KR20180020930A

KR20180020930A - Tp53 돌연변이 유전자와 관련된 유전자를 탐색하는 방법 및이의 방법으로 선정된 위암의 예후 또는 약물 반응성 예측용 마커 조성물

Info

Publication number: KR20180020930A
Application number: KR1020170105375A
Authority: KR
Inventors: 남승윤; 박성진; 김연희; 임승묵
Original assignee: 국립암센터
Priority date: 2016-08-19
Filing date: 2017-08-21
Publication date: 2018-02-28
Also published as: KR101999895B1

Abstract

따라서, 본 발명은 TP53 돌연변이 유전자와 통계적으로 유의하게 연관된 유전자를 탐색하는 방법, 이의 방법으로 선정된 위암의 예후 또는 약물 반응성을 예측하기 위한 마커 조성물, 이의 돌연변이 여부를 검출하는 제제를 포함하는 위암의 예후 또는 약물 반응성 예측용 조성물 및 키트, 및 상기 마커 조성물을 이용하여 위암의 예후 또는 약물 반응성을 예측하는 방법을 제공한다. 본 발명은 위암의 예후 또는 약물 반응성을 신속하고 정확하게 예측하고, 예측된 예후 또는 약물 반응성 결과에 따른 적절한 치료방향을 결정할 수 있어 위암으로 인한 사망률의 감소에 크게 기여할 수 있는 이점이 있다.

Description

TP53 돌연변이 유전자와 관련된 유전자를 탐색하는 방법 및이의 방법으로 선정된 위암의 예후 또는 약물 반응성 예측용 마커 조성물{Method for detecting genes related with TP53 mutation gene and selected marker compositions for predicting gastric cancer prognostication or drug reactivity by the same method}

본 발명은 TP53 돌연변이 유전자와 관련된 유전자를 탐색하는 방법 및 이의 방법으로 선정된 위암의 예후 또는 약물 반응성예측용 마커 조성물에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 TP53 돌연변이 유전자와 통계적으로 유의하게 연관된 유전자를 탐색하는 방법, 이의 방법으로 선정된 위암의 예후 또는 약물 반응성을 예측하기 위한 마커 조성물, 이의 돌연변이 여부를 검출하는 제제를 포함하는 위암의 예후 또는 약물 반응성 예측용 조성물 및 키트, 및 상기 마커 조성물을 이용하여 위암의 예후 또는 약물 반응성을 예측하는 방법에 관한 것이다.

국내에서 위암의 발생률은 두 번째로 빈번하게 나타나며, 갑상샘암종을 제외하면 첫 번째로 빈번하게 발생하는 암이다. 위암의 증상은 전혀 증상이 없는 경우에서부터 격심한 통증에 이르기까지 다양한 양상을 나타난다. 또한,　위암의 증상은 어떤 특성을 가지는 것이 아니라 일반적인 소화기 증상을 나타낸다. 일반적으로　위암의 초기에는 증상이 없는 경우가 대부분이며, 있다고 하더라도 경미하여 약간의 소화불량이나 상복부 불편감을 느끼는 정도이므로 대부분의 사람들이 이를 간과하기 쉬워　위암의 사망률을 높이는 원인이 되기도 한다.

현재까지의　위암의 검사수단은 물리적인 것이 대부분이었다. 그 첫번째로는 위장 X-선 촬영으로 이중조영법, 압박촬영법, 점막촬영법 등이 있으며, 두번째로는 위내시경으로 위속을 직접 눈으로 들여다 볼 수 있게 하여, X선 검사에서 나타나지 않는 아주 작은 병변도 발견할 수 있을 뿐 아니라　위암이 의심스러운 장소에서 직접조직검사를 시행할 수도 있어, 위암 진단율을 높이고 있다. 하지만, 이 방법은 위생상의 문제와 검사가 진행되는 동안 환자로 하여금 고통을 감수해야 하는 단점이 있었다. 따라서, 최근에는　위암에서 특이적으로 발현되는　유전자　마커의 발현수준을 측정함으로써　위암을 진단하려는 연구가 이루어지고 있으나,　위암　환자의　예후를 예측하기 위한　유전자　마커에 대한 연구는 상대적으로 덜 이루어지고 있다.

위암　환자의 생존율은 진단받은 시점의 병리학적 병기에 의존한다. 그러나, 같은 병기로 진단된　위암이라도 그　예후는 환자마다 차이가 있으므로　위암의 효과적인 치료를 위해서는　위암의 조기발견뿐만 아니라,　위암의　예후를 정확하게 예측하는 것이 무엇보다 중요하다.

종래에는　위암　환자의　예후를 예측하기 위하여 해부학적인 관찰방법 (암세포의 침윤 정도 및 전이된 림프절의 개수)을 사용하였으나, 의사의 주관적인 판단이 개입될 수 있고,　예후를 정확하게 예측하는데 한계가 있었다.

한편, TP53은 암에서 자주 돌연변이되는 유전자 중 하나이다. Li-Fraumeni 또는 Li-Fraumeni 유사 증후군과 같은 유전상태에 있는 배아 TP53 돌연변이가 유전암을 유발하며, 알려진 모든 암 중 5 - 50%가 체세포 TP53 돌연변이와 관련되어 있다. 특히 위암에서 아시아-태평양 지역 암 사망 원인의 50%는 TP53 체세포 돌연변이로 확인된다. 또한, 암 치료를 위한 화학요법에서 DNA-손상 약물에 대하여 반응하는 TP53의 역할은 치료적 관점에서 중요하다. 암에서 TP53 돌연변이가 빈번히 발견됨에도 불구하고, 많은 연구에서 TP53 돌연변이와 임상병리학적 표현형을 식별해내는데 실패하였다. 이러한 배경하에, 본 발명자는 돌연변이 TP53과 관련된 대안적 유전자를 발굴하기 위하여 전유전체(genomewide)적 관점에서 연구하였다.

