KR20160086496A - Selection method of predicting genes for ovarian cancer prognosis - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 난소암의 예후 예측용 유전자 선별방법 및 그 선별된 유전자를 이용하여 난소암의 예후 예측방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 최적화 함수를 통해 난소암 예후 예측을 위한 유전자를 정확하면서도 신속하게 선별하는 방법, 및 난소암 환자의 생물학적 시료로부터 측정된 유전자 발현 데이터를 최적화 함수에 대입하여 환자를 고발현 군집 또는 저발현 군집으로 분류한 후 상기 선별된 유전자를 이용하여 난소암 환자의 예후를 판단하는 단계를 포함하는 난소암 환자의 예후를 예측하는 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a method for predicting the prognosis of ovarian cancer and a method for predicting the prognosis of ovarian cancer using the selected gene. More particularly, the present invention relates to a method for predicting the prognosis of ovarian cancer through an optimization function, The method of screening, and the gene expression data measured from the biological sample of ovarian cancer patients are assigned to the optimization function to classify the patient into a high expression cluster or a low expression cluster, and then the selected gene is used to determine the prognosis of ovarian cancer patients And a method for predicting the prognosis of a patient with ovarian cancer.
난소암(ovarian cancer)은 50~70세의 여성에서 가장 많이 발생하는 부인과 질환으로, 국립 암센터 통계에 의하면 2010년에 약 1,981명의 난소암 발생 환자가 발생되었다(보건사회부, 2010, 한국인 암등록 조사 자료분석 보고서). 이러한 난소암은 초기에 아무런 자각증세가 없어 약 70%의 난소암 환자가 3기 또는 4기의 상태에서 진단되는 특징이 있으며, 수술요법과 항암화학요법 등의 발달에도 불구하고, 다른 암들에 비해 5년 생존율 25~30% 정도로 예후가 극히 불량한 질환이다(McGurie WP., et al., 2011, Eur J Gynaecol Oncol., 32(1):103-106; Engel J., et al., 2002, Eur J Cancer, 38(18):2435-2445.).Ovarian cancer is the most common gynecologic disease in women aged 50 to 70 years. According to the National Cancer Center statistics, 1,981 patients with ovarian cancer developed in 2010 (Ministry of Health and Social Affairs, 2010, Korean Cancer Registry Survey data analysis report). These ovarian cancers are characterized by early onset of no symptoms, and about 70% of ovarian cancer patients are diagnosed in stage 3 or stage 4, and despite the development of surgery and chemotherapy, 5-year survival rate about 25-30% is a very poor prognosis is disease (McGurie WP, et al, 2011 , Eur J Gynaecol Oncol, 32 (1):.... 103-106; Engel J., et al, 2002, Eur J Cancer, 38 (18): 2435-2445.).
이에 난소암으로 인한 사망률을 줄이기 위해서는 조기진단의 필요성이 요구된다. 일반적으로 난소암의 진단은 초음파, X선을 이용한 CT, MRI 등의 화상진단, 혈액 종양 표식자 검사(CA125) 등을 통해 이루어진다. 이들 방법에 의하여 질병의 병변이 발견되는 경우, 정밀한 조직검사를 통해 비교적 정확한 검사결과를 얻을 수 있다. 그러나, 상기 화상진단은 환자에게 고통이 따르는 불편함이 있어 피검자들이 꺼려하며, 조직검사를 위해 조직을 떼어내는 과정에서 암세포가 다른 외부 장기로 퍼질 가능성이 있다. 또한, 혈액 속 종양 표식자(CA125)의 수치는 다수의 생식기 문제로 인해 상승될 수 있으며, 조기 난소암에는 양성반응을 보이는 비율이 낮기 때문에 종양 표식자의 수치만으로는 암을 확진할 수 없다. 따라서 난소암을 조기에 발견할 수 있는 예측 또는 진단용 바이오마커의 발견에 대한 연구의 중요성이 강조되고 있다. Therefore, the need for early diagnosis is required to reduce mortality from ovarian cancer. In general, the diagnosis of ovarian cancer is made by ultrasound, X-ray CT, MRI, and blood tumor markers (CA125). If lesions of a disease are found by these methods, a relatively accurate test result can be obtained through a precise biopsy. However, the above-described image diagnosis is inconvenient for patients to suffer from pain, and the cancer cells may spread to other external organs in the process of removing the tissue for histological examination. In addition, the level of tumor markers in the blood (CA125) can be elevated due to multiple genital problems, and the rate of positive response to early ovarian cancer is low, so cancer markers alone can not confirm cancer. Therefore, the importance of research on the discovery of biomarkers for prediction or diagnosis that can detect ovarian cancer early is emphasized.
