr1, 이들을 포함하는 키트 및 상기 마커를 이용한간암 예측 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20070099312A
KR20070099312A KR1020060030605A KR20060030605A KR20070099312A KR 20070099312 A KR20070099312 A KR 20070099312A KR 1020060030605 A KR1020060030605 A KR 1020060030605A KR 20060030605 A KR20060030605 A KR 20060030605A KR 20070099312 A KR20070099312 A KR 20070099312A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
liver cancer
marker
hepatocellular carcinoma
polynucleotides
expression level
Prior art date
Application number
KR1020060030605A
Other languages
English (en)
Other versions
KR100814716B1 (ko
Inventor
이기호
김부여
윤미용
최동욱
김상범
함용호
이은주
Original Assignee
재단법인 한국원자력의학원
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 재단법인 한국원자력의학원 filed Critical 재단법인 한국원자력의학원
Priority to KR1020060030605A priority Critical patent/KR100814716B1/ko
Publication of KR20070099312A publication Critical patent/KR20070099312A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100814716B1 publication Critical patent/KR100814716B1/ko

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
    • G01N33/57407Specifically defined cancers
    • G01N33/57438Specifically defined cancers of liver, pancreas or kidney
    • 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
    • G01N33/576Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for hepatitis
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/08Hepato-biliairy disorders other than hepatitis
    • G01N2800/085Liver diseases, e.g. portal hypertension, fibrosis, cirrhosis, bilirubin
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/50Determining the risk of developing a disease

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Gastroenterology & Hepatology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Oncology (AREA)
  • Communicable Diseases (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
  • Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)

Abstract

본 발명은 도 4에 기재된 3개의 폴리뉴클레오티드로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 폴리뉴클레오티드를 포함하는 간암을 진단하기 위한 마커, 그를 포함하는 키트 및 마이크로어레이, 및 상기 마커를 이용하여 간암을 예측할 수 있는 방법을 제공한다. 본 발명에 따르면, 상기 마커는 간암의 종양 형성의 연구에 활용될 수 있으며, 간암의 조기 진단에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 판단된다.
간암, 마커, 마이크로어레이, 원형질막, 키트