이에 본 발명자들은 돌연변이 TP53과 관련된 대안적 유전자를 발굴하는 방법을 개발하고, 대안적 유전자를 통해 위암 예후를 예측하는 방법을 개발하여 본 발명을 완성하였다.

따라서, 본 발명의 목적은 TP53 돌연변이 유전자와 통계적으로 유의하게 관련된 유전자를 탐색하는 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 상기 방법으로 선정된 하나 이상의 유전자를 포함하는 위암의 예후 또는 약물 반응성 예측용 마커 조성물을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 상기 위암의 예후 또는 약물 반응성 예측용 마커 조성물의 유전자 돌연변이 여부를 검출하는 제제를 포함하는 위암의 예후 또는 약물 반응성 예측용 조성물을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 상기 위암의 예후 또는 약물 반응성 예측용 마커 조성물의 유전자 돌연변이 여부를 검출하는 제제를 포함하는 위암의 예후 또는 약물 반응성 예측용 키트를 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 위암의 예후 예측용 마커 조성물을 이용한 위암 치료용 약물의 스크리닝 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 상기 스크리닝 방법으로 선별된 약물을 포함하는 위암 예방 또는 치료용 약학적 조성물을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 위암의 예후를 예측하는 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 위암의 약물 반응성을 예측하는 방법을 제공하는 것이다.

상기의 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 a) 위암 환자그룹에서 채취한 시료로부터 WNT 신호전달경로의 유전자 또는 miRNA 발현량을 하기 수학식 1 내지 3을 통하여 디지털 코드화를 하는 단계; b) 상기 a)단계의 디지털 코드에 따라 환자군을 그룹화하는 단계; c) 상기 b)단계에서 가장 많은 환자가 포함된 그룹을 선정하는 단계; d) 상기 c)단계에서 선정된 그룹에서 TP53 돌연변이 그룹과 TP53 야생형 그룹으로 나누는 단계; e) 하기 수학식 4를 이용하여, TP53 돌연변이 비율과 임의 유전자 돌연변이 비율의 차이를 확인하는 단계; f) 상기 e)단계에서 확인한 비율의 차이가 5를 초과하는 임의의 유전자를 선별하는 단계; 및 g) 상기 f)단계에서 선별한 유전자에 대해 Fisher 정확검정을 실시하여, p-value가 0.05 미만인 유전자를 선별하는 단계;를 포함하는 TP53 돌연변이 유전자와 통계적으로 유의하게 관련된 유전자를 탐색하는 방법을 제공한다.

WNT 신호전달경로의 유전자 및 miRNA 발현량 집합을 오름차순 (ascending)으로 정렬을 수행 한 각 발현량 값

으로부터 기울기 집합

을 아래와 같이 구함;

[수학식 1]

(상기 수학식 1에서, G_gene은 특정 유전자의 발현량 기울기 집합, g_i는 위치 i와 i+1 사이의 기울기, n 은 샘플 개수임)

다음으로, 최대 기울기

을 아래와 같이 구함;

[수학식 2]

(상기 수학식 2에서, G_gene은 특정 유전자의 문턱치 범위(threshold range)임)

다음으로, 특정 유전자의 기울기가 최대인 τ_gene인 위치 j와 j+1을 기준으로 다음과 같이 변환 함수 f(x)를 정의함;

[수학식 3]

(상기 수학식 3에서, x_j는 위치 j의 발현량임)

[수학식 4]

본 발명의 또 다른 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 CTNNB1 , SLITRK5 , NCOR2, RYR1, GPR112, NRXN1, MYH6, MLL3 및MTUS2 유전자로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 유전자를 포함하는 위암의 예후 예측용 마커 조성물을 제공한다.

본 발명의 또 다른 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 상기 위암의 예후 예측용 마커 조성물의 유전자 돌연변이 여부를 검출하는 제제를 포함하는 위암의 예후 예측용 조성물을 제공한다.

본 발명의 또 다른 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 상기 위암의 예후 예측용 마커 조성물의 유전자 돌연변이 여부를 검출하는 제제를 포함하는 위암의 예후 예측용 키트를 제공한다.

본 발명의 또 다른 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 상기 위암의 예후 예측용 마커 조성물을이용하여 대표 위암 세포주를 선별하는 단계; 및 선별된 위암 세포주에 약물 후보군을 처리하여 역유전자 발현 유도 여부를 확인하는 단계를 포함하는 위암 치료용 약물의 스크리닝 방법을 제공한다.

본 발명의 또 다른 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 상기 스크리닝 방법으로 선별된 약물을 포함하는 위암 예방 또는 치료용 약학적 조성물을 제공한다.

본 발명의 또 다른 목적을 달성하기 위해, 본 발명은

a) 위암 환자로부터 분리된 시료로부터 TP53 유전자의 돌연변이 여부를 확인하는 단계;

b) 상기 a) 단계에서 TP53이TP53 ^WT인 경우, CTNNB1 , SLITRK5 및 NCOR2로이루어진 군에서 선택된 어느 하나의 유전자에서 돌연변이 여부를 추가로 확인하는 단계; 및

c) i) 상기 b) 단계에서 CTNNB1유전자가 CTNNB1 ^WT인 경우, CTNNB ^MUT인 경우 보다 전체 생존율(Overall Survival, OS)이 낮고,

ii) 상기 b) 단계에서 SLITRK5유전자가 SLITRK5 ^WT인 경우, SLITRK5 ^MUT인경우 보다 전체 생존율이 낮고,

iii) 상기 b) 단계에서 NCOR2 유전자가NCOR2 ^WT인 경우, NCOR2 ^MUT인 경우 보다 전체 생존율이 낮은 것으로 판단하는 단계;

를 포함하는 위암의 예후를 예측하는 방법을 제공한다.

