KR20160020400A - 산모의 혈청 dna를 이용한 태아의 단일유전자 유전변이의 예측방법 - Google Patents

산모의 혈청 dna를 이용한 태아의 단일유전자 유전변이의 예측방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 산모의 무세포 DNA의 서열분석을 통해 태아의 단일유전자 유전변이 및 이로 인한 단일유전자 질환을 비침습적으로 탐지, 예측, 또는 진단하는 방법을 제공하며, 본 발명에 따른 진단 방법은 산모의 혈액 샘플을 이용하여 분석이 가능하다는 점에서 산모나 태아에게 해를 가하지 않으며 간편하다는 장점이 있으며, 또한 태아의 단일유전자성 질환(monogenic disorder)을 일으키는 단일유전자의 변이 여부를 조기에 판단할 수 있는 산전 진단 방법으로 유용하게 이용될 수 있다.

Description

산모의 혈청 DNA를 이용한 태아의 단일유전자 유전변이의 예측방법{METHOD FOR PREDICTION OF FETAL MONOGENIC GENETIC VARIATIONS USING MATERNAL CELL-FREE DNA}
본 발명은 산모의 혈청 DNA의 서열분석을 통한 태아의 단일유전자 유전변이의 예측방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 산모 혈청 DNA 서열로부터 태아의 단일유전자 유전변이 및 이로 인한 단일유전자 질환을 비침습적으로 예측하는 방법에 관한 것이다.
기형아 출산율의 증가와 여러 산전 진단 장비들의 개발로 인하여 산전 진단에 대한 관심은 날로 증가하고 있다. 특히, 만 35세 이상의 고령의 임산부, 염색체 이상이 있는 아이의 분만 경력이 있는 임산부, 부모 중 한 명에게서 염색체의 구조적 이상이 있는 경우, 유전질환의 가족력이 있는 경우, 신경관결손의 위험이 있는 경우, 모체혈청 선별검사와 초음파검사에서 태아기형이 의심되는 경우 등에는 산전 진단을 받을 필요가 있다.
산전 진단 방법은 크게 침습적 진단 방법과 비침습적 진단 방법으로 나누어 볼 수 있다. 침습적 진단 방법들은 검사 과정에서 태아에게 충격을 가하여 유산이나, 질병 또는 기형 등을 유발할 수 있으므로, 이러한 문제점들을 극복하기 위하여 비침습적 진단 방법들이 개발되고 있다.
산모 혈청 내의 무세포 DNA(cell-free DNA; cfDNA)에서의 태아 DNA(cell-free fetal DNA; cffDNA)의 발견은 비침습적 산전 유전적 진단법을 개발하기 위한 강력한 도구를 제공하였다. 이러한 cffDNA의 산전 진단에의 응용은 차세대 서열분석(NGS) 중 하나인 대규모 병렬형 서열분석(massively parallel sequencing) 기술의 도입에 의해 더 가속화되었다.
또한, 몇 가지 연구들은 전체 게놈 서열분석(WGS) 및 cffDNA의 표적 농축(target enrichment) 후 서열분석에 의해 전체 게놈에 걸쳐 태아와 산모 DNA가 균일하게 분포되어 있음을 입증하였다(Lo YM et al., Science translational medicine 2010;2:61ra91; Liao GJ et al., Clinical chemistry 2011;57:92-101; Kitzman JO et al., Science translational medicine 2012;4:137ra76). 이러한 결과들은 염색체 이수성보다 더 큰 비율을 차지하는 단일유전자 질환(monogenic disorder)으로 확장하기 위한 기초를 제공하였다.
하지만, 이수성 검출은 임상학적 실행에 빠르게 적용될 수 있는 반면, 단일유전자 질환으로의 적용은 훨씬 더 복잡하고 극복될 장애물이 여전히 많다. 기술적으로, cffDNA는 산모 혈장 내에서 그 함량이 적고 그 비율도 다양하므로, 단일 뉴클레오타이드 수준에서 태아 변이체(variant)를 신뢰성 있게 검출하는 것은 용이하지 않다.
본 발명의 목적은 산모의 혈청 DNA를 이용하여 간편하게 태아의 유전변이 존재 여부를 탐지, 검출, 또는 진단할 수 있는 방법, 또는 상기 유전변이와 관련된 단일유전자성 질환(monogenic disorder)의 예측 방법, 진단 방법 또는 예측/진단의 정보를 제공하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명은 산모의 혈청 DNA의 서열분석을 이용하여, 태아의 단일유전자 유전변이의 탐지, 검출, 또는 진단하는 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 산모 혈청 DNA 서열로부터 태아의 단일유전자 유전변이 및 이로 인한 단일유전자 질환을 비침습적으로 탐지, 검출, 또는 진단하는 방법에 관한 것이다.
본 발명의 일예는, 산모의 혈청 DNA의 서열을 분석하여 산모의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이 종류와 변이 영역을 정의하고, 상기 유전변이를 가진 산모의 혈청 DNA중 유전변이 영역에서 이형 단일염기변이(heterozygous SNP)의 대립 유전자 빈도(allele frequency)를 이용하여, 태아가 단일유전자성 질환의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이를 갖는 지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 산모 혈청 DNA를 이용한 태아의 유전변이를 탐지하는 방법에 관한 것이다.
본 발명의 추가 일예는, 산모의 혈청 DNA의 서열을 분석하여 산모의 단일유전자성 질환과 관련된 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이 종류와 변이 영역을 정의하고, 상기 유전변이를 가진 산모의 혈청 DNA 및 혈구 DNA를 차세대서열분석법으로 분석하여 얻어진 리드 깊이의 비율(혈청 리드 깊이/혈구 리드 깊이)를 이용하여, 태아가 단일유전자성 질환의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이를 갖는 지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 산모 혈청 DNA를 이용한 태아의 유전변이를 탐지하는 방법에 관한 것이다.
DNA 서열분석기술의 발달로 대규모의 유전체 정보를 해독하는 것이 가능해짐에 따라, 이러한 차세대 서열분석(Next-Generation Sequencing, NGS) 기술을 기반으로 한 유전체 분석 방법들이 산전 진단 영역에도 활용되고 있다. 특히, 모체의 혈액에는 태아의 유전체가 전체 유전체의 일정 수준으로 함유되어 있다는 사실이 알려져 있으며, 이를 토대로 산모의 혈액 샘플을 이용하여 분석이 가능하다는 점에서 산모나 태아에게 해를 가하지 않으며 간편하다는 장점이 있고, 태아의 유전변이 를 조기에 판단할 수 있는 산전 진단 방법으로 유용하게 이용될 수 있다.
본 발명의 방법은 보인자 산모의 혈청 DNA의 서열분석을 통해 태아의 출생 전(임신 6주 이후부터)에 비침습적 방법으로 태아의 단일유전자 유전변이를 예측할 수 있는바, 종래 융모 샘플링 또는 양수천자를 포함하는 비침습적 방법을 대체하여 태아의 산전진단에 응용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 구체적 일예에서 얻어진, 태아 DNA 비율에 따른 대립유전자 빈도를 그래프화한 것으로서, 위쪽 직선은 단일유전자 유전변이를 갖는 태아의 대립유전자 빈도를, 아래쪽 직선은 단일유전자 유전변이를 갖지 않는 태아의 단일유전자 빈도를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 구체적 일예에서 얻어진, 단일유전자의 변이 영역과 비변이 영역에서 혈구 리드 깊이에 대한 혈청 리드 깊이의 상대적인 비율(혈청 리드 깊이/혈구 리드 깊이,
Figure pct00001
)를 나타내며, X축은 X-염색체상의 뉴클레오타이드 위치이고, Y 축은 상대적 리드 깊이 비율(
Figure pct00002
)을 나타내고, 변이영역(채워진 원)과 비변이영역(빈 원)의 리드 깊이 비율값과 각 영역의 대표값 (점선)을 나타낸다.