Description

간암을 진단하기 위한 마커인 HLA-DMA, CD24 및 SDFR1, 이들을 포함하는 키트 및 상기 마커를 이용한 간암 예측 방법 {HLA-DMA, CD24 and SDFR1, the markers for diagnosing hepatocellular carcinoma, a kit comprising the same and method for predicting hepatocellular carcinoma using the markers}
도 1은 간암 진단 유전자의 발현 프로파일을 측정하기 위한 mRNA의 역전사와 DNA 칩에서 혼성화 및 분석 과정을 나타낸 모식도이다.
도 2는 도 1로부터 얻어진 유전자 선별기준수치를 이용하여 교차평가를 실시하여 측정한 예측의 정확도를 도식화한 것이다.
도 3은 선별된 간암 특이 유전자의 발현 프로파일링의 도식화이다.
도 4는 선별된 간암 진단 유전자를 열거한 것이다.
본 발명은 간암을 진단하기 위한 마커, 그를 포함하는 키트 및 마이크로어레이, 및 상기 마커를 이용하여 간암을 예측할 수 있는 방법에 관한 것이다.
간암 (hepatocellular carcinoma)은 세계적으로 가장 치명적인 암의 하나로, 특히 아시아와 사하라 이남 아프리카에서, 해마다 약 오십만 명 이상이 간암으로 사망하고 있다. 비록 간암의 위험 요인이 B형 간염 또는 C형 간염 바이러스에 의한 고질적인 감염이라고 할지라도 간암 세포 내의 분자 메커니즘은 아직도 명확히 규명되지 않은 상태이다. 최근의 연구에 의하면 간암 발생에 있어서 변형된 p53, 베타-카테닌, AXINI, p21(WAF1/CIP1) 및 p27 Kip 등의 유전자가 관련된다는 것이 밝혀졌다. 그러나 이러한 개개의 유전자의 변화들은 간암 환자들의 외적 특성과 임상 특성을 정확하게 반영하지 못하고 있다. 개체의 간암 내의 세포와 분자의 다양성은 기존의 유전자 연구 외에 새로운 접근 방식을 요구하고 있다. 이와 관련하여 마이크로어레이 테크놀로지는 개개의 유전자의 측정범위를 넘어서 한번의 실험으로 수만여 개의 유전자 발현을 동시에 측정할 수 있는 새로운 기술로서 간암을 포함한 거의 대부분의 암 연구에 적용되어 왔으며, 암의 발생 및 진행과정에 활발하게 참여하는 유전자를 추출함으로써 암 진단 및 예후예측의 수준을 분자 수준에서 가능하도록 하였다.
현재 간 절제술에 의한 치료를 받고 있는 간암 환자는 전체 간암 환자의 약 20% 내외이다. 간 절제술은 간암 환자 중에서 전이가 발생하지 않은 비교적 초기 환자의 치료법으로 사용되고 있다. 하지만 간 절제술을 받은 간암 환자의 경우에도 장기 생존율은 높지 않은 편이며, 특히 수술 후 1년 안에 사망하는 환자가 많다. 임상 병리분석에 의한 생존율 예측이 예전부터 사용되고 있으나, 보편성과 타당성의 문제로 인해 모든 간암 환자에게 적용되지 못하고 있다.
cDNA 마이크로어레이 테크놀로지의 적용은 간암을 포함하는 인간 암의 발생에서 활발하게 참여하는 유전자의 측정과 그 유전자에서 발현되는 단백질 또는 효 소를 측정함으로써 암 진단의 수준을 분자 수준에서 가능하도록 하였다. 비록 간암의 진단이 그들의 병리학적 연구결과에 의해 정확하게 결정되는 것은 어렵지만, 그들의 분자 발현 프로파일의 차이점에 의한 비종양 간 조직으로부터 간암의 구별은 가능하다. 왜냐하면, 분자 발현 프로파일의 차이는 간암 발생에 포함된 유전자들의 정확한 세트(set)를 선택하는 것이 가능케 하기 때문이다. 또한 이것은 치료에 대한 적절한 목표를 설정하는 것을 용이하게 할 수 있고 따라서 간암 치료상의 효과를 극대화할 것이다.
간암을 포함한 인간 암에 관련된 유전자를 규명하기 위하여 현재까지의 연구들은 유전자 발현의 전체 패턴으로 총 상태를 분류하여 밝힐 수 있는 매우 유용한 방법인 언수퍼바이즈드 클러스터링 알고리즘(Unsupervised clustering algorithm)을 개발하였다. 그러나 이 언수퍼바이즈드 클러스터링 분석은 그 측정결과의 통계적인 정확성을 제공하기 어려울 뿐 아니라, 주어진 목표의 많은 정보로부터 발현된 유전자의 특이 형태의 정확한 프로파일을 제공하는 것도 용이하지 않았던 것이다. 수퍼바이즈 러닝 알고리즘(Supervised learning algorithm)의 중요성조차도 오직 몇 개의 최근 보고서들만 암의 과 분류에 대한 러닝 알고리즘을 채택했고 암 환자의 임상 결과를 발견했다.
따라서, 본 발명자들은 cDNA 마이크로어레이 분석을 통하여 간암에서 특이적으로 발현되는 유전자를 규명함으로써, 본 발명을 완성하게 되었다.