본 발명의 또 다른 목적을 달성하기 위해, 본 발명은

a) 위암 환자로부터 분리된 시료로부터 TP53 유전자의 돌연변이 여부를 확인하는단계;

b) 상기 a) 단계에서 TP53이TP53 ^MUT 인 경우, RYR1 유전자의 돌연변이 여부를 추가로 확인하는 단계; 및

c) 상기 b) 단계에서 RYR1 유전자가RYR1 ^WT인 경우, RYR1 ^MUT인 경우 보다 전체 생존율이 낮은 것으로 판단하는 단계;

를 포함하는 위암의 예후를 예측하는 방법을 제공한다.

본 발명의 또 다른 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 NRXN1유전자를 포함하는 다사티닙(dasatinib)에 대한 위암의 약물 반응성 예측용 바이오마커 조성물을 제공한다.

본 발명의 또 다른 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 NRXN1유전자의 돌연변이 여부를 검출하는 제제를 포함하는 다사티닙에 대한 위암의 약물 반응성 예측용 조성물 및/또는 키트를 제공한다.

본 발명의 또 다른 목적을 달성하기 위해, 본 발명은위암 환자로부터 분리된 시료로부터 TP53 유전자 및 NRXN1유전자의 돌연변이 여부를 확인하는 단계를 포함하는 다사티닙(dasatinib)에 대한 위암의 약물 반응성을 예측하는 방법을 제공한다.

본 발명의 바람직한 일실시예에 따르면, 상기 시료에서 TP53 유전자가 TP53 ^MUT이고NRXN1유전자가 NRXN1 ^MUT인 경우 상기 위암 환자는 다사티닙에 대해 감수성을 나타내는 것으로 판별될 수 있다.

도 1은 암유전체지도(TCGA) 위암 데이터세트에서 TP53 돌연변이 여부에 기초한 전체 생존률(Overall Survival) 및 무병생존률(Disease-Free-Survival)을 나타낸 그래프이다.
도 2는 질병에 알려진 네트워크에 전사체 데이터를 디지털 코드로 입력하여, 디지털 코드 패턴별로 환자 그룹을 분류하는 방법에 대한 모식도이다.
도 3a는 위암 연구에서 사용된 miRNA-mRNA 네트워크를 나타내는 모식도이며, 3b는 miRNA-mRNA 네트워크를 디지털 엔코딩한 결과 나타난 패턴의 일례이다.
도 4는 TP53 돌연변이 여부와 임의 유전자 돌연변이 여부에 따라 그룹을 분류한 후, 임상적-분자적 표현형을 조사 방법을 간략히 나타낸 모식도이다.
도 5는 TP53 돌연변이 여부에 따른 분자적 표현형 차이를 나타낸 그래프이다(위에서부터 분자 아형, 인종, CIMP 분류, 복제수 군집, MSI 상태 및 LAUREN 분류).
도 6은 TP53 돌연변이 여부로 그룹을 분류한 후, 분자적 표현형(분자 아형, 복제수 군집)을 조사한 결과를 나타낸 그래프이다.
도 7은 TP53 유전자와 그 외 유전자(CTNNB1, SLITRK5, NCOR2 및 RYR1)의 돌연변이에 따른 생존 분석을 나타낸 그래프이다.
도 8은 TP53 ^WT와 TP53 ^MUT군간 상이한 돌연변이 발생 빈도를 나타낸 그래프와 통계적으로 유의한 다섯개의 유전자 목록을 나타낸 표이다.
도 9는 TP53 ^MUT 일반 그룹 환자들에서 NRXN1 ^WT 와 NRXN1 ^MUT군간 분자 아형, 인종, CIMP(CpG island methylator phenotype), 복제수 변형, MSI 상태 및 Lauren 분류를 나타낸 그래프다.
도 10은 일반 그룹 TP53 ^WT와 NRXN1 ^WT 환자들의 임상 및 분자 프로파일을 나타낸 그래프이다.
도 11은 부트스트래핑(bootstrapping)을 위한 세 가지 실험 설계를 나타낸 것이다.
도 12는SNU-16 및 SNU-668 위암 세포주를 이용하여NRXN1 돌연변이에 따른 인산화효소 저해제의약물 반응성을 나타낸 그래프이다.

이하 본 발명을 보다 상세히 설명한다.

상술한 바와 같이, 위암 예후 예측을 위하여, 돌연변이 TP53과 관련된 대안적 유전자를 발굴하기 위한 연구는 이루어진바 없다.

TP53은 세포사와 암 발생에 중요한 유전자이나, 현재까지 연구에서　TP53　돌연변이가 발생한 환자와 야생형　환자간 임상적인 차이를 확인할 수 없었다. 암 발생에　유전자 돌연변이는 주요한 원인이고,　암 발생에 주요한 원인이 되는 돌연변이 유전자는 소수이며, 주요한 원인이 되는 유전자들에게 돌연변이가 누적되어 발생하는 것이다. 따라서, 단일 유전자 돌연변이 분석에서 탈피해 유전자간 상호작용이 임상적,　분자생물학적 표현형에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 이에, 본 발명자들은 TP53 유전자라는 가장 확실한 드라이버 유전자와 상호 관계를 보이는 유전자를 탐색하여, 본 발명을 완성하였다.

본 발명은 본 발명은 위암의 예후를 신속하고 정확하게 예측하고, 예측된 예후에 따른 적절한 치료방향을 결정할 수 있어 위암으로 인한 사망률의 감소에 크게 기여할 수 있는 효과가 있고, 환자 그룹간 효과적인 약물을 스크리닝하는데 이용될 수 있어 효과적이다.