이하, 본 발명을 더욱 자세히 설명하고자 한다.
본 발명은 산모의 혈청 DNA의 서열분석을 이용하여, 태아의 단일유전자 유전변이의 탐지, 검출, 또는 진단하는 방법에 관한 것으로서, 부계 DNA 또는 형제 DNA를 필요로 하지 않아 간편한 방법이다.
구체적으로, 산모 혈청 DNA를 이용한 태아의 유전변이를 탐지하는 방법은,
산모의 혈청 DNA의 서열정보로부터 단일유전자성 질환(monogenic disorder)의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이 종류와 변이 영역을 정의하는 단계 (A),
상기 유전변이를 가진 산모의 혈청 DNA를 활용하여 상기 유전변이 영역 또는 유전 비변이 영역(정상 영역)에서 태아 유전변이여부에 따라 구별되는 유전적 특성을 분석하는 단계(B), 및
태아가 단일유전자성 질환의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이를 갖는 지 여부를 결정하는 단계(C)를 포함한다.
본 발명의 일예에 따르면, 상기 단계 (B), 즉 유전변이를 가진 산모의 혈청 DNA를 활용하여 구별되는 유전적 특성을 분석하는 단계는 두 가지 방법으로 수행될 수 있다. 첫째, 상기 유전변이를 가진 산모의 혈청 DNA에서 상기 유전변이 영역에서 이형 단일염기변이(heterozygous SNP)의 대립 유전자 빈도(allele frequency)를 측정하여 대립 유전자 빈도의 측정치 분포와, 산모 혈청 DNA중 태아 DNA의 비율(fatal fraction, f)과 멘델의 유전법칙을 이용하여, 태아가 유전변이를 가지는 경우와 가지지 않는 경우에, 유전 변이 영역내의 이형 단일염기변이(heterozygous SNP)의 대립유전자 빈도의 예측치를 얻고, 상기 측정치 분포와 예측치를 이용하여 태아의 유전변이 존재여부를 결정하는 방법이다.
둘째, 차세대서열분석법에 따라 산모의 혈청 DNA과 산모 혈구 DNA (산모 게놈 DNA)의 서열정보를 분석하여, 상기 혈청 DNA과 산모 혈구 DNA 각각에서 변이 영역과 비변이 영역에서의 리드 깊이를 구하여 혈구 리드 깊이에 대한 혈청 리드 깊이의 비율(혈청 리드 깊이/혈구 리드 깊이)를 얻어 비교하여 태아의 유전변이 존재여부를 결정하는 방법이다.
본 발명의 일예에서, 유전 변이 영역내의 이형 단일염기변이(heterozygous SNP)의 대립유전자 빈도를 이용하는 방법은 다음과 같이 수행할 수 있다:
산모의 혈청 DNA 의 서열정보를 분석하고,
상기 서열정보를 이용하여 산모의 단일유전자성 질환(monogenic disorder)의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이 종류와 유전변이 영역을 정의하고,
상기 유전변이를 가진 산모의 혈청 DNA에서 상기 유전변이 영역에서 이형 단일염기변이(heterozygous SNP)의 대립 유전자 빈도(allele frequency)를 측정하여 대립 유전자의 빈도 측정치 분포를 얻고,
상기 산모 혈청 DNA중 태아 DNA의 비율(fatal fraction, f)과 멘델의 유전법칙을 이용하여, 상기 단일유전자의 변이 영역 내 이형 단일염기변이(heterozygous SNP)의 대립유전자 빈도(allele frequency)의 예측값을, 태아가 상기 단일유전자의 유전변이를 갖는 경우의 제1 예측값(θexp|aff)과, 태아가 상기 단일유전자의 유전변이를 가지지 않는 경우의 제2 예측값(θexp|unaff)으로 얻고,
상기 제1예측값(θexp|aff)과 제2 예측값(θexp|unaff)이, 상기 대립 유전자 빈도의 측정치 분포의 통계적 유의수준의 구간에 포함여부를 이용하여, 태아가 단일유전자성 질환의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이를 갖는 지 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
구체적으로 본 발명에 따른 탐지방법을 각 단계별로 나누어 더욱 자세히 설명하고자 한다.
(단계 A)
산모의 혈청 DNA의 서열정보로부터 단일유전자성 질환(monogenic disorder)의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이 종류와 변이 영역을 정의하는 단계
본 발명의 방법은 산모 혈청에서 단일유전자 유전변이로 인한 대상 질환으로서 X-연관된 질환의 유전변이에 따른 유전된 대립유전자(allele) 빈도를 분석하는 것에 기초하고 있으므로, 본 기술분야의 숙련자라면 본 발명의 방법이 X-연관된 열성(recessive) 질환 또는 상염색체 열성 질환에 적용될 수 있음을 인식할 것이다.
상기 단일유전자 유전변이로 인한 질환의 예로는 뒤센 근이영양증(Duchenne muscular dystrophy), 펠리제우스-메르츠바하병(Pelizaeus-Merzbacher disease), 근관성 근육병증(Myotubular myopathy), 로웨 증후군(Lowe syndrome), 멘케스 증후군(Menkes syndrome), X-연관된 부신백질이영양증(X-linked adrenoleukodystrophy), 호에랄-레이다슨 증후군(Hoyeraal-Hreidarsson syndrome), 척수성 근위축증(Spinal Muscular atrophy), 이염색 백색질 장애(Metachromatic leukodystrophy) 및 크라베병(Krabbe disease)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 단일유전자 질환을 들 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 방법에서, 보인자(carrier) 산모 또는 대상 산모는 본 발명의 방법이 확인하고자 하는 단일유전자 유전변이를 X 염색체 상에 가지고 있는 산모를 가리키며, 상기 산모는 XX 염색체 중 하나의 X 염색체에만 열성 단일유전자 변이(X')를 가지고 있으므로 상기 단일유전자 질환을 나타내지 않는다. 본 발명에서 보인자 산모는 태아를 임신하고 있는 산모, 바람직하게는 임신 6주 이상의 산모이다. 상기 보인자 산모의 혈청 무세포 DNA(cell-free DNA)는 무세포 태아 DNA(cell-free fetal DNA)를 포함한다.
상기 보인자 산모는 해당 단일유전자 질환의 가족력 조사 또는 게놈 DNA 서열분석후 참조 DNA 서열, 즉 정상인 참조 DNA 서열이나 해당 단일유전자 변이를 갖는 참조 DNA 서열을 비교함으로써 보인자 여부가 결정될 수 있다.
상기 산모는 보인자이면서 임신 중 무세포 DNA를 확보할 수 있는 산모를 대상으로 한다.
상기 혈청 DNA의 서열정보 분석은, 표적 농축 및 대규모 병렬 서열분석을 포함하는 차세대서열분석법(next generation sequencing method)의해 수행될 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
상기 유전변이의 종류(삽입 또는 결실) 및 부위는 종래 알려진 많은 구조 변이 검출 프로그램에 의해 확인될 수 있다. 상기 구조 변이 검출 프로그램의 예로는 Delly, Pindell, BreakDancer, GASV, Hydra, CNVnator 등을 들 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 바람직하게는, 상기 유전변이의 종류 및 부위는 대규모 병렬 서열분석 후 10kb 리드 점(read point)의 윈도우 크기를 갖는 중첩 슬라이딩 원도우에 대한 리드 깊이의 이동 평균(moving average)를 계산하는 단계; 및 CBS(circular binary segmentation) 알고리즘을 적용하는 단계를 포함하는 과정에 의해 이뤄질 수 있다. 예를 들면, 상기 산모의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이 종류와 변이 영역을 정의는, 차세대서열분석법으로 산모 혈청 DNA서열을 분석하여 얻어진 리드 깊이(read depth)로부터 이동 평균(moving average)을 계산하고 CBS(circular binary segmentation) 방법을 적용하여 수행될 수 있다. 이 때, 사전에 리드 깊이 자료로부터 종래의 알려진 방법을 이용하여 유전자 영역에 따른 GC Contents차이로 인한 variation을 제거하는 과정을 추가할 수 있다.