난소암의 예후 예측용 바이오마커와 관련하여 대한민국 공개특허 제2014-0024860호에는 난소암 환자로부터 분리한 생물학적 샘플 내 바이오마커의 발현 수준을 측정하여 난소암의 존재, 아류형 및 단계를 예측하기 위한 바이오마커 패널, 진단방법 및 시험키트에 대하여 개시하고 있으며, 대한민국 등록특허 제10-1102960호에는 3차원적으로 배양된 암 세포주에 방사선을 조사하여 유전자의 발현 변화를 분석하여 암 특이적인 유전자를 검출하는 방법에 대한 것으로, 상기 방법은 2차원적인 세포 배양 시스템에서는 검출하지 못함 암과 관련된 타켓 유전자의 검출이 가능하다고 개시되어 있다. 이때, 일부 선행문헌에서 암 관련 유전자의 선별은 유전자의 발현 양상 또는 변화를 분석하여 이루어지는데, 상기 유전자의 발현 양상은 일반적으로 지지 벡터 머신(support vector machines, SVM), 신경망, 결정트리, k-최근접 이웃(k-nearest neighbor, k-NN), 랜덤 포리스트 등과 같은 기계 학습 알고리즘들을 이용하여 분석되어 왔다. 그러나 상기 방법들은 유전자들 간의 상호작용을 고려하지 못하고, 개별 유전자들을 기반으로 하여 고차원 공간상에 사상시키거나 결정 경계를 이용한 분류 방법들이기 때문에 암환자의 발현 데이터에서 유전자 선택과 분류의 정확도가 다소 떨어지는 문제가 있다. 또한 이러한 방법들은 단순한 기계적 알고리즘을 적용한 방법으로서 환자 자료 또는 임상 자료에서 나타나는 유전적, 임상적 특징을 접목하지 않은 방법들이다.
Regarding the biomarker for prediction of prognosis of ovarian cancer, Korean Patent Publication No. 2014-0024860 discloses a method for predicting the presence, subtype and stage of ovarian cancer by measuring the expression level of biomarker in a biological sample isolated from ovarian cancer patients Korean Patent No. 10-1102960 discloses a biomarker panel, a diagnostic method and a test kit, and Korean Patent No. 10-1102960 discloses a method for detecting a cancer-specific gene by analyzing the expression of a gene by irradiating a cancer cell line cultured three- It is disclosed that this method is capable of detecting target genes associated with undetectable cancers in a two-dimensional cell culture system. In this case, in some prior arts, the selection of cancer-related genes is carried out by analyzing the expression patterns or changes of genes. The expression patterns of the genes are generally classified into support vector machines (SVMs), neural networks, K-nearest neighbors (k-NN), and random forests. However, since the above methods do not take into consideration the interactions among genes, they are classified into high dimensional space based on individual genes or classification methods using crystal boundaries, so that the accuracy of gene selection and classification in cancer patient expression data is somewhat inferior there is a problem. In addition, these methods are simple mechanical algorithms that do not combine the genetic and clinical features of patient data or clinical data.
이에 본 발명자들은 기존의 난소암 환자의 유전자 발현 데이터를 이용하여 난소암 예후와 관련된 유전자의 유전적, 임상적 의미를 적용하면서 정확도가 높은 선별방법을 개발하고자 노력한 결과, 난소암 환자들의 유전자 발현 데이터를 수집한 후 최적화 함수에 대입하여 유전자의 발현 양상이 양봉형 정규 분포(bimodal normal distribution)를 나타내는 유전자 검출한 후, 환자 군집을 분류하고 생존분석을 통해 난소암 예후 예측용 유전자를 선별할 수 있음을 확인하고 본 발명을 완성하였다.
Therefore, the present inventors have tried to develop a highly accurate screening method based on genetic and clinical significance of genes related to ovarian cancer prognosis using gene expression data of existing ovarian cancer patients. As a result, And the gene is expressed in the bimodal normal distribution, the patient population can be classified and the gene for prediction of ovarian cancer prognosis can be selected through survival analysis And completed the present invention.
본 발명의 하나의 목적은 종래 표준화된 난소암 환자의 유전자 발현 데이터를 최적화 함수에 대입하여 난소암의 예후 예측과 관련된 유전자를 간단하고 효율적으로 난소암 예후 예측용 유전자를 선별하는 방법을 제공하는 것이다.One object of the present invention is to provide a method for selecting a gene for prediction of ovarian cancer prognosis in a simple and efficient manner by substituting gene expression data of a patient with a conventional standardized ovarian cancer into an optimization function .
본 발명의 다른 하나의 목적은 종래 표준화된 난소암 환자의 유전자 발현 데이터를 최적화 함수에 대입하여 환자를 고발현 군집 또는 저발현 군집으로 분류한 후 상기 선별된 유전자를 이용하여 난소암 환자의 예후를 판단하는 단계를 포함하는 난소암 환자의 예후를 예측하는 방법을 제공하는 것이다.
Another object of the present invention is to classify the gene expression data of a conventional standardized ovarian cancer patient into an optimization function to classify the patient into a high-expression cluster or a low-expression cluster, and then, using the selected gene, And a method for predicting the prognosis of a patient suffering from ovarian cancer.