따라서, 본 발명은 a) 위암 환자에서 채취한 시료로부터 WNT 신호전달경로의 유전자, mRNA 또는 miRNA발현량을 하기 수학식 1 내지 3을 통하여 디지털 코드화를 하는 단계; b) 상기 a)단계의 디지털 코드에 따라 환자군을 그룹화하는 단계; c) 상기 b)단계에서 가장 많은 환자가 포함된 그룹을 선정하는 단계; d) 상기 c)단계에서 선정된 그룹에서 TP53돌연변이 그룹과 TP53 야생형 그룹으로 나누는 단계; e) 하기 수학식 4를 이용하여, TP53 돌연변이 비율과 임의 유전자 돌연변이 비율의 차이를 확인하는 단계; f) 상기 e)단계에서 확인한 비율의 차이가 5를 초과하는 임의의 유전자를 선별하는 단계; 및 g) 상기 f)단계에서 선별한 유전자에 대해 Fisher 정확검정을 실시하여, p-value가 0.05 미만인 유전자를 선별하는 단계;를 포함하는 TP53 돌연변이 유전자와 통계적으로 유의하게 관련된 유전자를 탐색하는 방법을 제공한다.

으로부터 기울기 집합

을 아래와 같이 구함;

[수학식 1]

다음으로, 최대 기울기

을아래와 같이 구함;

[수학식 2]

(상기 수학식 2에서, τ_gene은 특정 유전자의 문턱치 범위(threshold range)임)

다음으로, 특정 유전자의 기울기가 최대인 τ_gene인 위치 j와 j+1을 기준으로다음과 같이 변환 함수 f(x)를 정의함;

[수학식 3]

(상기 수학식 3에서, x_j는 위치 j의 발현량임)

[수학식 4]

a) 단계는 위암 환자의 시료로부터 WNT 신호전달경로 유전자, mRNA 또는 miRNA 발현량을 상기 수학식 1 내지 3을 통해 코드화하는 단계이다. 즉, 유전자별 발현량을 디지털 코딩해서　0과　1로 변환하였다. 그 이유는 mRNA의 발현량 측정 방법과 단위, miRNA　발현량 측정 방법과 단위가 상이하므로, 같은 수치라 하더라도 그 의미가 다르기 때문이다.

상기와 같은 과정을 수행한 후, WNT　신호전달 경로에 참여하는　mRNA　및　miRNA　순서대로 디지털 코딩한 유전자 발현량 값을 나열하고, 동일한 이진 상태를 보이는 환자들을 군집화 하였다(b 단계). 이 때, 0과　1로 조합된 값을 이진 상태　(binarized statuses)라 하였다. 예를들어, A라는 환자가　001, B라는 환자는　010, C라는 환자는　100, D라는 환자는　001이라면　A와　D는 동일 군집에 군집화 하였고, B와　C는 각각 다른 군집으로 처리하였다. 각 이진 상태 중 환자 샘플 수가 가장 많은 군집을 일반그룹으로 명명하였다(단계 c). 그 후, 일반 그룹을　TP53　돌연변이 발생 여부로 다시 나누어 묶었다(단계 d). TP53돌연변이 그룹(TP53 ^MUT)과　TP53야생형 그룹(TP53 ^WT)　각각에서　생존분석(Survival Analysis)을 실시하였으며, 두 그룹에서 돌연변이 발생 비(ratio)　차가　5　이상 나는 유전자만 추출하고(단계 e와 f),　Fisher의 정확검정(Fisher's exact tes)과　FDR　검정으로 통계적으로 유의한 유전자들을 발굴(NRXN1　등)하였다(단계 g).

구체적으로 본 발명의 실시예 6에서는 TP53돌연변이 여부에 따른 임의의 유전자 돌연변이 비율을 조사하였고, 결과적으로 TP53 돌연변이 유전자와 통계적으로 유의한 유전자는 표 3, 도7 및 도 8에 기재하였다.

도 7의 선별된 유전자CTNNB1 , SLITRK5 , NCOR2 및 RYR1은, TP53 유전자의 돌연변이 상태(돌연변이가 발생했거나 또는 야생형인 상태)에 따라 해당 유전자들 각각에서 돌연변이가 발생한 환자와 야생형인 환자간의 생존 기간 차이가 통계적으로 유의하게 나타나는 유전자들이다. 따라서, 상기 유전자 CTNNB1 , SLITRK5 , NCOR2 및 RYR1의 선별 기준은 TP53 유전자 돌연변이 발생 여부와 환자 생존 기간 2가지이다.

도 8의 유전자 GPR112 , NRXN1 , MYH6 , MLL3 및 MTUS2은, TP53유전자의 돌연변이 상태에 따라 해당 유전자들의 돌연변이 상태가 통계적으로 차이가 나는 유전자들 중에서 TP53 돌연변이와 야생형간 해당 유전자들의 돌연변이 발생 비율이 차이가 나는 유전자를 선별한 것이다. TP53 유전자 돌연변이 상태에 따라 해당 유전자들의 돌연변이 상태가 통계적으로 차이가 난다는 것은 하기 표 1에 나타낸 바와 같은 발생 확률 값들 차이가 통계적으로 (Fisher's exact test) 유의하게(p-value < 0.05) 차이가 나는 것을 의미한다. 하기 표 1에서 Pr(G ^MUT | TP53 ^MUT)는 TP53 ^MUT 하에서 임의의 유전자 G가G ^MUT일 조건부 확률이다.