(단계 B 및 단계 C)
산모의 혈청 DNA에서 상기 유전변이 영역에서 이형 단일염기변이(heterozygous SNP)의 대립 유전자 빈도(allele frequency) 이용하는 단계로서, SNP 대립유전자 빈도를 이용하는 방법(B-1)과 단일 유전자의 변이 영역과 비변역 영역에서 각각 혈구 리드 깊이에 대한 혈청 리드 깊이의 비율(혈청 리드 깊이/혈구 리드 깊이)를 이용하는 방법(B-2)을 포함한다.
상기 대립 유전자의 빈도 측정치 분포를 얻는 단계와 상기 대립유전자 빈도의 예측값을 얻는 단계에서, 상기 대립 유전자는 동일한 대립 유전자를 사용하는 것이 바람직하며, 예를 들면, 빈도 측정치 분포를 얻는 단계와 예측값을 얻는 단계에서 모두 대립 유전자 빈도 0.5 미만인 소수 대립 유전자(minor allele)을 사용하거나, 또는 대립 유전자 빈도 0.5 초과인 다수 대립 유전자(major allele)을 사용할 수 있다. 상기 대립 유전자의 빈도 측정치 분포를 얻는 단계와 상기 대립유전자 빈도의 예측값을 얻는 단계에서 소수 대립 유전자와 다수 대립 유전자를 함께 포함하는 경우에는, 대립 유전자 빈도의 측정값과 태아 유전변이 여부 관계없이 예측값이 모두 0.5로 수렴하며 가정에 따른 차이가 작아지며, 예측값 계산이 복잡해지는_문제가 있어 바람직하지 않다.
상기 단계B중에서 첫번째 방법(단계 B-1)으로서 SNP 대립유전자 빈도를 이용하는 방법은 다음과 같이 수행할 수 있다:
(B-11) 상기 유전변이를 가진 산모의 혈청 DNA에서 상기 유전변이 영역에서 이형 단일염기변이(heterozygous SNP)의 대립 유전자 빈도(allele frequency)를 측정하여 대립 유전자 빈도의 측정치 분포를 얻는 단계,
(B-12) 산모 혈청 DNA중 태아 DNA의 비율(fatal fraction, f)과 멘델의 유전법칙을 이용하여, 상기 단일유전자의 변이 영역 내 이형 단일염기변이(heterozygous SNP)의 대립유전자 빈도(allele frequency)의 예측값을, 태아가 상기 단일유전자의 유전변이를 갖는 경우의 제1 예측값(θexp|aff)과, 태아가 상기 단일유전자의 유전변이를 가지지 않는 경우의 제2 예측값(θexp|unaff)으로 얻는 단계, 및
(B-13) 상기 제1예측값(θexp|aff)과 제2 예측값(θexp|unaff)이, 상기 대립 유전자 빈도의 측정치 분포의 통계적 유의수준의 구간에 포함여부를 이용하여, 태아가 단일유전자성 질환의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이를 갖는 지 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 (B-11)의 단계에서, 종래의 알려진 방법을 이용하여 대립유전자 빈도값 중 outlier를 제거하는 단계를 추가할 수 있다.
상기 (B-11)단계에서, 산모의 혈청 DNA 서열자료로부터 단일유전자 유전변이(중복/결실 유전변이)를 갖는 DNA 부위에서 이형단일염기변이의 평균 대립유전자 빈도(θobs)를 측정하는 단계이다. 대립유전자 빈도는 차세대 서열분석 자료에서 samtools와 같은 기존의 프로그램을 이용하여 각 대립유전자의 개수를 계수함으로써 계산될 수 있다.
상기 단계(B-12)에서, 보인자 산모의 혈청 DNA 중 태아 DNA의 비율(f)을 얻는 단계를 수행할 수 있으며, 상기 태아 DNA의 비율은 종래 알려진 다양한 방법에 의해 측정될 수 있다.
예를 들면, 상기 산모 혈청 DNA중 남아인 태아 DNA의 비율(fatal fraction, f) 은 X-linked zinc finger (Zfx) gene 과 Y-linked zinc finger (Zfy) gene 부위를 표적화하는 포획 프로브 핵산 (capture probe)으로 ZFX 및 ZFY 유전자를 포획하는 것을 이용하여 얻을 수 있다. 자세하게는, 남아의 경우 ZFX(X-linked zinc finger protein) 및 ZFY(Y-linked zinc finger protein) 부위를 표적화하는 커스텀 포획 프로브(custom capture probe)를 이용하여 ZFX 및 ZFY 유전자를 포획한 후 하기 식에 의해 계산될 수 있다:
태아의 비율:
Figure pct00003
상기 식에서, ZFX' 및 ZFY'는 총 맵핑된 리드의 수를 프로브의 수로 나눈 값이다.
상기 산모 혈청 DNA중 여아인 태아 DNA의 비율(fatal fraction, f)은, 상기 산모 혈청 DNA중 여아인 태아 DNA의 비율(fatal fraction, f)은, 비변이 영역에서 대립유전자 빈도가 0.02부터 0.1을 중심으로 0.3이하에 형성된 SNP 대립 유전자 빈도의 분포를 이용하여 얻을 수 있다.
상기 단계(B-12)에서, 상기 산모 혈청 DNA중 태아 DNA의 비율(fatal fraction, f)과 멘델의 유전법칙을 이용하여, 상기 단일유전자의 변이 영역내 이형 단일염기변이(heterozygous SNP)의 대립유전자 빈도(allele frequency)의 예측값을, 태아가 상기 단일유전자의 유전변이를 갖는 경우의 제1 예측값(θexp|aff)과, 태아가 상기 단일유전자의 유전변이를 가지지 않는 경우의 제2 예측값(θexp|unaff)으로 얻는다. 상기 제1예측값과 제2예측값을 계산하는 식은 산모가 보인자임을 가정하며, 상염색체와 성염색체에 따라, 유전변이의 멘델유전 종류, 성염색체의 경우 태아의 성별에 따라 결정될 수 있다.
예를 들어, 태아가 남아이고, X-연관된 열성 유전질환을 갖는 경우, 예측값(θexp|aff) 및 예측값(θexp|unaff)은 각각 하기 식 1 및 2에 의해 계산될 수 있다:
＜식 1＞
Figure pct00004
＜식 2＞
Figure pct00005
상기 (B-13)단계에서, 상기 변이 영역의 제1예측값(θexp|aff)과 제2예측값(θexp|unaff)이, 상기 대립 유전자 빈도의 측정치 분포의 통계적 유의수준의 구간에 포함여부를 이용하여, 태아가 단일유전자성 질환의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이를 갖는 지 여부를 결정하는 단계이다.
예를 들면, 상기 측정된 평균 대립유전자 빈도(θobs)가 단일유전자 유전변이를 갖는 태아에서의 대립유전자 빈도의 예측값(θexp|aff)에 더 가까운 경우 보인자 산모가 임신하고 있는 태아가 단일유전자 유전변이를 갖는 것으로 예측하고, 단일유전자 유전변이를 갖지 않는 태아에서의 대립유전자 빈도의 예측값(θexp|unaff)에 더 가까운 경우 보인자 산모가 임신하고 있는 태아가 단일유전자 유전변이를 갖지 않는 것으로 예측하는 단계이다. 통계적인 유의성을 판단하기 위해 관측된 대립유전자 빈도(θobs)의 유의영역을 Binomial 분포가정하에 계산한다. 만약 유의영역이 양측의 예측값을 포함할 경우 통계적으로 유의한 판단을 할 수 없다고 결정할 수 있다.