본 발명은 간암 발생의 확실한 정보를 얻기 위한 것으로, 통제되지 않은 또 는 통제된 러닝 접근법을 적용함과 더불어 cDNA 마이크로어레이를 이용해 간암의 유전자 발현 패턴과 그들과 관련 있는 비종양 간 조직의 유전자 발현 패턴을 조사한 것이다. 특히, 트레이닝(training) 관찰의 패스(pass)에 의해 선택된 예측(predictor) 유전자와 간암 구별의 정확도는 교차-확인으로 성립될 수 있으며, 더욱이 간암 샘플 세트에 독립적인 테스트를 적용하는 것으로 평가할 수 있다. 또한, 발현 프로파일의 결과는 간암이 전개하는 동안 종양 억제, 해독 및 지질 대사의 자세한 정보에 입각한 추측을 제공할 수 있으며, 이것은 간암의 진단 및 치료에 대해 적당한 마커(marker)와 분자 타겟을 제공하는 것이다.
따라서, 본 발명의 목적은 도 4에 기재된 3개의 폴리뉴클레오티드로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 폴리뉴클레오티드를 포함하는, 간암을 진단하기 위한 마커를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 본 발명의 마커를 포함하는 키트 및 마이크로어레이를 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 본 발명의 마커를 이용하여 간암을 예측하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 본 발명의 마커를 이용하여 간암 절제 수술을 받은 환자의 예후를 예측하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명은
1) NM_006120 (HLA-DMA; major histocompatibility complex, class II, DM alpha),
2) NM_013230 (CD24; small cell lung carcinoma cluster 4 antigen) 및
3) NM_012428 (SDFR1; stromal cell derived factor receptor 1)
의 폴리뉴클레오티드로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 폴리뉴클레오티드를 포함하는, 간암을 진단하기 위한 마커를 제공하는 것이다.
본 발명은 간암을 진단하기 위하여 간암 환자의 간 조직을 분리하여 면역조직화학 방법을 이용, 표면에 단백질 발현 정도를 측정하여 이를 바탕으로 간암 여부를 결정한다.
구체적으로, 간암 환자 중 간암 수술을 받은 환자로부터 종양조직 52개를 채취하여 RNA를 분리 정제하였다. 한편, DNA 칩 실험에 사용할 기준으로 태반으로부터 정제한 RNA를 대조 RNA로 사용하였다. 이렇게 조직으로부터 분리한 RNA와 대조 RNA를 역전사(reverse transcription)시켜 cDNA를 제조하였는데, 이 과정에서 Cy5-dUTP, Cy3-dUTP를 cDNA에 각각 결합하도록 하였다 (도 1 참고). 이렇게 대조 조직을 중간에 삽입시킨 이유는 분석의 용이성을 증대시키고, 분석 결과의 타 기관과의 상호 비교를 가능하게 하기 위해서였다. 이렇게 혼성화시킨 DNA 칩은 레이저 스캐너를 이용하여 각 스폿에서의 Cy3와 Cy5의 강도 (intensity)를 측정하였다. 이 두 가지 종류의 형광강도의 상대적인 비율을 컴퓨터 소프트웨어(IMAGENE program)를 이용하여 수치화하여 발현도를 측정하였다.
본 발명에 사용된 DNA 마이크로어레이 분석방법을 설명하면 다음과 같다.
수치화한 발현도를 정규화 과정을 거쳐 (normalization process) 표준화 하 였다. 이렇게 정규화한 발현도의 자료를 바탕으로 PAM (Prediction Analysis of Microarray) 분석을 실시하였다. PAM 분석은 마이크로어레이 결과를 이용하여 샘플의 상태를 예측할 수 있게 하는 프로그램으로, 본 발명의 경우 주변 비종양성 간조직과 간암 조직 간의 상이성을 예측하기 위해 사용하였다. 간암 조직을 가장 적은 에러율로 예측하는 간암 특이 유전자군을 선별하기 위하여 각 threshold 값에 따른 교차평가의 에러율을 비교한 결과, threshold 2.7에서 230개의 간암 특이 유전자를 선별하였다. 선별한 유전자를 이용하여 주변 비종양성 간조직과 간암 조직의 교차평가를 수행한 결과, 주변 비종양성 간조직과 간암 조직 모두 95%의 정확도로 예측하였다(도 2 참조). 선별한 유전자의 발현 패턴을 분석하기 위하여 계층적 클러스터링을 수행하였다. 계층적 클러스터링(clustering) 방법은 측정한 유전자의 발현도에 따라 가장 유사한 발현 패턴을 보이는 샘플들이 클러스터링 되도록 하는 방법이다. 이렇게 클러스터링 분석을 수행하여 간암 특이 유전자의 발현을 측정한 결과, 주변 비종양성 간조직이 서로 발현이 유사한 하나의 클러스터로 모여있는 것을 확인하였다.