	TP53 ^MUT	TP53 ^WT
G ^MUT	Pr(G ^MUT \| TP53 ^MUT)	Pr(G ^MUT \| TP53 ^WT)
G ^WT	Pr(G ^WT \| TP53 ^MUT)	Pr(G ^WT \| TP53 ^WT)

상기 유전자 GPR112 , NRXN1 , MYH6 , MLL3 및 MTUS2의 선별 기준은 TP53유전자 돌연변이 발생 여부와 임의의 유전자들 중 TP53 유전자 돌연변이 발생과 연관관계가 있는 유전자(예를 들어, TP53 ^MUT 인 경우에 G ^MUT가 더 많이 관찰된다 또는TP53 ^MUT 인 경우에 G ^WT가 더 많이 관찰된다 등)에서 TP53 돌연변이와 야생형간 임의의 유전자에 대해 돌연변이 발생 비율이 차이가 나는지 여부이다.

따라서, 본 발명은 CTNNB1 , SLITRK5 , NCOR2 , RYR1 , GPR112 , NRXN1 , MYH6 , MLL3 및 MTUS2 유전자로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 유전자를 포함하는 위암의 예후 예측용 마커 조성물을 제공한다.

본 발명에 있어서, 용어 "마커"는 생물학적 현상의 존재와 정량적 또는 정성적으로 연관된 분자를 의미하며, 본 발명의 마커는 위암 발병 이후 예후가 양호하거나 불량한 환자를 예측해내는 기준이 되는 유전자를 지칭한다.

본 발명의 마커들은 p 값이 유의하게 낮아 위암의 예후 예측에 대한 신뢰도가 높으며, 특히, 표 3 및 도 8에 기재된 마커들은 이의 돌연변이 여부에 따라 환자군을 양성적 예후 그룹 또는 음성적 예후 그룹으로 분류할 수 있다. 즉, 상기 마커의 돌연변이 여부를 측정함으로써 위암 환자의 예후를 정확하게 예측할 수 있다.

본 발명에 있어서, 용어 "예후"는 의학적 귀추(예컨대, 장기 생존 가능성, 무병생존율 등)에 대한 예상을 의미하며, 양성적 예후(긍정적 예후) 또는 음성적 예후(부정적 예후)를 포함하며, 상기 음성적 예후는 재발, 종양 성장, 전이, 약 저항성, 약물 반응성 등의 병의 진행 또는 치명성(mortality)을 포함하고, 양성적 예후는 질병이 없는 상태 등의 질병의 차도, 종양 퇴행 등의 질병의 개선 또는 안정화(stabilization)를 포함한다.

본 발명에 있어서, 용어 "예측"은 의학적 귀추에 대하여 미리 헤아려 짐작하는 것을 의미하며, 본 발명의 목적상 위암으로 진단받은 환자의 병의 경과(병의 진행, 개선, 위암의 재발, 종양 성장, 약 저항성, 약물 반응성)를 미리 짐작하는 것을 의미한다.

본 발명의 일 실시예에서는, i) TP53 ^WT 유전자를 가지면서, CTNNB1 ^WT , SLITRK5^WT 및 NCOR2 ^WT 중 어느 하나의 유전자를 가지거나, ii) TP53 ^MUT 유전자를 가지면서, RYR1 ^WT 의 유전자를 가지는 경우, 전체 생존율(Overall Survival, OS) 측면에서 부정적인 임상 결과를 나타낼 가능성이 높다고 판단하였다. 반대로, i) TP53 ^WT 유전자를 가지면서, CTNNB1 ^MUT , SLITRK5 ^MUT 및 NCOR2 ^MUT 중 어느 하나의 유전자를 가지거나, ii) TP53 ^MUT 유전자를 가지면서, RYR1 ^MUT 의 유전자를 가지는 경우, 전체 생존율(Overall Survival, OS) 측면에서 긍정적인 임상 결과를 나타낼 가능성이 높다고 판단하였다(도 7 참조).

보다 구체적으로, a) 위암 환자로부터 분리된 시료로부터TP53 유전자의 돌연변이 여부를 확인하는 단계;

ii) 상기 b) 단계에서 SLITRK5유전자가 SLITRK5 ^WT인 경우, SLITRK5 ^MUT인 경우 보다 전체 생존율이 낮고,

를 수행하여 위암의 예후를 예측할 수 있다.

다르게는, a) 위암 환자로부터 분리된 시료로부터 TP53 유전자의 돌연변이 여부를 확인하는 단계;

b) 상기 a) 단계에서 TP53이TP53 ^MUT 인 경우, RYR1 유전자의 돌연변이 여부를추가로 확인하는 단계; 및

를 수행하여 위암의 예후를 예측할 수 있다.

바람직하게 위암의 예후 예측용 마커 조성물은CTNNB1 , SLITRK5 , NCOR2 , RYR1, GPR112, NRXN1, MYH6, MLL3 및 MTUS2유전자로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상을 포함할 수 있으며, 더욱 바람직하게는 GPR112 , NRXN1 , MYH6 , MLL3 및 MTUS2 유전자로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.

본 발명자들은 다음과 같은 과정을 통하여 상기 유전자들을 선별하였다. 본 발명자들은TP53 ^MUT 환자군과 TP53 ^WT 환자군 사이의 돌연변이 비율의 차이를 계산하여 그 차이가 5%를 넘는 유전자 537개를 선정하였다. 그 후, Fisher 정확검정을 사용하여 p-value가 0.05보다 적은 111개의 유전자들을 선별하였다. 그 후, 111개의 중요한 유전자 중에서 통계적으로 크게 유의성을 보이는 5개의 유전자를 선택하였다. 상기 선별된 유전자는 여러가지의 통계적 방법 또는 수차례의 통계적 방법을 통해 도출된 것으로, 수차례의 수행착오 없이는 도출할 수 없는 것이다.