본 발명의 또 다른 일예에서, 상기 단계B중에서 두 번째 방법(단계 B-2)으로서, 단일 유전자의 변이 영역과 비변역 영역에서 각각 혈구 리드 깊이에 대한 혈청 리드 깊이의 비율(혈청 리드 깊이/혈구 리드 깊이)를 이용하는 방법은 다음과 같이 수행할 수 있다:
산모의 혈청 DNA의 서열정보 분석결과를 이용하여 산모의 단일유전자성 질환(monogenic disorder)의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이 종류와 유전변이 영역을 정의하고,
상기 유전변이를 가진 산모의 혈청 DNA의 서열정보 분석결과로부터, 산모의 혈청 DNA중 단일유전자 상 유전변이 영역의 혈청 리드 깊이와, 단일유전자 상 유전 비변이 영역의 혈청 리드 깊이를 얻고
상기 유전변이를 가진 산모의 혈구 DNA의 서열정보 분석결과로부터, 산모의 혈구 DNA중 단일유전자 상 유전변이 영역의 혈청 리드 깊이와, 단일유전자 상 유전 비변이 영역의 혈청 리드 깊이를 얻고,
상기 단일유전자의 변이 영역에서 혈구 리드 깊이에 대한 혈청 리드 깊이의 제1 비율(혈청 리드 깊이/혈구 리드 깊이)과, 상기 단일유전자의 비변이 영역에서 혈구 리드 깊이에 대한 혈청 리드 깊이의 제2 비율을 얻는 단계, 및
상기 제1 비율과 제2 비율을 비교하여, 태아가 단일유전자성 질환의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이를 갖는 지 여부를 결정하는 단계.
상기 제1비율과 제2비율을 얻는 단계에서, 알려진 방법을 이용하여 유전자 영역에 따른 GC 함량 차이로 인한 variation을 제거하는 과정 및 리드 깊이 비율값 중 outlier를 제거하는 단계를 추가할 수 있다.
상기 산모의 혈청 DNA의 서열정보 분석결과를 이용하여 유전변이 종류와 유전변이 영역을 정의하는 단계는, 산모의 혈청 DNA의 서열정보를 분석하고, 상기 산모의 혈청 DNA의 서열정보 분석결과를 이용하여 산모의 단일유전자성 질환(monogenic disorder)의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이 종류와 유전변이 영역을 정의할 수 있다. 상기 산모의 혈청 DNA의 서열정보 분석은 상기 산모의 혈청 DNA를 얻고, 상기 얻어진 혈청 DNA의 서열정보를 분석하여 수행될 수 있다. 상기 혈청 DNA의 서열정보 분석 및 유전변이의 종류와 영역을 결정하는 방법은 단계 A에서 설명한 것과 동일하게 수행될 수 있다.
상기 단일유전자 유전변이를 갖는 보인자 산모의 혈청 DNA 및 게놈 DNA를 차세대 서열분석(Next generation sequencing; NGS)에 의해 분석하여 단일유전자 유전변이의 종류 및 부위를 확인하는 단계로서, 전술한 일 실시양태에 따른 방법에서 설명한 바와 같다. 상기 방법은 중복(duplication) 및 결실(deletion) 돌연변이 모두에 적용될 수 있다. 본 발명에 따른 (B-2)단계를 이용하는 방법에서도, 질병, 산모, 단일 유전자 등에 대해서는 상기 (단계 A)가 동일하게 적용 가능하다.
구체적으로, 단일 유전자의 변이 영역과 비변역 영역에서 각각 혈구 리드 깊이에 대한 혈청 리드 깊이의 비율(혈청 리드 깊이/혈구 리드 깊이)를 이용하는 방법은 다음과 같이 수행할 수 있다:
(B-21) 상기 유전변이를 가진 산모의 혈청 DNA의 서열정보 분석결과로부터, 산모의 혈청 DNA중 단일유전자 상 유전변이 영역의 혈청 리드 깊이와, 단일유전자 상 유전 비변이 영역의 혈청 리드 깊이를 얻는 단계,
(B-22) 상기 유전변이를 가진 산모의 혈구 DNA의 서열정보 분석결과로부터, 산모의 혈구 DNA중 단일유전자 상 유전변이 영역의 혈청 리드 깊이와, 단일유전자 상 유전 비변이 영역의 혈청 리드 깊이를 얻는 단계,
(B-23) 상기 단일유전자의 변이 영역에서 혈구 리드 깊이에 대한 혈청 리드 깊이의 제1 비율(혈청 리드 깊이/혈구 리드 깊이)과, 상기 단일유전자의 비변이 영역에서 혈구 리드 깊이에 대한 혈청 리드 깊이의 제2 비율을 얻는 단계, 및
(B-24)상기 제1 비율과 제2 비율을 비교하여, 태아가 단일유전자성 질환의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이를 갖는 지 여부를 결정하는 단계.
상기 단계(B-21)에서, 상기 유전변이를 가진 산모의 혈청 DNA의 서열정보 분석결과로부터, 산모의 혈청 DNA중 단일유전자 상 유전변이 영역의 혈청 리드 깊이와, 단일유전자 상 유전 비변이 영역의 혈청 리드 깊이를 얻는 단계는 (단계A)에서 설명한 바와 같이, 차세대서열분석법을 이용하여 서열정보와 리드 깊이를 얻을 수 있다. 일 예로서, 표적 농축 및 대규모 병렬 서열분석을 포함하는 차세대서열분석법(next generation sequencing method)으로 수행될 수 있다.
상기 단계(B-22)에서, 상기 유전변이를 가진 산모의 혈구 DNA의 서열정보 분석결과로부터, 산모의 혈구 DNA중 단일유전자 상 유전변이 영역의 혈청 리드 깊이와, 단일유전자 상 유전 비변이 영역의 혈청 리드 깊이를 얻는 단계는, 상기 단계(B-22)에서 혈청 DNA를 이용한 방법과 실질적으로 동일한 방법으로 수행할 수도 있다. 예를 들면, 상기 산모의 혈구 DNA의 서열정보 분석은 상기 산모의 혈구 DNA를 얻고, 상기 얻어진 혈구 DNA의 서열정보를 분석하여 수행될 수 있으며, 차세대서열분석법을 이용하여 서열정보와 리드 깊이를 얻을 수 있다.
상기 산모의 혈청 및 혈구 DNA는 산모의 혈액을 채취하여 혈청과 혈구를 분리하고, 상기 분리된 혈청과 혈구로부터 각각 DNA를 추출하여 얻을 수 있다. 상기 혈구를 얻는 방법은, 산모로부터 채취한 혈액을 원심분리하여 혈구를 얻을 수 있으며 특별히 한정되지 아니하며, 상기 혈구를 용해하여 산모의 게놈 DNA를 추출할 수 있으며, DNA 추출방법으로 통상의 방법으로 수행할 수 있으며 특별히 한정되지 아니한다. 본 발명의 일예에서, 산모의 혈액을 채취하여 혈청과 혈구를 분리하여 사용하는 경우, 산모로부터 한번의 채혈로 혈청 및 혈구 DNA를 모두 얻을 수 있어 간편한 방법이며, 또한 부계 DNA 및/형제 DNA를 필요로 하지 않으면서도 간단히 높은 민감도와 정확도로 태아의 유전변이를 탐지할 수 있는 장점이 있다.
바람직하게는, 상기 산모의 혈청 DNA 및 혈구 DNA의 서열정보 분석은, 동일한 커스텀 캡쳐 프로브 및 동일한 분석조건하에서 차세대서열분석법으로 수행하여 측정오차를 최소화할 수 있다. 커스텀 캡쳐 프로브는 대상 단일유전자가 선정되면 용이하게 선택하여 사용할 수 있으므로 특별히 한정되지 않는다.