이는 예측유전자의 발현 패턴을 분석함으로써 신규 간암절제 수술을 받은 환자의 예후를 미리 예측할 수 있음을 보여주며, 이런 예측을 바탕으로 환자의 예후 치료에 활용할 수 있을 것으로 판단한다.
영상진단 마커로 활용하는 등 보다 효과적인 진단 방법을 위하여 http://psort.ims.u-tokyo.ac.jp/ form2.html 프로그램을 통해 세포막에 존재하는 간암 특이 단백질 3 종을 선별하였다.
본 발명의 마커는 간암을 진단할 수 있는 폴리뉴클레오티드로서, 도 4에 기재된 3개의 폴리뉴클레오티드로 구성된 군으로부터 선택된 하나 이상의 폴리뉴클레오티드를 말하며, 바람직하게는 도 4에 기재된 3개 폴리뉴클레오티드 세트를 포함한다. 즉, 3개 폴리뉴클레오티드 세트 전부를 이용하면 보다 효율적으로 간암을 진단할 수 있는 것이다.
본 발명의 마커는 간암의 영상 진단에 이용될 수 있다. 즉, 본 발명의 영상 진단 마커를 이용하여 간암에서 발현되는 마커를 표지된 항체를 이용하여 영상기로 직접 검출이 가능한 것이다. 따라서, 환자에게 표지된 항체를 주입하여 영상기로 직접 촬영하면, 환자의 간암 여부를 직접 진단할 수 있는 것이다.
본 발명의 마커는 간암의 치료 표적일 수 있다. 간암 환자에서 본 발명의 마커가 많이 발현되므로, 상기 마커의 발현을 조절하면 간암을 치료할 수도 있을 것이다. 따라서, 상기 마커는 간암의 치료 표적이 될 수 있는 것이다.
본 발명은 또한, 본 발명에 따른 마커를 포함하는, 간암을 진단하기 위한 키트를 제공한다.
본 발명의 키트는 또한, 도 4에 기재된 폴리뉴클레오티드로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 폴리뉴클레오티드의 센스 및 안티센스 프라이머를 포함할 수 있다. 상기 폴리뉴클레오티드의 센스 및 안티센스 프라이머를 이용하여 PCR 증폭을 실시하여 원하는 생성물의 생성 여부를 통해 간암을 진단할 수 있는 것이다. PCR 조건, 센스 및 안티센스 프라이머의 길이는 당업계에 공지된 것을 기초로 변형할 수 있다.
본 발명의 키트는 또한, 도 4에 기재된 폴리뉴클레오티드로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 폴리뉴클레오티드에 상보적인 프로브를 포함할 수 있다. 상기 폴리뉴클레오티드와 상보적인 프로브를 이용하여 혼성화를 실시하여, 혼성화 여부를 통해 간암을 진단할 수 있는 것이다. 적당한 프로브의 선택 및 혼성화 조건은 당업계에 공지된 것을 기초로 변형할 수 있다.
본 발명의 키트는 또한, 도 4에 기재된 폴리뉴클레오티드로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 폴리뉴클레오티드에 의해 코딩되는 단백질을 인식하는 항체를 포함할 수 있다. 본 발명의 형광(예를 들면, 녹색형광단백질(GFP)) 또는 방사선으로 표지된 항체를 간암 조직에 주입하여 상기 단백질과 결합시켜, 형광 또는 방사선을 검출할 수 있는 검출기로 신호를 검출하면 생체 내에서 직접 간암을 진단할 수 있는 것이다. 즉, 본 발명의 영상 진단 마커를 이용하여 간암에서 발현되는 마커를 표지된 항체를 이용하여 영상기로 직접 검출이 가능한 것이다. 따라서, 환자에게 표지된 항체를 주입하여 영상기로 직접 촬영하면, 환자의 간암 여부를 직접 진단할 수 있는 것이다. 녹색형광단백질 유전자는 해양 발광 생물인 해파리(fluorescent jellifish)에서 분리한 유전자로, 이미 상용화되어 생물학뿐만 아니라 다양한 의학적 연구에 활용되고 있는 유전자이다. 또한, 간암 환자의 간 조직을 분리하여 상기 방법으로 간암을 진단하는 것도 물론 가능하다.
상기 키트는 상기 항체, 기질, 적당한 완충용액, 발색 효소 또는 형광물질로 표지된 2차 항체, 발색 기질 등을 포함할 수 있다. 상기에서 기질은 니트로셀룰로오스 막, 폴리비닐 수지로 합성된 96 웰 플레이트, 폴리스티렌 수지로 합성된 96 웰 플레이트 및 유리로 된 슬라이드글라스 등이 이용될 수 있고, 발색효소는 퍼옥시다아제(peroxidase), 알칼라인 포스파타아제(Alkaline Phosphatase)가 사용될 수 있고, 형광물질은 FITC, RITC 등이 사용될 수 있고, 발색 기질액은 ABTS(2,2'-아지노-비스(3-에틸벤조티아졸린-6-설폰산)) 또는 OPD(o-페닐렌디아민), TMB(테트라메틸 벤지딘)가 사용될 수 있다.