본 발명은 상기 위암의 예후 예측용 마커 조성물의 유전자 돌연변이 여부를 검출하는 제제를 포함하는 위암의 예후 예측용 조성물을 제공한다.

위암의 예후 예측용 마커는 CTNNB1 , SLITRK5 , NCOR2 , RYR1 , GPR112 , NRXN1 , MYH6, MLL3 및 MTUS2 유전자로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상을 포함하는 것을 의미한다.

임상적으로 위암의 예후는 같은 병리학적 병기의 위암이라도 그 예후는 각기 다르며, 예후에 따른 적절한 치료방법을 사용하여야 위암 환자의 생존율을 높일 수 있다. 따라서, 본 발명은 위암 환자의 생존율을 증가시키기 위하여 위암으로 진단받은 환자의 예후를 정확히 예측하고, 예측된 예후에 따른 적절한 치료방향을 설정하기 위하여, 위암의 예후 예측용 마커 조성물 및 이의 유전자 돌연변이 여부를 검출하는 제제를 포함하는 위암의 예후 예측용 조성물을 제공한다.

본 발명에서 용어, "항체"란 당해 분야에서 공지된 용어로서 항원성 부위에 대해서 지시되는 특이적인 단백질 분자를 의미한다. 본 발명의 목적상, 항체는 본 발명의 마커에 대해 특이적으로 결합하는 항체를 의미하며, 이러한 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 포함한다.

본 발명에서 용어, "프라이머"는 짧은 자유 3 말단 수산화기(free 3` hydroxyl group)을 가지는 핵산 서열로 상보적인 주형(template)와 염기쌍(base pair)을 형성할 수 있고 주형의 복사를 위한 시작지점으로는 기능을 하는 짧은 핵산 서열을 의미한다. 본 발명에서는 본 발명 마커 폴리뉴클레오티드의 센스 및 안티센스 프라이머를 이용하여 PCR 증폭을 실시하여 원하는 생성물의 생성 여부를 통해 위암의 예후를 예측할 수 있다. PCR 조건, 센스 및 안티센스 프라이머의 길이는 당업계에 공지된 것을 기초로 변형할 수 있다.

본 발명에서 용어, "프로브" 란 mRNA와 특이적 결합을 이룰 수 있는 짧게는수 염기 내지 길게는 수백 염기에 해당하는 RNA 또는 DNA 등의 핵산 단편을 의미하며, 표지(Labelling)되어 있어서 특정 mRNA의 존재 유무를 확인할 수 있다. 프로브는 올리고 뉴클레오티드 프로브, 단쇄 DNA(single stranded DNA) 프로브, 이중쇄 DNA(double stranded DNA) 프로브, RNA 프로브 등의 형태로 제작될 수 있다. 본 발명에서는 본 발명의 마커 폴리뉴클레오티드와 상보적인 프로브를 이용하여 혼성화를 실시하여, 혼성화 여부를 통해 위암의 예후를 예측할 수 있다. 적당한 프로브의 선택 및 혼성화 조건은 당업계에 공지된 것을 기초로 변형할 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. 이러한 변형의 비-제한적인 예로는 메틸화, 캡화, 천연 뉴클레오티드 하나 이상의 동족체로의 치환, 및 뉴클레오티드 간의 변형, 예를 들면, 하전되지 않은 연결체(예: 메틸 포스포네이트, 포스포트리에스테르, 포스포로아미데이트, 카바메이트 등) 또는 하전된 연결체(예: 포스포로티오에이트, 포스포로디티오에이트 등)로의 변형이 있다.

본발명에 있어서, 상기 위암의 예후 예측용 마커 조성물의 유전자 돌연변이 여부는 상기 마커 유전자 단편을 PCR 증폭하기 위한 프라이머 쌍 및 프로브를 이용하여 확인할 수 있다.

본 발명은 상기 위암의 예후 예측용 마커 조성물의 유전자 돌연변이 여부를 검출하는 제제를 포함하는 위암의 예후 예측용 키트를 제공한다.

본 발명의 키트는 위암의 예후를 예측하기 위하여 위암의 예후 예측용 마커 조성물의유전자 돌연변이 여부를 확인하기 위한 용도로 사용될 수 있다.

본 발명의 키트는 RT-PCR 키트, 실시간 RT-PCR 키트, 실시간 QRT-PCR 키트, 마이크로어레이 칩 키트 또는 단백질 칩 키트일 수 있다.

본 발명의 키트에는 위암의 예후 예측용 마커 조성물의 유전자 돌연변이 여부를 검출하기 위한 프라이머, 프로브 또는 선택적으로 마커를 인지하는 항체뿐만 아니라, 분석 방법에 적합한 한 종류 또는 그 이상의 다른 구성성분 조성물, 용액 또는 장치가 포함될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 마커 유전자들의 돌연변이 여부를 검출하기 위한 키트는 RT-PCR을 수행하기 위해 필요한 필수 요소를 포함하는 키트일 수 있다. RT-PCR 키트는 마커 유전자에 대한 특이적인 각각의 프라이머 쌍 외에도 테스트 튜브 또는 다른 적절한 컨테이너, 반응 완충액, 데옥시뉴클레오티드(dNTPs), Taq-중합효소 및 역전사효소, DNase, RNase 억제제, DEPC-물(DEPC-water), 멸균수 등을 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 본 발명에서 상기 마커 유전자들에 의해 코딩된 단백질의 발현수준을 측정하기 위한 키트는 항체의 면역학적 검출을 위하여 기질, 적당한 완충용액, 발색 효소 또는 형광물질로 표지된 2차 항체 및 발색 기질 등을 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명의 키트는 DNA 마이크로어레이칩을 수행하기 위해 필요한 필수 요소를 포함하는 위암의 예후 예측용 마커를 검출하기 위한 키트일 수 있다. DNA 마이크로어레이 칩 키트는 유전자 또는 그의 단편에 해당하는 cDNA가 프로브로 부착되어 있는 기판을 포함하고 기판은 정량 대조구 유전자 또는 그의 단편에 해당하는 cDNA를 포함할 수 있다.