상기 단계 (B-23) 및 (B-24)에서, 상기 단일유전자의 변이 영역에서 혈구 리드 깊이에 대한 혈청 리드 깊이의 제1 비율(혈청 리드 깊이/혈구 리드 깊이)과, 상기 단일유전자의 비변이 영역에서 혈구 리드 깊이에 대한 혈청 리드 깊이의 제2 비율을 얻고, 상기 제1 비율과 제2 비율을 비교하여 태아가 단일유전자성 질환의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이를 갖는 지 여부를 결정할 수 있다.
상기 상기 유전변이를 갖는 DNA 부위에서의 산모의 혈청 DNA에 대한 리드 깊이를 산모의 게놈 DNA에 대한 리드 깊이로 나누어 혈청 DNA의 상대적 리드 깊이를 계산하고, 단일유전자 유전변이를 갖지 않는 DNA 부위에서의 산모의 혈청 DNA에 대한 리드 깊이를 산모의 게놈 DNA에 대한 리드 깊이로 나누어 혈청 DNA의 상대적 리드 깊이를 계산하는 단계이다. 서열 리드 깊이는 samtools와 같은 기존의 프로그램을 이용하여 계산될 수 있으며, 상대적 리드 깊이는 염기서열 위치별로 계산된다.
본 발명의 일예에서, 상기 제1비율은 단일유전자상 변이 영역내 개별 뉴클레오타이드에서 각각 얻어지는 적어도 2이상의 제1비율의 평균 또는 중간값이고, 상기 제2비율은 비변이 영역내 개별 뉴클레오타이드에서 각각 얻어지는 적어도 2이상의 제2비율의 평균 또는 중간값일 수 있다.
혹은, 상기 상기 제1비율은 단일유전자상 변이 영역내 5 내지 100,000 개 염기의 뉴클레오타이드 단편(bin)에서 각각 얻어지는 리드 깊이(read depth)의 이동 평균(moving average)의 적어도 2이상의 제1비율의 평균 또는 중간값이고, 상기 제2비율은 단일유전자상 비변이 영역내 5 내지 100,000 개 염기(base)의 뉴클레오타이드 단편에서 각각 얻어지는 리드 깊이(read depth)의 이동 평균(moving average)의 적어도 2이상의 제2비율의 평균 또는 중간값일 수 있다. 상기 리드 깊이의 이동 평균을 얻을 때, 뉴클레오타이드 단편은 중복하여 설정하거나 중복하지 않도록 설정하여 리드 깊이의 이동 평균값을 얻을 수 있다.
상기 제1 비율과 제2 비율을 비교하여, 태아가 단일유전자성 질환의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이를 갖는 지 여부를 결정하는 단계는, 상기 산모의 유전변이가 결실이고 상기 변이 부위의 제1비율이 비변이 부위의 제2비율보다 작은 경우, 태아가 단일유전자의 결실 유전변이를 가지는 것으로 결정할 수 있다, 또는, 상기 산모의 유전변이가 중복이고 상기 변이 부위의 제1비율이 비변이 부위의 제2비율보다 큰 경우, 태아가 단일유전자의 중복 유전변이를 가지는 것으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 산모가 단일유전자 유전변이를 갖고 남아를 임신한 경우, 태아의 단일유전자 유전변이의 종류에 따라 그리고 태아가 단일유전자 유전변이를 가지고 있는지 여부에 따라 게놈 DNA 리드 깊이에 대한 혈청 DNA의 리드 깊이의 비율(상대적 리드 깊이;
Figure pct00006
)은 달라진다(본원 표 5 참조).
본원 표 5에서 보는 바와 같이, 태아가 결실 돌연변이를 가질 때 돌연변이 부위에서의
Figure pct00007
는 정상 부위에서의
Figure pct00008
에 비해 작으며, 태아 결실 돌연변이를 가지지 않을 때 돌연변이에서의
Figure pct00009
는 정상 부위에서의
Figure pct00010
에 비해 크다. 또한, 태아가 중복 돌연변이를 가질 때 돌연변이 부위에서의
Figure pct00011
는 정상 부위에서의
Figure pct00012
에 비해 크며, 태아 결실 돌연변이를 가지지 않을 때 돌연변이에서의
Figure pct00013
는 정상 부위에서의
Figure pct00014
에 비해 작다. 상기 산모의 유전변이가 결실이고 상기 변이 부위의 제1비율이 비변이 부위의 제2비율보다 작은 경우, 태아가 단일유전자의 결실 유전변이를 가지는 것으로 결정하고, 상기 산모의 유전변이가 중복이고 상기 변이 부위의 제1비율이 비변이 부위의 제2비율보다 큰 경우, 태아가 단일유전자의 중복 유전변이를 가지는 것으로 결정할 수 있다.
구체적으로, 확인된 산모가 결실 돌연변이의 유전변이를 가지는 경우, 상기 제1비율과 제2비율의의 비교 결과 단일유전자 유전변이를 갖는 DNA 부위에서의 상대적 리드 깊이가 단일유전자 유전변이를 갖지 않는 DNA 부위에서의 상대적 리드 깊이보다 작으면 태아가 단일유전자 유전변이를 갖는 것으로 예측하고, 단일유전자 유전변이를 갖는 DNA 부위에서의 상대적 리드 깊이가 단일유전자 유전변이를 갖지 않는 DNA 부위에서의 상대적 리드 깊이보다 크면 태아가 단일유전자 유전변이를 갖지 않는 것으로 예측할 수 있다.
또한, 상기 확인된 산모가 중복 돌연변이의 유전 변이를 가지는 경우, 상기 제1비율과 제2비율의의 비교 결과 단일유전자 유전변이를 갖는 DNA 부위에서의 상대적 리드 깊이가 단일유전자 유전변이를 갖지 않는 DNA 부위에서의 상대적 리드 깊이보다 크면 태아가 단일유전자 유전변이를 갖는 것으로 예측하고, 단일유전자 유전변이를 갖는 DNA 부위에서의 상대적 리드 깊이가 단일유전자 유전변이를 갖지 않는 DNA 부위에서의 상대적 리드 깊이보다 작으면 태아가 단일유전자 유전변이를 갖지 않는 것으로 예측할 수 있다.
상기와 같이, 본 발명의 다른 실시양태에 따른 방법을 통해, 산모의 단일유전자 유전변이의 유형이 결실인지 또는 중복인지 나눈 후, 정상 부위에서의
Figure pct00015
와 유전변이 부위에서의
Figure pct00016
를 비교함으로써 태아에게 상기 단일유전자 유전변이가 유전될지 여부, 즉 임신한 태아가 단일유전자 유전변이를 갖는지 여부를 용이하게 알아낼 수 있다.
상기와 같이, 본 발명의 일 실시양태에 따른 방법은 산모 혈청 DNA 및 게놈 DNA를 차세대 서열분석에 의해 분석함으로써 산모가 임신하고 있는 태아의 단일유전자 유전변이를 정확하게 예측할 수 있다.
따라서, 본 발명은 상기 방법에 따라 산모 혈청 DNA를 이용한 태아의 단일유전자성 질환(monogenic disorder)의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이를 결정하여, 태아의 단일유전자성 질환(monogenic disorder)의 진단을 위한 정보를 제공할 수 있다.
이하, 본 발명을 실시예를 들어 상세히 설명하고자 하나, 하기 실시예는 본 발명을 예시하기 위한 것일 뿐, 이로 인해 본 발명의 범위가 제한되는 것은 아니다.
실시예 1: 태아의 단일유전자 유전변이의 예측
＜1-1＞ 산모의 혈청 DNA의 서열분석
본 실험을 위한 단일유전자 질환으로서 X-연관 열성 형질로 유전되는 단일유전자 변이 질환을 선택하였다.
임신 중인 산모 혈청 DNA에서 유전질환의 원인 유전자의 영역에서 중복(duplication)을 가정하였다.