항원-항체 결합반응은 효소결합 면역흡착 분석법 (enzyme linked immunosorbent assay; ELISA), 방사선 면역측정법 (radioimmunoassay; RIA), 샌드위치 측정법 (sandwich assay), 폴리아크릴아미드 겔 상의 웨스턴 블럿 또는 면역 블럿 분석법으로 측정할 수 있다.
본 발명의 상기 간암 진단용 폴리뉴클레오티드에 대한 항체는 각 유전자를 통상적인 방법에 따라 발현벡터에 클로닝하여 상기 마커 유전자에 의해 코딩되는 단백질을 얻고, 얻어진 단백질로부터 통상적인 방법에 의해 제조될 수 있다. 여기에는 상기 단백질에서 만들어질 수 있는 부분 펩티드도 포함되며, 본 발명의 부분 펩티드로는, 최소한 7개 아미노산, 바람직하게는 9개 아미노산, 더욱 바람직하게는 12개 이상의 아미노산을 포함한다. 본 발명의 항체의 형태는 특별히 제한되지 않으며 폴리클로날 항체, 모노클로날 항체 또는 항원 결합성을 갖는 것이면 그것의 일부도 본 발명의 항체에 포함되고 모든 면역 글로불린 항체가 포함된다. 나아가, 본 발명의 항체에는 인간화 항체 등의 특수 항체도 포함된다.
본 발명은 또한, 본 발명에 따른 마커를 포함하는, 간암을 진단하기 위한 마이크로어레이를 제공한다. 본 발명의 마이크로어레이는 본 발명의 마커를 이용하 여 당업계에서 통상적으로 사용되는 제조 방법에 의하여 용이하게 제조될 수 있다.
본 발명은 또한, 간암 세포로부터 도 4에 기재된 폴리뉴클레오티드로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 폴리뉴클레오티드의 발현 수준을 측정하는 단계 및 상기 측정된 발현 수준을 정상 세포의 발현 수준과 비교하는 단계를 포함하는, 간암을 예측하는 방법을 제공한다. 즉, 간암으로 추정되는 세포로부터 본 발명의 마커의 발현 수준을 측정하고, 정상 세포로부터 본 발명의 마커의 발현 수준을 측정하여 양자를 비교한 후, 본 발명의 마커의 발현 수준이 정상 세포의 것보다 간암으로 추정되는 세포 유래에서 더 많이 발현되면 간암으로 추정되는 세포를 간암으로 예측할 수 있는 것이다.
본 발명은 또한, 간암 세포로부터 도 4에 기재된 폴리뉴클레오티드로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 폴리뉴클레오티드의 발현 수준을 측정하는 단계; 및 상기 측정된 발현 수준을 정상 세포의 발현 수준과 비교하는 단계를 포함하는, 간암 절제 수술을 받은 환자의 예후를 예측하는 방법을 제공한다. 이는 예측 유전자의 발현 패턴을 분석함으로써 신규 간암절제 수술을 받은 환자의 예후를 미리 예측할 수 있음을 보여주며, 이런 예측을 바탕으로 환자의 예후 치료에 활용할 수 있을 것으로 판단한다.
상기 방법에서, 상기 폴리뉴클레오티드는 도 4에 기재된 3개 폴리뉴클레오티드 세트를 포함한다. 즉, 3개 폴리뉴클레오티드 세트 전부를 이용하면 보다 효율적으로 간암을 예측하고, 간암절제 수술을 받은 환자의 예후를 미리 예측할 수 있는 것이다.
이하, 실시예를 통하여 본 발명을 더욱 상세히 설명하기로 한다. 이들 실시예는 단지 본 발명을 예시하기 위한 것이므로, 본 발명의 범위가 이들 실시예에 의해 제한되는 것으로 해석되지는 않는다.
실시예 1: 시험군 및 시험조직 샘플의 선택
시험용 표본은 원자력병원에서 간암 치료로 수술을 받은 73명의 환자로부터 수득하였다. 연구 목적으로 수술 표본과 임상병리학적 데이터를 사용하겠다는 동의를 환자로부터 받았다. 모든 조직은 외과적으로 적출되고 즉시 액체 질소에서 재빨리 냉각한 후 영하 80℃에서 저장하였다. RNA는 시험 매뉴얼 (Trizol, Gibco/BRL)에 따라 페놀/클로로포름 추출에 의해서 냉각된 조직으로부터 분리되었다. 총 RNA의 품질(quality)은 아가로즈 겔 전기영동 후 28S와 18S RNA 사이의 밴드 비율로부터 판단하였다.
실시예 2: cDNA 마이크로어레이