하나의 양태로서, 본 발명은 표준화된 난소암 환자의 유전자 발현 데이터를 최적화 함수에 대입하여 환자를 고발현 군집과 저발현 군집으로 분류한 후, 생존분석을 수행하여 상기 분류된 두 환자 군집에 속하는 유전자 중 생존결과가 통계적 유의성을 나타내는 유전자를 재분류하는 단계를 포함하는 난소암 예후 예측용 유전자를 선별하는 방법에 관한 것이다. In one embodiment, the present invention provides a method for screening a patient for ovarian cancer by assigning gene expression data from a standardized ovarian cancer patient to an optimization function to classify the patient into a high expression population and a low expression population, The method comprising the step of reclassifying a gene having a statistically significant survival result in a gene.
본 발명에 있어서, 상기 난소암 환자의 유전자 발현 데이터는 난소암 환자의 생체 내에서 유전자가 mRNA의 형태로 발현하는 유전자의 정보를 모아놓은 정보를 말한다. 상기 mRNA의 형태로 발현하는 유전자는 생체의 생명현상을 유지해야 하거나 조절이 필요한 상황에서 이를 위한 단백질을 만들기 위해 발현하는 것이다.In the present invention, the gene expression data of the ovarian cancer patient refers to information obtained by collecting information on genes expressed in the form of mRNA in vivo in ovarian cancer patients. The gene expressed in the form of the mRNA is expressed in order to maintain the life phenomenon of the living body or to make a protein for the purpose in a condition requiring regulation.
상기 난소암 환자의 유전자 발현 데이터의 수집은 당업계에 알려진 방법이라면 어느 것이나 사용하여 이루어질 수 있다. 예를 들어 마이크로어레이 유전자 발현 자료, 멀티 플렉스 PCR(multiplex polymerase chain reaction), 정량 RT-PCR(quantitative reverse transcription polymerase chain reaction), 타일링 어레이(tiling array)를 이용한 전사체(transcriptome) 해석, 쇼트 리드 시퀀싱(short read sequencing)를 이용하여 수집할 수 있으며, 바람직하게는 마이크로어레이 유전자 발현 자료로부터 수집할 수 있다. 그러나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.Collection of gene expression data of the ovarian cancer patient can be performed using any method known in the art. For example, microarray gene expression data, multiplex polymerase chain reaction (PCR), quantitative reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR), transcriptome analysis using a tiling array, (short read sequencing), preferably from microarray gene expression data. However, the present invention is not limited thereto.
상기 방법으로 수집된 난소암 환자의 유전자 발현 데이터는 통계적으로 분석하기 위해서, 당업계에서 통상적으로 사용하는 다양한 방법의 표준화 방법을 이용할 수 있으며, 바람직하게는 RMA(Robust Multi-array Average) 표준화(normalization) 방법을 사용한다.In order to statistically analyze the gene expression data of the ovarian cancer patients collected by the above method, various standardization methods commonly used in the art can be used. Preferably, RMA (Robust Multi-array Average) standardization ) Method.
하나의 구체적 양태로서, GEO(gene exprssion omnibus) 데이터 베이스에 공개되어 있는 난소암 환자의 mRNA 발현 세트를 수집하였으며, 상기 수집된 mRNA 발현 세트를 통계 프로그램 R 상에서 affy bioconductor library의 RMA 방법을 이용하여 표준화한 후 log2 값으로 변환하여 유전자 발현 양상을 결정하는데 사용하였다.In one specific embodiment, a set of mRNA expressions of ovarian cancer patients disclosed in the GEO (gene exprssion omnibus) database was collected and the collected mRNA expression sets were standardized using the RMA method of the affy bioconductor library on the statistical program R And then converted to log 2 values to determine gene expression patterns.
본 발명에 있어서, 고발현 군집과 저발현 군집의 분류는 상기 수집된 난소암 환자의 유전자 발현 데이터를 대상으로 최적화 함수에 대입하여 양봉형 정규분포(bimodal distribution) 양상을 나타내는 유전자를 검출한 후 두 개의 정규분포(normal distribution)가 교차하는 지점을 컷오프(cutoff) 값으로 지정하고, 상기 분류된 각 유전자의 컷오프 값을 기준으로 데이터 값이 증가하는 환자를 고발현 군집으로, 데이터 값이 감소하는 환자를 저발현 군집으로 분류하는 것을 특징으로 한다. 여기서, 데이터 값은 유전자의 발현량을 의미한다.In the present invention, the high-expression clusters and the low-expression clusters are classified into the optimization function of the gene expression data of the collected ovarian cancer patients, the genes showing the bimodal distribution pattern are detected, A point where the normal distribution crosses a cutoff value and a patient whose data value increases based on the cutoff value of each of the classified genes is referred to as a high expression cluster and a patient whose data value decreases And low-expression clusters. Here, the data value means the expression amount of the gene.
본 발명에 있어서, 상기 최적화 함수의 일반식은 하기 수학식 1과 같다.
In the present invention, the general formula of the optimization function is as shown in Equation (1).