산모의 시퀀싱 타겟 커버리지를 약 95%, 산모의 혈청 DNA의 서열 평균 리드 깊이는 100, 게놈 DNA의 서열분석 결과의 평균 리드 깊이는 약 100으로 가정하였다.
＜1-2＞ 유전변이 종류 및 부위 확인
단일유전자 유전변이의 종류 및 부위를 확인하기 위해, 리드 깊이의 이동 평균(moving average)를 계산하고 CBS 알고리즘을 적용하여 돌연변이 영역을 확인하였고, 산모가 중복 돌연변이를 가지고 있음을 확인할 수 있었다.
＜1-3＞ 태아 DNA 비율의 측정
실시예 ＜1-1＞의 과정과 유사하게, Agilent SureSelect Custom Kit를 이용하여, ZFX(X-linked zinc finger protein) 및 ZFY(Y-linked zinc finger protein) 부위를 표적화하는 포획 프로브를 이용하여, ZFX 및 ZFY 유전자를 포획하여 태아 DNA 농도 비율을 측정하였다:
태아 DNA 비율 :
Figure pct00017
상기 식에서, ZFX' 및 ZFY'는 총 맵핑된 리드의 수를 프로브의 수로 나눈 값이다.
일례로 ZFX 및 ZFY 유전자를 이용한 태아 DNA 비율(f)의 예측 결과를 하기 표 1 나타내었다.
Figure pct00018
상기 표 1에서 보는 바와 같이, 산모 I-1 혈청 내 태아 DNA의 비율은 8.6%였고, 산모 II-2 혈청 내 태아 DNA의 비율은 6.4%였다.
＜1-4＞ 이형단일염기변이의 대립유전자 빈도의 예측
산모가 중복 돌연변이 보인자이고 태아가 남아이므로, 태아의 DNA 비율을 f라 할 때 단일유전자 유전변이를 갖는 DNA 부위에서의 이형단일염기변이의 대립유전자 빈도(θexp/aff)는 하기 식 1에 의해 예측될 수 있고, 단일유전자 유전변이를 갖지 않는 DNA 부위에서의 이형 단일염기변이의 대립유전자 빈도(θexp/unaff)는 하기 식 2에 의해 예측될 수 있다:
＜식 1＞
Figure pct00019
＜식 2＞
Figure pct00020
상기 태아 DNA 비율에 따른 대립유전자 빈도는 도 1과 같이 그래프화될 수 있다. 도 1에서 위쪽 직선은 단일유전자 유전변이를 갖는 태아를 가리키고, 아래쪽 직선은 단일유전자 유전변이를 갖지 않는 태아를 가리킨다. 또한 위쪽 직선 주위의 회색 영역은 돌연변이 영역에서 12개 SNP의 대립유전자 빈도로부터 계산된 신뢰 구간 및 연속적으로 6개의 SNP 및 3개의 SNP의 100회 무작위 샘플로부터 계산된 표준오차(SE)의 평균을 가리킨다.
실시예 ＜1-3＞에서 계산된 태아 DNA 비율을 상기 식에 대입한 결과, 하기 표 2와 같이 대립유전자 빈도가 예측되었다.
Figure pct00021
＜1-5＞ 단일유전자 유전변이를 갖는 DNA 영역에서의 이형 단일염기변이(heterozygous SNP)의 평균 대립유전자 빈도(θ obs )의 측정
산모의 혈청 DNA 서열의 차세대 서열분석 자료에서 단일유전자 유전변이를 갖는 DNA 부위에서의 이형 단일염기변이의 평균 대립유전자 빈도(θobs)는 samtools 프로그램을 이용하여 각 대립유전자의 개수를 계수함으로써 계산할 수 있다. 실시예 자료를 이용하여 계산된 결과를 하기 표 3에 나타내었다.
Figure pct00022
상기 표 3에서 측정된 SNP의 평균 대립유전자 빈도(θobs)는 표 2에서 계산된 유전변이를 가질 때의 θexp/aff 값에 더 가까웠으므로, 상기 산모가 임신한 태아는 단일유전자 유전변이를 갖는 태아로 예측할 수 있었다.
실시예 2: 태아의 단일유전자 유전변이의 예측
＜2-1＞ 산모의 혈청 DNA의 서열분석
열성유전을 하는 유전질환의 원인 유전자 내에 결실(deletion)이 있는 남아를 임신하고 있는 산모를 가정하였다.
상기 산모로부터 얻은 혈청 DNA 및 게놈 DNA를 대상으로 실시예 ＜1-1＞과 동일한 방식으로 차세대 유전자서열분석(NGS) 기술인 대규모 병렬 시퀀싱에 의해 서열을 분석한 자료를 가정하였다.
산모의 시퀀싱 타겟 커버리지는 약 97.7%였고, 산모의 혈청 DNA의 서열분석 결과의 평균 리드 깊이는 약 465 내지 약 530이었으며, 게놈 DNA의 서열분석 결과의 평균 리드 깊이는 약 1210이었다.
＜2-2＞ 유전변이 종류 및 부위 확인
산모의 서열 리드 깊이의 이동 평균(moving average)를 계산하고 CBS 알고리즘을 적용하여 돌연변이 영역과 돌연변이임 종류를 확인할 수 있다.
＜2-3＞ 태아 DNA 비율의 측정
실시예 ＜1-3＞에 기재된 방법에 따라 태아 DNA 비율을 측정하였다. 상기 측정 결과를 하기 표 4에 나타내었다.
Figure pct00023
상기 표 4에서 보는 바와 같이, 산모 II-1 혈청 내 태아 DNA의 비율은 5.4%였고, 산모 II-2 혈청 내 태아 DNA의 비율은 7.3%였다.
＜2-4＞ 정상 부위(비변이) 및 변이 부위에서 혈구 DNA (게놈 DNA)에 대한 혈청 DNA의 리드 깊이의 비율
산모가 단일유전자 유전변이를 갖고 남아를 임신한 경우, 태아가 단일유전자 유전변이를 가지고 있는지 여부에 따른 게놈 DNA 리드 깊이에 대한 혈청 DNA의 리드 깊이의 비율은 하기 표 5와 같이 예측될 수 있다.
Figure pct00024
상기 표 5에서 보는 바와 같이, 태아가 결실 돌연변이를 가질 때 돌연변이 부위에서의
Figure pct00025
는 정상 부위에서의
Figure pct00026
에 비해 작으며, 태아 결실 돌연변이를 가지지 않을 때 돌연변이에서의
Figure pct00027
는 정상 부위에서의
Figure pct00028
에 비해 크다. 따라서, 산모의 단일유전자 유전변이의 유형이 결실인 경우, 정상 부위에서의
Figure pct00029
와 유전변이 부위에서의
Figure pct00030
를 비교함으로써 태아에게 상기 단일유전자 유전변이가 유전될지 여부, 즉 임신한 태아가 단일유전자 유전변이를 갖는지 여부를 쉽게 알아낼 수 있다.
또한, 태아가 중복 돌연변이를 가질 때 돌연변이 부위에서의
Figure pct00031
는 정상 부위에서의
Figure pct00032
에 비해 크며, 태아 결실 돌연변이를 가지지 않을 때 돌연변이에서의
Figure pct00033
는 정상 부위에서의
Figure pct00034
에 비해 작다. 따라서, 산모의 단일유전자 유전변이의 유형이 중복인 경우, 정상 부위에서의
Figure pct00035
와 유전변이 부위에서의
Figure pct00036
를 비교함으로써 태아에게 상기 단일유전자 유전변이가 유전될지 여부, 즉 임신한 태아가 단일유전자 유전변이를 갖는지 여부를 쉽게 알아낼 수 있다.
이러한 예측에 기초하여, 정상 및 변이 부위에서 혈구 DNA의 리드 깊이에 대한 혈청 DNA의 상대적 리드 깊이의 비율을 비교하였다.