본 발명은 상기 위암의 예후 예측용 마커 조성물을 이용하여 대표 위암 세포주를 선별하는 단계; 및 선별된 위암 세포주에 약물 후보군을 처리하여 역유전자 발현 유도 여부를 확인하는 단계를 포함하는 위암 치료용 약물의 스크리닝 방법을 제공한다.

본 발명에서는 일반환자 그룹 내의 TP35 ^MUT 그룹을 다시　NRXN1 ^MUT 그룹과　NRXN1 ^WT 그룹으로 나누었다. 그 후, 이 두 그룹(NRXN1 ^MUT 그룹과　NRXN1 ^WT)간　임상적,　분자생물학적 표현형에서 유의한 차이점을 보였다. 그런 다음, 기계학습 기법으로 여러 위암 세포주의 유전자 발현량과　TP53 및 NRXN1　돌연변이 상태의 유전자 발현량을 비교하여 각 그룹과 유사한 위암 세포주를 분류하였다.

그 결과, SNU-16 및 FU97 세포주는 NRXN1 ^WT 와 TP53 ^MUT를 가지는 일반 그룹 환자들의 대표 세포주로 간주되며, SNU-668는 NRXN1 ^MUT 및 TP53 ^MUT를 가지는 일반 그룹 환자들의 대표적 세포주로 간주되었다.

그 후, 해당 세포주들로 유전자 발현량을 뒤집는(역유전자 발현을 유도하는) 약물 후보물질 발굴하였다. 표 7에 따르면, TP53 ^MUT/NRXN1 ^WT 세포의 역유전자 발현에서 심장관련 제제(vanoxerine, (+)-isoprenaline)뿐만 아니라 항종양성 제제들(exisulind, etoposide)도 높게 관찰 되었다. 그러나, TP53 ^MUT/NRXN1 ^MUT 세포에서는, 항바이러스 제제(levcycloserine), 항말라리아 제제(chloroquine), 그리고 콜레스테롤 저해제(tetraethylenepentamine)들이 역유전자 발현과 관련이 있음을 확인하였다. 이는 TP53 ^MUT 환자의 NRXN1 돌연변이 여부에 따라 약물 반응 차이가 나타날 수 있음을 의미한다.

따라서, 본 발명은 위암 예후 예측용 마커 조성물(유전자)을 이용하여, 환자 그룹에 따라 적합한 약물을 스크리닝할 수 있는 약물의 스크리닝 방법을 제공한다.

본 발명은 상기 스크리닝방법으로 선별된 약물을 포함하는 위암 예방 또는 치료용 약학적 조성물을 제공한다.

본 발명은 NRXN1유전자를 포함하는 다사티닙(dasatinib)에 대한 위암의 약물 반응성 예측용 바이오마커 조성물을 제공한다.

본 발명은 또한, NRXN1유전자의 돌연변이 여부를 검출하는 제제를 포함하는 다사티닙에 대한 위암의 약물 반응성 예측용 조성물 및 키트를 제공한다.

본 발명의 다사티닙에 대한 위암의 약물 반응성 예측용 조성물 및 키트에 있어서, 상기 NRXN1유전자의 돌연변이 여부를 검출하는 제제는 전술한 위암 예후 예측용 조성물 및 키트에 제공되는 것과 동일하다.

본 발명은 또한, 위암 환자로부터 분리된 시료로부터 TP53 유전자 및 NRXN1유전자의 돌연변이 여부를 확인하는 단계를 포함하는 다사티닙(dasatinib)에 대한 위암의 약물 반응성을 예측하는 방법을 제공한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 시료에서 TP53 유전자가 TP53 ^MUT이고NRXN1유전자가 NRXN1 ^MUT인 경우 상기 위암 환자는 다사티닙에 대해 감수성을 나타내는 것으로 판별할 수 있다.

구체적으로, 본 발명의 실시예 11에서는 NRXN1유전자의 돌연변이에 따른 인산화효소 저해제 약물 반응성을 조사하기 위해 NRXN1 ^WT와 TP53 ^MUT를 대표하는 위암 세포주로 SNU-16을 사용하고,NRXN1 ^MUT와 TP53 ^MUT를 대표하는 위암 세포주로 SNU-668을 사용하여 각 세포주에 인산화효소 저해제를 처리한 후 MTS 어세이를 통해 약물 반응성을 확인하였다. 그 결과, 도 12에 나타난 바와 같이 SNU-16 보다 SNU-668에서　다사티닙 처리에 의해 세포 생존율이 효과적으로 억제됨을 확인하였다. 이는 NRXN1 ^MUT와 TP53 ^MUT를 나타내는 위암 환자군이 다사티닙에 대해 감수성을 나타냄을 의미한다.

이하, 실시예를 통하여 본 발명을 더욱 상세히 설명하고자 한다. 이들 실시예는 오로지 본 발명을 예시하기 위한 것으로서, 본 발명의 범위가 이들 실시예에 의해 제한되는 것으로 해석되지 않는 것은 당업계에서 통상의 지식을 가진 자에 있어서 자명할 것이다.