여기서, 상기 μ1와 μ2는 두 군집의 정규분포의 평균(means of the two normal distributions)이고, σ1와 σ2는 두 군집의 표준편차(standard deviations of the two normal distributions)이며, π는 mixing parameter(percentage of the distribution)로 전체 환자군 중에서 군집 1의 환자가 차지하는 비율을 말하며, φ는 정규분포식(normal distribution function), yi 는 i번째 환자의 유전자 발현 정도, n은 수집된 전체 환자수를 의미한다.Where μ 1 and μ 2 are means of the two normal distributions of the two clusters, and σ 1 and σ 2 are Π is the mixing parameter (percentage of the distribution) of the population, and φ is the normal distribution function of the population. , y i is the degree of gene expression in the i-th patient, and n is the total number of patients collected.
본 발명에 있어서, 상기 양봉형 정규분포(bimodal distribution) 양상을 나타내는 유전자는 난소암 환자 집단에서 특정 유전자의 발현 정도가 뚜렷하게 다른 두 군의 집단이 존재하는 것으로 환자 모집단(patient population)에서 유전적 변이(genetic mutation), 유전적 다형성(genetic polymorphism), 유전자의 소실(genetic deletion)이나 증폭(amplification), 유전자 발현 조절 변화(change of gene expression regulation) 등 다양한 유전적 변화가 일어났다는 것을 의미한다. 특히, 발현정도가 뚜렷한 양봉형 정규분포 양상을 나타내는 동시에 두 유전자 군집의 생존결과가 통계적 유의성을 보이면서 다르게 나타나는 경우 난소암에 있어서 이 유전자 발현정도의 변화가 난소암의 예후와 밀접하게 연관되어 있다고 볼 수 있다.In the present invention, the gene showing the bimodal distribution pattern in the present invention is a group of two groups in which the expression level of a specific gene is distinctly different in the ovarian cancer patient population. The genetic mutation in the patient population This means that various genetic changes such as genetic mutation, genetic polymorphism, genetic deletion or amplification, and change of gene expression regulation have occurred. In particular, if the survival results of the two gene clusters show a statistically significant difference while showing a bevy-shaped normal distribution pattern with a high degree of expression, the change in the degree of gene expression in ovarian cancer is closely related to the prognosis of ovarian cancer have.
따라서, 본 발명에 따른 수학식 1은 난소암 환자의 유전자 발현 데이터로부터 양봉형 정규분포 양상을 나타내는 유전자를 선별함으로써 난소암 환자군에서 뚜렷한 유전적 변화를 나타내는 유전자의 검색을 가능하게 한다는 장점이 있다. 또한 결과적으로 기존에는 발현 분포의 특징에 대한 고려없이 평균값(mean)이나 중앙값(median), 임의의 변위치(quantile)를 컷오프로 사용하여 고발현군과 저발현군을 나누던 방식에 비하여 유전적, 임상적 의미가 부여된 컷오프의 설정이 가능하게 되므로 정확하게 환자를 고발현 군집과 저발현 군집으로 분류할 수 있다는 장점이 있다.Therefore, the formula (1) according to the present invention is advantageous in that it can search for a gene showing a clear genetic change in the ovarian cancer patient group by selecting a gene showing a normal distribution pattern of the beverage from the gene expression data of ovarian cancer patients. As a result, in comparison with the method of dividing the high and low expression groups using the mean, median, and quantile as cutoffs without consideration of the characteristics of the expression distribution, It is possible to accurately classify patients into high-expression clusters and low-expression clusters.
본 발명에 있어서, 상기 생존분석(survival analysis)은 상기 분류된 두 환자 군집의 유전자를 이용하여 생존여부(overall survival) 집단을 분류할 수 있는지의 여부를 알아보기 위한 통계학적 기술을 의미한다.In the present invention, the survival analysis refers to a statistical technique for determining whether or not an overall survival group can be classified using the genes of the two patient clusters classified as above.
상기 생존분석은 당업계에서 통상적으로 사용하는 다양한 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 단일 변수 분석법인 카플란-마이어법(kaplan-meier method) 또는 로그-랭크 시험법(log-rank test)을 사용하거나, 다중 변수 분석법인 콕스 비례 위험 회귀 모델(cox proportional-hazards regression model)을 사용하여 할 수 있다.Various methods commonly used in the art can be used for the above survival analysis. For example, the Kaplan-Meier method or the log-rank test, which is a univariate analysis, is used, or the Cox proportional-hazards regression model ) Can be used.
본 발명에 있어서, 상기 난소암 예후 예측용 유전자는 난소암 환자의 유전자 발현 데이터를 상기 수학식 1에 대입하여 분류된 고발현 군집과 저발현 군집에 속하는 유전자 중 생존결과가 통계적 유의성을 나타내는 유전자인 것을 특징으로 한다. In the present invention, the gene for ovarian cancer prognosis prediction is a gene that is statistically significant in the survival result among the genes belonging to the high expression cluster and the low expression cluster classified by substituting the gene expression data of the patient with ovarian cancer into the expression .