실험 결과, 산모 II-1 정상 부위에서의 상대적 리드 깊이 비율(
Figure pct00037
)은 0.99632였고, 돌연변이 부위에서의 상대적 리드 깊이 비율(
Figure pct00038
)은 1.06031이었다. 또한, 산모 II-2의 정상 부위에서의 상대적 리드 깊이 비율(
Figure pct00039
)은 0.99647이었고, 돌연변이 부위에서의 상대적 리드 깊이 비율(
Figure pct00040
)은 1.07075였다. 산모 II-2의 상대적 리드 깊이 비율(
Figure pct00041
)를 도 2에 나타냈다. 도 2의 그래프에서 X축은 X-염색체상의 뉴클레오타이드 위치이고, Y 축은 상대적 리드 깊이 비율(
Figure pct00042
)을 나타내고, 변이영역(채워진 원)과 비변이영역(빈 원)의 리드 깊이 비율값과 각 영역의 대표값 (점선)을 나타낸다.
산모 II-1는 결실 돌연변이이며, 상기 측정 결과 돌연변이 부위에서의 상대적 리드 깊이 비율이 정상 부위보다 크기 때문에, 이로부터 태아가 정상인 것으로 예측할 수 있다.

Claims (24)

  1. 산모의 혈청 DNA 의 서열정보를 분석하고,
    상기 서열정보를 이용하여 산모의 단일유전자성 질환(monogenic disorder) 연관 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이 종류와 유전변이 영역을 정의하고,
    상기 유전변이를 가진 산모의 혈청 DNA에서 상기 유전변이 영역에서 이형 단일염기변이(heterozygous SNP)의 대립 유전자 빈도(allele frequency)를 측정하여 대립 유전자의 빈도 측정치 분포를 얻고,
    상기 산모 혈청 DNA중 태아 DNA의 비율(fatal fraction, f)과 멘델의 유전법칙을 이용하여, 상기 단일유전자의 변이 영역 내 이형 단일염기변이(heterozygous SNP)의 대립유전자 빈도(allele frequency)의 예측값을, 태아가 상기 단일유전자의 유전변이를 갖는 경우의 제1 예측값(θexp|aff)과, 태아가 상기 단일유전자의 유전변이를 가지지 않는 경우의 제2 예측값(θexp|unaff)으로 얻고,
    상기 제1예측값(θexp|aff)과 제2 예측값(θexp|unaff)이, 상기 대립 유전자 빈도의 측정치 분포의 통계적 유의수준의 구간에 포함여부를 이용하여, 태아가 단일유전자성 질환의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이를 갖는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는,
    산모 혈청 DNA를 이용한 태아의 유전변이를 탐지하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 혈청 DNA의 서열정보 분석은, 표적 농축 및 대규모 병렬 서열분석을 포함하는 차세대서열분석법(next generation sequencing method)으로 수행되는 것인 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 산모의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이 종류와 변이 영역을 정의는, 차세대서열분석법으로 산모 혈청 DNA서열을 분석하여 얻어진 리드 깊이(read depth)로부터 이동 평균(moving average)을 계산하고 CBS(circular binary segmentation) 방법을 적용하여 수행되는 것인 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 대립 유전자의 빈도 측정치 분포를 얻는 단계와 상기 대립유전자 빈도의 예측값을 얻는 단계에서, 상기 대립 유전자는 빈도 0.5 미만인 소수 대립 유전자(minor allele)인 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 대립 유전자의 빈도 측정치 분포를 얻는 단계와 상기 대립유전자 빈도의 예측값을 얻는 단계에서, 상기 대립 유전자는 빈도 0.5 초과인 다수 대립 유전자(major allele)인 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 산모 혈청 DNA중 남아인 태아 DNA의 비율(fatal fraction, f) 은 X-linked zinc finger (Zfx) gene 과 Y-linked zinc finger (Zfy) gene 부위를 표적화하는 포획 프로브(capture probe)핵산으로 ZFX 및 ZFY 유전자를 포획하는 것을 이용하여 얻는 것인 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 산모 혈청 DNA중 여아인 태아 DNA의 비율(fatal fraction, f)은, 비변이 영역에서 대립유전자 빈도가 0.02부터 0.1을 중심으로 0.3이하에 형성된 SNP 대립 유전자 빈도의 분포를 이용하여 얻는 것인 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 단일유전자성 질환이, 뒤센 근이영양증(Duchenne muscular dystrophy), 펠리제우스-메르츠바하병(Pelizaeus-Merzbacher disease), 근관성 근육병증(Myotubular myopathy), 로웨 증후군(Lowe syndrome), 멘케스 증후군(Menkes syndrome), X-연관된 부신백질이영양증(X-linked adrenoleukodystrophy), 호에랄-레이다슨 증후군(Hoyeraal-Hreidarsson syndrome), 척수성 근위축증(Spinal Muscular atrophy), 이염색 백색질 장애(Metachromatic leukodystrophy) 및 크라베병(Krabbe disease)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 단일유전자 질환을 야기하는 유전변이인 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제1항 내지 제8항중 어느 한항에 따른 산모 혈청 DNA를 이용한 태아의 단일유전자성 질환(monogenic disorder)의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이를 결정하여, 태아의 단일유전자성 질환(monogenic disorder)의 진단을 위한 정보를 제공하는 방법.
  10. 산모의 혈청 DNA의 서열정보 분석결과를 이용하여 산모의 단일유전자성 질환(monogenic disorder)의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이 종류와 유전변이 영역을 정의하고,
    상기 유전변이를 가진 산모의 혈청 DNA의 서열정보 분석결과로부터, 산모의 혈청 DNA중 단일유전자 상 유전변이 영역의 혈청 리드 깊이와, 단일유전자 상 유전 비변이 영역의 혈청 리드 깊이를 얻고
    상기 유전변이를 가진 산모의 혈구 DNA의 서열정보 분석결과로부터, 산모의 혈구 DNA중 단일유전자 상 유전변이 영역의 혈청 리드 깊이와, 단일유전자 상 유전 비변이 영역의 혈청 리드 깊이를 얻고,
    상기 단일유전자의 변이 영역에서 혈구 리드 깊이에 대한 혈청 리드 깊이의 제1 비율(혈청 리드 깊이/혈구 리드 깊이)과, 상기 단일유전자의 비변이 영역에서 혈구 리드 깊이에 대한 혈청 리드 깊이의 제2 비율을 얻는 단계,
    상기 제1 비율과 제2 비율을 비교하여, 태아가 단일유전자성 질환의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이를 갖는 지 여부를 결정하는 단계를 포함하는,
    산모 혈청 DNA를 이용한 태아의 유전변이를 탐지하는 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 방법은
    산모의 혈청 DNA의 서열정보를 분석하고,
    상기 산모의 혈청 DNA의 서열정보 분석결과를 이용하여 산모의 단일유전자성 질환(monogenic disorder)의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이 종류와 유전변이 영역을 정의하고,
    상기 유전변이를 가진 산모의 혈청 DNA의 서열정보 분석결과로부터, 산모의 혈청 DNA중 단일유전자 상 유전변이 영역의 혈청 리드 깊이와, 단일유전자 상 유전 비변이 영역의 혈청 리드 깊이를 얻고
    상기 유전변이를 가진 산모의 혈구 DNA의 서열정보를 분석하고,
    상기 유전변이를 가진 산모의 혈구 DNA의 서열정보 분석결과로부터, 산모의 혈구 DNA중 단일유전자 상 유전변이 영역의 혈청 리드 깊이와, 단일유전자 상 유전 비변이 영역의 혈청 리드 깊이를 얻고,
    상기 단일유전자의 변이 영역에서 혈구 리드 깊이에 대한 혈청 리드 깊이의 제1 비율(혈청 리드 깊이/혈구 리드 깊이)과, 상기 단일유전자의 비변이 영역에서 혈구 리드 깊이에 대한 혈청 리드 깊이의 제2 비율을 얻는 단계,
    상기 제1 비율과 제2 비율을 비교하여, 태아가 단일유전자성 질환의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이를 갖는 지 여부를 결정하는 단계를 포함하는,
    산모 혈청 DNA를 이용한 태아의 유전변이를 탐지하는 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 산모의 혈청 DNA의 서열정보 분석은
    상기 산모의 혈청 DNA를 얻고, 상기 얻어진 혈청 DNA의 서열정보를 분석하여 수행되는 것인 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 산모의 혈구 DNA의 서열정보 분석은
    상기 산모의 혈구 DNA를 얻고, 상기 얻어진 혈구 DNA의 서열정보를 분석하여 수행되는 것인 방법.