실험에 사용한 마이크로어레이는 인간 cDNA 클론 총 14,080개로 구성되어 있다. 마이크로어레이 실험 방법은 3DNA 어레이 검출 키트 (Genisphere Inc. PA, USA)를 사용하여 제조사가 제시하는 방법에 따라 수행하였다. 간단히 말하면, 각각 실험용 RNA 10㎍과 일반적인 대조 태반 RNA 10㎍을 각각 2 시간 동안 역전사효소를 사용하여 역전사시키고 Cy5-dUTP와 Cy3-dUTP로 태깅하였다. 두 종류의 cDNA 는 마이크로콘 칼럼 (Millipore, Bedford, MA)을 통과시켜 정제하였다. 대조 샘플과 실험용 샘플로부터 정제한 형광 cDNA는 ExpressHybTM 하이브리드 용액 (BD Biosciences Clontech, Palo Alto, CA, USA)과 혼합하여 65℃에서 하룻밤 동안 반응한 후 스캔어레이 스캐너 (PerkinElmer, Boston, MA, USA)를 사용하여 스캔하였다.
실시예 3: 데이터 분석 및 간암 특이 유전자 선별
스캔한 이미지 파일로부터 IMAGENE 4.0 (Biodiscovery, Marina del Rey, CA, USA)를 이용하여 수치화된 데이터를 얻었고, 형광 강도 (intensity)와 스폿 위치를 고려하여(spatially dependent method) 표준화 (normalization)하였다. 적어도 샘플의 80% 이상에서 측정되지 않은 유전자는 차후 분석에서 배제하였다. 발현 비율은 클러스터 프로그램 (Cluster)의 사용으로 계층적으로 클러스터링하였으며, 트리뷰 (treeview) 프로그램을 사용하여 도식화하였다. 간암 특이 유전자를 선별하기 위해서 PAM (Prediction Analysis of Microarray) 분석을 사용하였다. 교차평가에서 가장 적은 에러를 보이는 유전자군을 선별한 뒤 예측평가를 수행하였다. 여기에서 에러율은 간암 조직을 간암 조직으로, 또는 주변 비종양성 간조직을 주변 비종양성 간조직으로 정확하게 예측했는가에 대한 전체 에러율이다. threshold 값에 따라 에러율이 가장 낮은 곳이 존재하는데, 그 값에 해당하는 유전자 리스트를 확보할 수 있으며, 이 유전자 리스트가 간암을 가장 적은 에러율로 예측할 수 있다. 상기에서 결정한 threshold 값에 해당하는 유전자 리스트를 이용하여 개별 샘플의 상태를 예측한 결과, 대부분의 샘플을 100% 확률로 정확하게 예측하였다. 간암 조직 중 1개 정도가 약 95% 정도의 확률로 예측했을 뿐이다.
이렇게 선별된 유전자를 보다 효과적인 진단을 목적으로 다음과 같은 방법으로 선별하였다. 우선 http://psort.ims.u-tokyo.ac.jp/form2.html 프로그램을 통해 각 단백질에 대한 세포 내 분포도를 작성하였다. 이 중 원형질막에 존재하는 단백질만을 선별하여 진단 유전자로 선택하였다 (도 4).
실시예 4: 예측유전자에 의한 간암 예측
PAM 분석에 의해 얻어진 간암 특이 유전자를 언수퍼바이즈드 클러스터링 알고리즘(Unsupervised clustering algorithm) 방법에 의해 클러스터링하였다(도 2 참조). 클러스터링 결과, 예측유전자들의 발현 패턴에 의해 주변 비종양성 간조직이 한 군으로 클러스터링 됨을 확인하였다(도 3 참조). 교차평가 수행 결과, 예측 정확도는 100% 이었으며, 이는 간암의 유전자 판별이 매우 정확하다는 것을 보여준다.
본 발명에 따르면, 비종양 간 조직으로부터 간암 구별에 대한 예측 유전자의 세트가 수퍼바이즈드 러닝 알고리즘을 적용하는 것에 의해 성립될 수 있다는 것을 설명한다. 게다가 감소-조절 유전자가 증가-조절유전자보다 간암에서 많다는 것은 주목할 만한 것이었고, 이것은 간암과 비종양 간 조직 사이에서 그들의 발현 프로 파일에서 비대칭 분포 패턴을 가져왔다. 언수퍼바이즈드 클러스터링이 유전자 발현의 전체 패턴을 통해 인간 암을 분류하기 위해 매우 유용함에도 최적의 예측 유전자 군을 선별하기에는 많은 어려움이 있다. 따라서 현재의 연구에서 우리는 간암에 대해 특이적인 더 중요한 유전자를 선택하기 위해 수퍼바이즈드 러닝 방법인 PAM 분석을 사용했다. 간암과 주변 비종양성 간조직 세트의 교차 평가결과, 230개의 특이 형태의 발현된 유전자를 확인했다. 유전자 발현 패턴에 의한 간암 진단목적을 보다 효율적으로 수행하기 위하여 간암 특이 유전자군에서 세포막에 단백질이 존재하리라 예측되는 유전자군을 선발하였다. 이렇게 선별된 배출 예상 단백질의 유전자군을 이용할 경우 영상진단 마커로 활용하여 기존의 영상진단법의 정확도를 한층 더 강화할 수 있을 것이다.
결론적으로, 우리는 간암과 비종양 간 조직 사이의 다른 발현 패턴을 나타내는 유전자를 확인했다. 이 확인된 유전자는 간암의 종양 형성의 연구에 활용될 수 있으며, 간암의 조기 진단에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 판단된다.