하나의 구체적 양태로서, 난소암 환자의 유전자 발현 데이터(GPL 96 및 GPL 570)에서 유전적 변화가 일어난 유전자가 될 확률이 높다는 가정 하에 상기 수학식 1을 사용하여 양봉분포(bimodal distribution)를 나타내는 유전자를 검출하고, 컷오프 값을 기준으로 환자를 고발현 군집과 저발현 군집으로 분류한 다음 콕스 비례 위험 모델, 로그 순위 검정 및 카플란-마이어 방법을 이용하여 상기 분류된 두 환자 군집에서 생존결과가 통계적 유의성을 나타내는 유전자로 재분류한 결과, 발현량이 증가하면서 생존확률이 감소하는 유전자, 즉, 예후가 나쁜 유전자(6개 up-regulation: SRPX2, HES1, NELL2, NRAS, PMEPA1 및 TGFB1I1)와 발현량이 감소하면서 생존확률이 감소하는 유전자, 즉, 예후가 좋은 유전자(6개 down-regulation: FOXO1, ID4, PAEP, UBR5, SLC5A1 및 IFT74)를 발견하였으며, 종래 알려진 자료를 토대로 상기 재분류된 유전자들은 난소암의 예후와 밀접한 관련이 있음을 확인하였다.In one specific embodiment, a gene showing a bimodal distribution using the above equation (1), on the assumption that the gene expression data (GPL 96 and GPL 570) of a patient with ovarian cancer has a high probability of being a genetic altered gene , And classified the patients into high-expression clusters and low-expression clusters based on the cutoff value, and then using the Cox proportional hazards model, log rank test, and Kaplan-Meier method, the survival results were statistically significant (6 up-regulation: SRPX2, HES1, NELL2, NRAS, PMEPA1 and TGFB1I1) and the expression level decreased as the expression level increased and the survival probability decreased. (6 down-regulation: FOXO1, ID4, PAEP, UBR5, SLC5A1, and IFT74) that have a low survival probability, Based on the data, we confirmed that the reclassified genes are closely related to the prognosis of ovarian cancer.
본 발명의 명세서에서, 용어 "예후"는 환자에서의 난소암 발병 또는 외과적 시술 후 일정기간 내 암 전이 여부 또는 생존기간을 예측하는 것을 의미한다. In the context of the present invention, the term "prognosis" means predicting whether or not a cancer metastasis or survival period will occur within a certain period of time after ovarian cancer or surgical procedures in a patient.
본 발명의 명세서에서, 용어 "생존여부(overall survival)"은 외과적 수술 후 환자의 생존 여부를 알고 있는 기간을 의미한다.
In the context of the present invention, the term "overall survival" refers to the period of time that a patient is known to survive after surgical operation.
다른 하나의 양태로서, 본 발명은 난소암 환자의 생물학적 시료로부터 측정된 유전자 발현 데이터를 상기 수학식 1에 대입하여 환자를 고발현 군집 또는 저발현 군집으로 분류한 후 난소암 환자의 예후를 판단하는 단계를 포함하는 난소암 환자의 예후를 예측하는 방법에 관한 것이다. In another aspect, the present invention relates to a method for determining the prognosis of a patient with ovarian cancer by classifying the gene expression data measured from a biological sample of an ovarian cancer patient into the above formula (1) and classifying the patient into a high expression cluster or a low expression cluster To a method for predicting the prognosis of a patient with ovarian cancer.
본 발명에 있어서, 상기 생물학적 시료는 개체로부터 얻은 각종 유형의 시료, 구체적으로 고체 조직 시료, 액체 조직 시료, 생물학적 액체, 기관지 흡입액, 세포 및 세포 단편을 사용할 수 있다. 생물학적 시료의 구체적인 예로는 수술과정에서 개체로부터 제거한 고체 조직 시료, 병리학적 표본, 보존된 시료 또는 생검 표본, 조직 배양액 또는 이들로부터 유래된 세포 및 이들의 자손과, 이들의 급원으로부터 제조된 절편 또는 도말이 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.In the present invention, the biological sample may be various types of samples obtained from an individual, specifically, a solid tissue sample, a liquid tissue sample, a biological liquid, a bronchial suction liquid, a cell, and a cell fragment. Specific examples of biological specimens include solid tissue samples, pathological specimens, preserved specimens or biopsy specimens, tissue culture fluids or cells derived therefrom and their offspring removed from the subject during the surgical procedure, But is not limited thereto.
본 발명에 있어서, 상기 고발현 군집과 저발현 군집을 분류하는 방법은 상술한 바와 같으므로, 이하에서는 생략한다.In the present invention, the method of classifying the high-expression cluster and the low-expression cluster has been described above, and thus will not be described below.