  14. 제12항 또는 제13항에 있어서,
    상기 산모의 혈청 DNA 및 혈구 DNA는 산모의 혈액을 채취하여 혈청과 혈구를 분리하고, 상기 분리된 혈청과 혈구로부터 각각 DNA를 추출하여 얻는 것인 방법.
  15. 제12항 또는 제13항에 있어서,
    상기 산모의 혈청 DNA 및 혈구 DNA의 서열정보 분석은, 표적 농축 및 대규모 병렬 서열분석을 포함하는 차세대서열분석법(next generation sequencing method)으로 수행되는 것인 방법.
  16. 제12항 또는 제13항에 있어서,
    상기 산모의 혈청 DNA 및 혈구 DNA의 서열정보 분석은, 동일한 커스텀 캡쳐 프로브 및 동일한 분석조건하에서 차세대서열분석법으로 수행되는 것인 방법.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 산모의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이 종류와 변이 영역을 정의하는 단계는, 차세대서열분석법으로 산모 혈청 DNA서열을 분석하여 얻어진 리드 깊이(read depth)로부터 이동 평균(moving average)을 계산하고 CBS(circular binary segmentation) 방법을 적용하여 수행되는 것인 방법.
  18. 제10항에 있어서,
    상기 제1비율은 단일유전자상 변이 영역내 개별 뉴클레오타이드에서 각각 얻어지는 적어도 2이상의 제1비율의 평균 또는 중간값이고,
    상기 제2비율은 비변이 영역내 개별 뉴클레오타이드에서 각각 얻어지는 적어도 2이상의 제2비율의 평균 또는 중간값인 방법.
  19. 제10항에 있어서,
    상기 제1비율은 단일유전자상 변이 영역내 5 내지 100,000개 염기의 뉴클레오타이드 단편에서 각각 얻어지는 리드 깊이(read depth)의 이동 평균(moving average)의 적어도 2이상의 제1비율의 평균 또는 중간값이고,
    상기 제2비율은 단일유전자상 비변이 영역내 5 내지 100,000개 염기의 뉴클레오타이드 단편에서 각각 얻어지는 리드 깊이(read depth)의 이동 평균(moving average)의 적어도 2이상의 제2비율의 평균 또는 중간값인 방법.
  20. 제10항에 있어서,
    남아를 임신한 산모에서 X-염색체 연관 단일유전자성 질환 유전자 분석의 경우 상기 산모의 유전변이가 결실이고 상기 변이 부위의 제1비율이 비변이 부위의 제2비율보다 작은 경우, 태아가 단일유전자의 결실 유전변이를 가지는 것으로 결정하는 것인 방법.
  21. 제10항에 있어서,
    남아를 임신한 산모에서 X-염색체 연관 단일유전자성 질환 유전자 분석의 경우 상기 산모의 유전변이가 중복이고 상기 변이 부위의 제1비율이 비변이 부위의 제2비율보다 큰 경우, 태아가 단일유전자의 중복 유전변이를 가지는 것으로 결정하는 것인 방법.
  22. 제10항에 있어서,
    상기 단일유전자성 질환은 X-염색체 연관 단일유전자성 질환인 방법.
  23. 제10항에 있어서,
    상기 단일유전자성 질환이, 뒤센 근이영양증(Duchenne muscular dystrophy), 펠리제우스-메르츠바하병(Pelizaeus-Merzbacher disease), 근관성 근육병증(Myotubular myopathy), 로웨 증후군(Lowe syndrome), 멘케스 증후군(Menkes syndrome), X-연관된 부신백질이영양증(X-linked adrenoleukodystrophy), 호에랄-레이다슨 증후군(Hoyeraal-Hreidarsson syndrome), 척수성 근위축증(Spinal Muscular atrophy), 이염색 백색질 장애(Metachromatic leukodystrophy) 및 크라베병(Krabbe disease)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 단일유전자 질환을 야기하는 유전변이인 것을 특징으로 하는 방법.
  24. 제10항 내지 제23항중 어느 한 항에 따른 산모 혈청 DNA를 이용한 태아의 단일유전자성 질환(monogenic disorder)의 단일유전자 상에 유전자 결실 또는 중복의 유전변이를 결정하여, 태아의 단일유전자성 질환(monogenic disorder)의 진단을 위한 정보를 제공하는 방법.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017191871A1 (ko) * 2016-05-04 2017-11-09 삼성전자 주식회사 변이 검출 표지의 신뢰도를 결정하는 방법 및 장치
KR20200106643A (ko) 2019-03-05 2020-09-15 (주)인실리코젠 바코드 서열 정보 기반 고민감도 유전변이 탐지 및 레포팅 시스템
KR20210027213A (ko) * 2019-08-29 2021-03-10 서울대학교병원 무세포 dna를 이용한 태아의 유전 정보 분석 방법

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10395759B2 (en) 2015-05-18 2019-08-27 Regeneron Pharmaceuticals, Inc. Methods and systems for copy number variant detection
KR101936933B1 (ko) * 2016-11-29 2019-01-09 연세대학교 산학협력단 염기서열의 변이 검출방법 및 이를 이용한 염기서열의 변이 검출 디바이스
CN109994155B (zh) * 2019-03-29 2021-08-20 北京市商汤科技开发有限公司 一种基因变异识别方法、装置和存储介质
KR102319447B1 (ko) * 2019-11-28 2021-10-29 주식회사 쓰리빌리언 Ngs를 이용한 열성유전병 원인 유전변이 판별 방법 및 장치
CN110993025B (zh) * 2019-12-20 2023-08-22 北京科迅生物技术有限公司 胎儿浓度定量的方法和装置及胎儿基因分型的方法和装置
WO2021142794A1 (zh) * 2020-01-17 2021-07-22 深圳华大生命科学研究院 确定胎儿核酸浓度的方法以及胎儿基因分型方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1524321B2 (en) 2003-10-16 2014-07-23 Sequenom, Inc. Non-invasive detection of fetal genetic traits
CA2694007C (en) * 2007-07-23 2019-02-26 The Chinese University Of Hong Kong Determining a nucleic acid sequence imbalance
US8825412B2 (en) * 2010-05-18 2014-09-02 Natera, Inc. Methods for non-invasive prenatal ploidy calling
WO2011041485A1 (en) * 2009-09-30 2011-04-07 Gene Security Network, Inc. Methods for non-invasive prenatal ploidy calling

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017191871A1 (ko) * 2016-05-04 2017-11-09 삼성전자 주식회사 변이 검출 표지의 신뢰도를 결정하는 방법 및 장치
KR20170125278A (ko) * 2016-05-04 2017-11-14 삼성전자주식회사 변이 검출 표지의 신뢰도 결정 방법 및 장치
KR20200106643A (ko) 2019-03-05 2020-09-15 (주)인실리코젠 바코드 서열 정보 기반 고민감도 유전변이 탐지 및 레포팅 시스템
KR20210027213A (ko) * 2019-08-29 2021-03-10 서울대학교병원 무세포 dna를 이용한 태아의 유전 정보 분석 방법

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