Claims (12)

1) NM_006120 (HLA-DMA; major histocompatibility complex, class II, DM alpha),
2) NM_013230 (CD24; small cell lung carcinoma cluster 4 antigen) 및
3) NM_012428 (SDFR1; stromal cell derived factor receptor 1)
의 폴리뉴클레오티드로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 폴리뉴클레오티드를 포함하는, 간암을 진단하기 위한 마커.
제 1 항에 있어서,
상기 1) 내지 3)번의 폴리뉴클레오티드 세트를 포함하는 것을 특징으로 하는 마커.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 마커는 간암의 영상 진단에 이용되는 것을 특징으로 하는 마커.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 마커는 간암의 치료 표적인 것을 특징으로 하는 마커.
제 1 항 또는 제 2 항에 따른 마커를 포함하는, 간암을 진단하기 위한 키트.
제 5 항에 있어서,
상기 1) 및 2)번의 폴리뉴클레오티드로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 폴리뉴클레오티드의 센스 및 안티센스 프라이머를 포함하는 것을 특징으로 하는 키트.
제 5 항에 있어서,
상기 1) 내지 3)번의 폴리뉴클레오티드로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 폴리뉴클레오티드에 상보적인 프로브를 포함하는 것을 특징으로 하는 키트.
제 5 항에 있어서,
상기 1) 내지 3)번의 폴리뉴클레오티드로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 폴리뉴클레오티드에 의해 코딩되는 단백질을 인식하는 항체를 포함하는 것을 특징으로 하는 키트.
제 1 항 또는 제 2 항에 따른 마커를 포함하는, 간암을 진단하기 위한 마이크로어레이.
간암 세포로부터 상기 1) 내지 3)번의 폴리뉴클레오티드로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 폴리뉴클레오티드의 발현 수준을 측정하는 단계; 및
상기 측정된 발현 수준을 정상 세포의 발현 수준과 비교하는 단계를 포함하는, 간암을 예측하는 방법.
간암 세포로부터 상기 1) 내지 3)번의 폴리뉴클레오티드로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 폴리뉴클레오티드의 발현 수준을 측정하는 단계; 및
상기 측정된 발현 수준을 정상 세포의 발현 수준과 비교하는 단계를 포함하는, 간암 절제 수술을 받은 환자의 예후를 예측하는 방법.
제 10 항 또는 제 11 항에 있어서,
상기 폴리뉴클레오티드는 1) 내지 3)번의 폴리뉴클레오티드 세트인 것을 특징으로 하는 방법.
KR1020060030605A 2006-04-04 2006-04-04 간암을 진단하기 위한 마커인 hla-dma, cd24 및sdfr1, 이들을 포함하는 키트 및 상기 마커를 이용한간암 예측 방법 KR100814716B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020060030605A KR100814716B1 (ko) 2006-04-04 2006-04-04 간암을 진단하기 위한 마커인 hla-dma, cd24 및sdfr1, 이들을 포함하는 키트 및 상기 마커를 이용한간암 예측 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020060030605A KR100814716B1 (ko) 2006-04-04 2006-04-04 간암을 진단하기 위한 마커인 hla-dma, cd24 및sdfr1, 이들을 포함하는 키트 및 상기 마커를 이용한간암 예측 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20070099312A true KR20070099312A (ko) 2007-10-09
KR100814716B1 KR100814716B1 (ko) 2008-03-19