본 발명에 있어서, 상기 난소암 환자의 예후는 본 발명에 따라 분류된 고발현 군집에 속하는 유전자가 SRPX2(Sushi repeat-containing protein), HES1(hairy and enhancer of split-1), NELL2(protein kinase C-binding protein), NRAS(neuroblastoma RAS viral (v-ras) oncogene homolog), PMEPA1(transmembrane prostate androgen-induced protein) 및 TGFB1I1(transforming growth factor beta-1-induced transcript 1 protein)로 이루어진 군으로부터 선택된 1개 또는 2개 이상, 바람직하게는 5개 이상, 보다 바람직하게는 전체 유전자인 경우, 난소암의 재발 가능성이 높고 생존 예후가 나쁜 환자로 판단하고, 저발현 군집에 속하는 유전자가 FOXO1(forkhead box protein O1), ID4(DNA-binding protein inhibitor), PAEP(progestogen-associated endometrial protein), UBR5(Ubiquitin protein ligase E3 component n-recognin 5), SLC5A1(Solute carrier family 5 (sodium/glucose cotransporter), member 1) 및 IFT74(Intraflagellar transport protein 74 homolog)로 이루어진 군으로부터 선택된 1개 또는 2개 이상, 바람직하게는 5개 이상, 보다 바람직하게는 전체 유전자인 경우, 난소암의 재발 가능성이 낮고 생존 예후가 좋은 환자로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the prognosis of the ovarian cancer patient is as follows: the genes belonging to the high-expression clusters classified according to the present invention are SRPX2 (hair repeat- containing protein), HES1 (hairy and enhancer of split- -binding protein, NRAS (neuroblastoma RAS viral (ras) oncogene homolog), PMEPA1 (transmembrane prostate androgen-induced protein), and TGFB1I1 (transforming growth factor beta-1-induced
하나의 구체적 양태로서, 새로운 난소암 환자의 mRNA 데이터를 상기 수학식 1에 대입하여 양봉분포 양상을 나타내는 유전자를 검출한 후, 상기 검출된 유전자가 SRPX2이며 컷오프(cutoff) 값을 기준으로 고발현 군집에 속하는 경우 이 환자는 생존예후가 좋지 못한 것으로 판단할 수 있다.In a specific embodiment, mRNA data of a new ovarian cancer patient is substituted into the above formula (1) to detect a gene showing the bee-like distribution pattern, and then the detected gene is SRPX2 and high expression clusters based on the cutoff value , The patient may be judged as having a poor prognosis for survival.
따라서, 본 발명에 따른 난소암 환자의 예후를 예측하는 방법은 당업계에서 통상적으로 이루어지는 생존분석을 실시하지 않더라도 난소암의 예후를 예측할 수 있으므로 불필요한 항암치료를 줄일 수 있는 예후 진단에 유용하게 이용할 수 있을 것이다.
Therefore, the method of predicting the prognosis of a patient with ovarian cancer according to the present invention can be used for diagnosing a prognosis which can reduce unnecessary cancer treatment because the prognosis of ovarian cancer can be predicted without performing the survival analysis conventionally performed in the art There will be.
한편, 난소암 환자의 생물학적 시료로부터 본 발명에 따라 선별된 예후 예측용 유전자들의 mRNA 존재 여부, 이들의 발현정도 또는 이들의 유전자에 의해 코딩되는 단백질의 발현 함량에 따라 난소암의 예후를 예측할 수 있으므로, 난소암의 예후 예측을 위한 마커 유전자로 사용될 수 있다.On the other hand, the prognosis of ovarian cancer can be predicted from the biological samples of ovarian cancer patients according to the present invention, the presence or absence of mRNA of the genes for prediction of prognosis, the expression level thereof, or the expression level of protein encoded by these genes , Can be used as marker genes for the prognosis of ovarian cancer.
본 발명에 있어서, 상기 예후 예측용 마커, 예후 예측을 위한 마커 또는 예후 예측 마커는 난소암 세포를 정상 세포와 구분하여 난소암 치료 후 재발 여부를 비롯한 예후를 예측할 수 있는 물질을 의미한다.
In the present invention, the prognostic marker, the prognostic marker, or the prognostic marker is a substance that can distinguish ovarian cancer cells from normal cells and predict a prognosis, including recurrence after ovarian cancer treatment.
본 발명에 따른 방법은 최적화 함수를 통해 난소암 예후 예측을 위한 유전자를 정확하면서도 간단하게 선별할 수 있다. 아울러, 상기 방법으로 선별된 난소암 예후 예측 유전자들의 발현 데이터를 최적화 함수를 이용하여 고발현군과 저발현군으로 분류함으로써 난소암의 예후를 예측하여 불필요한 항암치료를 줄일 수 있는 예후 진단에 유용하게 이용될 수 있다.
The method according to the present invention can accurately and simply select genes for ovarian cancer prognosis prediction through the optimization function. In addition, the expression data of the ovarian cancer prognosis prediction genes selected by the above method are classified into the high-incidence group and the low-expression group by using the optimization function, so that it is useful for the diagnosis of the prognosis that can reduce the unnecessary cancer treatment by predicting the prognosis of ovarian cancer .
도 1a 및 도 1b는 본 발명의 일 실시예에 따라 선별된 난소암의 OS(overall survival)와 연관된 6개의 유전자로서 발현이 증가하면서 예후 좋지 못한 유전자의 양봉분포 및 생존곡선을 측정한 결과이다.