Family

ID=38804781

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020060030605A KR100814716B1 (ko) 2006-04-04 2006-04-04 간암을 진단하기 위한 마커인 hla-dma, cd24 및sdfr1, 이들을 포함하는 키트 및 상기 마커를 이용한간암 예측 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100814716B1 (ko)

Also Published As

Publication number Publication date
KR100814716B1 (ko) 2008-03-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20180106817A1 (en) Protein biomarkers and therapeutic targets for renal disorders
EP2619321B1 (en) Biomarkers for differentiating melanoma from benign nevus in the skin
CN107326066B (zh) 用于膀胱癌检测的尿标记物
DK2638398T3 (en) Hitherto UNKNOWN MARKET FOR THE DETECTION OF BLADE CANCER AND / OR INFLAMMATORY CONDITIONS IN THE BLADE.
CA2623775A1 (en) Methods and materials for identifying the origin of a carcinoma of unknown primary origin
JP5422785B2 (ja) 質量分析法を利用した複数癌腫の血液検出のための方法および生物マーカー
KR101390590B1 (ko) 췌장암 재발 예후 예측용 마커 및 이의 용도
KR101054952B1 (ko) 간암 진단 및 환자 생존기간 예측용 마커인 uqcrh, 그를 포함하는 키트 및 상기 마커를 이용한 간암 환자 생존기간 예측
JP2007263896A (ja) 肺癌患者の術後予後予測のための生物マーカー及びその方法
KR100768943B1 (ko) 자궁암을 진단하기 위한 마커인 sybl1과 tm9sf1,이들을 포함하는 키트 및 상기 마커를 이용한 자궁암 예측방법
KR100777088B1 (ko) 간암을 진단하기 위한 마커인 lcn2, midkine 및tfpi, 그를 포함하는 키트 및 상기 마커를 이용한 간암예측 방법
KR100814716B1 (ko) 간암을 진단하기 위한 마커인 hla-dma, cd24 및sdfr1, 이들을 포함하는 키트 및 상기 마커를 이용한간암 예측 방법
KR100772010B1 (ko) 자궁암을 진단하기 위한 마커인 pmch, 그를 포함하는키트 및 상기 마커를 이용한 자궁암 예측 방법
US20150011411A1 (en) Biomarkers of cancer
KR101054953B1 (ko) 간암을 진단 및 치료하기 위한 분자인 snx14, 그를 포함하는 키트
AU2015200982A1 (en) Urine markers for detection of bladder cancer
KR100969856B1 (ko) 간암을 진단하기 위한 마커인 mgp, 그를 포함하는 키트및 상기 마커를 이용한 간암 예측 방법
KR101006226B1 (ko) 간암을 진단하기 위한 마커인 cxcl2, 그를 포함하는키트 및 상기 마커를 이용한 간암 예측 방법
KR20090080318A (ko) 간암을 진단하기 위한 마커인 ggh, 그를 포함하는 키트및 상기 마커를 이용한 간암 예측 방법
KR20070097934A (ko) 간암 환자 생존기간 예측용 마커, 그를 포함하는 키트 및마이크로어레이, 및 상기 마커를 이용한 간암 환자생존기간 예측 방법
CN113444788B (zh) 青光眼诊断产品及应用
KR101054951B1 (ko) 간암을 진단 및 치료하기 위한 분자인 capn12, 그를 포함하는 키트
KR20100086362A (ko) 간암 진단 마커인 apoa1, 그를 포함하는 키트
KR20240054172A (ko) 엑소좀 유래의 대장암 진단용 바이오 마커 및 이의 용도

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
N231 Notification of change of applicant
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
G170 Publication of correction
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130111

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140108

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150107

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160121

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170102

Year of fee payment: 10

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170802

Year of fee payment: 19