도 2a 및 도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따라 선별된 난소암의 OS(overall survival)와 연관된 6개의 유전자로서 발현이 감소하면서 예후 좋은 유전자의 양봉분포 및 생존곡선을 측정한 결과이다.FIGS. 1A and 1B are graphs showing the results of measuring the apical distribution and survival curves of genes with poor prognosis with increasing expression as six genes associated with OS (overall survival) of selected ovarian cancer according to an embodiment of the present invention.
FIGS. 2A and 2B are graphs showing the results of measuring the bee distribution and survival curve of a good prognosis gene with a decrease in expression as six genes associated with OS (overall survival) of the selected ovarian cancer according to an embodiment of the present invention.
이하, 실시예를 통하여 본 발명을 더욱 상세히 설명하고자 한다. 이들 실시예는 오로지 본 발명을 보다 구체적으로 설명하기 위한 것으로서, 본 발명의 요지에 따라 본 발명의 범위가 이들 실시예에 의해 제한되지 않는다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명할 것이다.
Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to Examples. It is to be understood that the scope of the present invention is not limited by these examples in accordance with the gist of the present invention, and it is to be understood by those skilled in the art that the present invention is not limited thereto It will be obvious.
실시예 1 : 난소암 환자의 mRNA 발현 데이터 세트 수집Example 1: Collection of mRNA expression data sets in ovarian cancer patients
난소암 환자의 mRNA 발현 데이터 세트를 공개 데이터베이스인 GEO(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo)에서 수집하였다. 수집된 데이터 세트는 Affymetrix genechip human genome U133 array set HG-U133A 플랫폼(GPL96)을 기반으로 한 난소암 환자(451명) 데이터 세트와 Affymetrix genechip human genome U133 array set HG-U133 plus 2.0 플랫폼(GPL570)을 기반으로 한 난소암 환자(801명) 데이터 세트이다. 상기 두 개의 플랫폼은 생존정보가 생존여부(overall survival)에 대한 것이였다. 생존여부(overall survival)는 예후 결정에 있어 가장 결정적인 사건인 점, 암 고유의 특성에 의해 결정된다는 점 및 수집된 데이터에서 가장 많은 환자가 생존여부에 대한 정보를 가지고 있다는 점을 기반으로 생존여부(overall survival)를 기초로하여 생존분석을 수행하였다. A set of mRNA expression data from ovarian cancer patients was collected from the public database GEO (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo). The collected data set includes the Affymetrix genechip human genome U133 array set and the Affymetrix genechip human genome U133 array set HG-U133 plus 2.0 platform (GPL570) based on the HG-U133A platform (GPL96) Based on data from 801 patients with ovarian cancer. The two platforms were for survival information about overall survival. Overall survival is the most crucial event in prognosis, is determined by the inherent characteristics of the cancer, and based on the fact that the largest number of patients in the collected data have information on survival, survival analysis was performed based on overall survival.
구체적으로, 공개 데이터베이스인 GEO로부터 수집한 데이터 세트의 원본파일(.CEL)을 다운받아 RMA(Robust Multi-array Average) 방법을 이용하여 표준화(normalize)시켰다. 표준화 시킨 데이터는 log2 로 변환하여 사용하였다.
Specifically, the original file (.CEL) of the data set collected from the public database GEO was downloaded and normalized using a robust multi-array average (RMA) method. The standardized data was converted to log 2 and used.
실시예 2 : 양봉분포(bimodal distribution) 및 통계학적 분석을 통한 난소암 예후 예측 관련 유전자 선별Example 2: Selection of genes related to prediction of ovarian cancer prognosis through bimodal distribution and statistical analysis
본 발명자들은 양봉분포(bimodal distribution)를 나타내는 유전자의 경우 유전적 변화가 일어난 유전자가 될 확률이 높다는 가정 하에 하기 수학식 1에 나타낸 최적화 함수를 사용하여 양봉분포(biomodal distribution)를 나타내는 유전자를 선별하였다. The present inventors selected a gene showing a biomodal distribution by using the optimization function shown in the following
구체적으로, 상기 실시예 1에서 표준화시킨 데이터를 하기 수학식 1에 대입하여 양봉분포(biomodal distribution)를 나타내는 유전자를 선별하였다. 그 다음 상기 이봉분포는 두 개의 정규분포(normal distribution)가 교차하는 지점을 분철(cutoff)로 지정하고, 환자군을 고발현군(high expression)과 저발현군(low expression)으로 나누었다.
Specifically, the data representing the biomodal distribution was selected by substituting the data normalized in Example 1 into the following equation (1). The bimodal distribution was then designated as a cutoff point at which the two normal distributions intersected and the patient group was divided into high expression and low expression groups.
[수학식 1][Equation 1]
μ1, μ2 : means of the two normal distributions μ 1 , μ 2: means of the two normal distributions
σ1, σ2 : standard deviations of the two normal distributions σ 1 , σ 2: standard deviations of the two normal distributions
π : mixing parameter(percentage of the distribution)π: mixing parameter (percentage of the distribution)
φ : normal distribution functionφ: normal distribution function
y1 : expression level of ith sample
y 1 : expression level of i th sample
또한, 상기 정규분포(normal distribution) 양상을 나타내는 유전자들과 예후와의 관련성을 확인하기 위하여 유전자 발현 값의 증가에 따라 변동하는 위험도를 추정하여 단변량의 의미를 알아내는데 쓰이는 콕스 비례 위험 모델(Cox proportional hazards regression model)과 생존률에 유의한 차이가 없다는 귀무가설을 검정하는데 사용되는 로그 순위 검정(log-rank test)을 이용하여 생존분석을 실시하였다. 또한, 카플란-마이어 곡선(kaplan-meier curves)를 이용하여 생존률 그래프를 구하였다. 이를 토대로 난소암 예후 예측 유전자를 선별하였다. 그 결과를 도 1a, 도 1b, 도 2a, 도 2b 및 표 1에 나타내었다.
In order to confirm the relationship between the genes exhibiting the normal distribution pattern and the prognosis, the Cox proportional hazards model (Cox proportional hazards model), which is used for estimating the risk of fluctuation with increasing gene expression values, The survival analysis was performed using the log-rank test, which was used to test the null hypothesis that there was no significant difference between the proportional hazards regression model and the survival rate. Survival rate graphs were also obtained using Kaplan-Meier curves. Based on this, we selected ovarian cancer prognostic genes. The results are shown in Figs. 1A, 1B, 2A, 2B and 1.
실험결과, Affymetrix HG-U133A(GPL96)와 HG-U133 Plus 2.0(GPL570) 마이크로어레이 기반의 두개의 데이터 세트를 이용한 분석에서, 공통된 12개의 유전자, 즉 발현이 증가하면서 예후가 좋지 못한 6개 유전자(up-regulated genes; SRPX2, HES1, NELL2, NRAS, PMEPA1, TGFB1I1), 발현이 감소하면서 예후가 좋지 못한 6개 유전자(down-regulated genes; FOXO1, ID4, PAEP, UBR5, SLC5A1, IFT74)를 발견하였다.
As a result of the analysis using two data sets based on Affymetrix HG-U133A (GPL96) and HG-U133 Plus 2.0 (GPL570) microarrays, 12 genes in common, that is, 6 genes with poor prognosis with increased expression ID4, PAEP, UBR5, SLC5A1, and IFT74) with a decreased expression and a poor prognosis were found in the expression levels of up-regulated genes (SRPX2, HES1, NELL2, NRAS, PMEPA1 and TGFB1I1) .
Claims (4)
[수학식 1]
여기서, μ1와 μ2는 두 집단의 정규분포의 평균(means of the two normal distributions)이고, σ1와 σ2는 두 집단의 표준편차(standard deviations of the two normal distributions)이며, π는 mixing parameter(percentage of the distribution)로 전체 환자군 중에서 집단 1의 환자가 차지하는 비율을 말며, φ는 정규분포식(normal distribution function), yi 는 i번째 환자의 유전자 발현 정도, n은 수집된 전체 환자수를 의미한다.
The gene expression data of the standardized ovarian cancer patient group was substituted into Equation 1 below to classify the patient into a high-expression cluster and a low-expression cluster, and then subjected to a survival analysis to determine the survival And sorting genes whose results are statistically significant. ≪ RTI ID = 0.0 > 5. < / RTI >
[Equation 1]
Where μ 1 and μ 2 are the mean of the two normal distributions of the two groups, and σ 1 and σ 2 are Π is the mixing parameter (percentage of the distribution), and ρ is the normal distribution function of the patients in group 1, , y i The the degree of gene expression in the i-th patient, and n is the total number of patients collected.
2. The method according to claim 1, wherein the genes that belong to the high-expression clusters and show a statistically significant survival result include SRPX2 (Sushi repeat-containing protein), HES1 (hairy and enhancer of split-1), NELL2 (protein kinase C- , NRAS (neuroblastoma RAS viral (ras) oncogene homolog), PMEPA1 (transmembrane prostate androgen-induced protein) and TGFB1 I1 (transforming growth factor beta-1-induced transcript 1 protein) A method for selecting a gene for predicting the prognosis of ovarian cancer.
2. The method according to claim 1, wherein the genes belonging to the low-expression clusters and showing a statistically significant survival result are FOXO1 (forkhead box protein O1), DNA-binding protein inhibitor (ID4), progestogen-associated endometrial protein (PAEP), UBR5 protein ligase E3 component n-recognin 5), SLC5A1 (Solute carrier family 5 (sodium / glucose cotransporter), member 1) and IFT74 (Intraflagellar transport protein 74 homolog) Of ovarian cancer prognosis.
The gene expression data measured from the biological sample of the ovarian cancer patient is substituted into the high expression cluster and the low expression cluster by substituting the gene expression data measured in the above formula 1 into the high expression cluster and the low expression cluster, 1 or 2 or more of the ovarian cancer is considered to be a patient having a high likelihood of recurrence of ovarian cancer and a poor survival prognosis and the gene belonging to the low expression cluster is one or more selected from the group consisting of the genes of the third paragraph, And determining that the survival prognosis is good. The method of predicting the prognosis of patients with ovarian cancer.
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