데이터 수집

TCGA 인간 위 선암을 연구하기 위해, 우리는 UCSC 암 유전체학 브라우저(Cancer Genomics Browser, CGB)에 의해 진행된 TCGA(the cancer genome atlas) 위암 환자 RNA-seq/miRNA-seq 발현 정보를 사용하였다. UCSC CGB 데이터에 의하면, 위암 환자의 유전자 발현은 log ₂ (x+1)로 전환되어 계산되었다. x는 TCGA 프로젝트에서 제공하는 레벨 3 등급의 유전체 발현량을 RPKM(Reads Per Kilobase per Million mapped reads)으로 표현한 값이다. 또한, miRNA 발현은 log ₂ (x)로 계산된다. x는 TCGA 프로젝트에서 제공하는 레벨 3 등급의 miRNA 발현량을 RPM (read per million)으로 표현한 값이다. 우리는 UCSC CGB로부터 RNA-Seq 데이터세트 (버전: TCGA_STAD_exp_HiSeq-2015-01-28), miRNA-Seq 데이터세트 (버전: TCGA_STAD_miRNA_HiSeq-2015-02-24), 그리고 체세포 돌연변이 데이터세트 (버전: TCGA_STAD_mutation_curated_broad_gene-2015-01-28; curated by Broad Institute Genome Sequencing Center)를 다운로드 하였다. 전체 암환자 수는 376명이었고, 그들의 상응하는 임상적 정보 또한 같은 웹페이지에서 다운로드 하였다. 376명 중에 mRNA 발현, miRNA 발현 및 돌연변이로 이루어지는 완전한 데이터세트를 가지는 233명의 환자 풀을 얻었다.

TP53 돌연변이와 위암 발병의 연관성

TP53 돌연변이가 위암 발병과 연관된다고 생각되지만, TP53 돌연변이 상태와의 임상적 중요한 연관성은 여전히 적은 것으로 분석된다. 암유전체지도(TCGA) 위암 데이터세트에서 위암 환자 생존 분석은 TP53 상태에 기초한 전체 생존률(Overall Survival, OS) 및 무병생존(Disease-Free Survival, DFS)에서 중요한 임상적 결과가 없다는 것을 확인하였다(도 1).

여기에, 위암과 TP53 돌연변이간 중요한 임상적 타당성을 밝히기 위해, 우리는 신호전달 네트워크와 연관된 여러 유전자들의 돌연변이 상태에 기초하여 암세포를 부분집합으로 나눔으로써 이질성에 따른 교란 효과를 감소시켰다. 다시 말해, 위암 환자들을 부분 모집단으로 나누어 TP53 돌연변이 상태와 다른 유전자간의 임상적 타당성을 조사하였다.

데이터 표준화와 이진화

우리는 샘플들을 평균 표준화 하였고, 각각의 유전자들의 발현 값을 에지 검출 알고리즘(edge detection algorithm)에 따라 이진법으로 나타내었다. 주어진 유전자의 발현 값을 이진화 하기 위해, 우리는 발현 값을 오름차순으로 정리하였고 두 이웃한 발현 값 사이의 모든 변화도를 측정하였다. 이웃하는 두 발현량 값(아랫값, 윗값) 사이의 기울기(거리) 중 가장 큰 기울기를 얻었다(경계 검출 알고리즘 수식 수학식 1 참조). 아랫값을 주어진 유전자의 문턱치값으로 정하고, 발현량 값이 문턱치 값보다 작거나 같으면 0으로; 문턱치 값보다 크면 1로 변환하였다(도 2). 우리는 miRNAs와 mRNA의 모든 유전자들에게 이 과정을 반복하였다.

위암 신호전달 네트워크 구축

우리는 매뉴얼 회복(manual curation)뿐만 아니라 PATHOME에 의해 34 WNT 신호전달 네트워크(도 3)를 구축했다. 이전 연구(Chang, H. R. et al. HNF4alpha is a therapeutic target that links AMPK to WNT signalling in early-stage gastric cancer. Gut 65, 19-32 및 Nam, S. et al. PATHOME: an algorithm for accurately detecting differentially expressed subpathways . Oncogene 33, 4941-4951)에서는 계산 연구, 시험관 내 분석 및 이종 이식 방법을 사용하여 WNT 신호전달이 위암 종양형성에 중요한 역할은 한다는 것을 증명하였다. 또한, WNT 신호전달 유전자를 조절하는 10개의 miRNAs와 20개의 상위 조절자(upstream regulators)들이 네트워크에 추가된 miRNAs와 관련이 있다. 해당 내용은 도 3a 및 하기 표 2에 기재하였다. 데이터베이스(miRTarBase release 4.2, 및 TransmiR v1.1)를 기초로 한 두 문헌으로부터 miRNA-타겟 관계와 miRNA의 상위 조절자 정보를 얻었다. 마지막으로, 우리는 이 네트워크 입력 값을 이진수 값으로 나타내어 표 형태로 전환하였다(도 3b).

Categories in the network	Names	Sources
Genes	PRKACG , PSEN1 , RUVBL1 , AXIN2 , CTNNB1 , LEF1, MMP7 , WNT9A , WNT5A , FZD1 , DAAM2 , NKD1, DVL3 , FZD8 , VANGL1 , PRICKLE1 , PRICKLE2, VANGL2 , FZD4 , PPP3CA (20 genes)	Detection by PATHOME algorithm in our previous study ⁴.
Genes	GNB1 , GNB4 , GNB5 , GNG2 , PLCB1 , PLCB2 , PRKCB, NCF1 , PLCG1 , PLCG2 , NFAT5 , NFATC1, NFATC2 , PTGS2 (14 genes)	Manual curation.
miRNAs	hsa-mir-155, hsa-mir-183, hsa-mir-34a, hsa-mir-200a, hsa-mir-21, hsa-mir-30a, hsa-mir-186, hsa-mir-145, hsa-mir-184, hsa-let-7b (10 miRNAs)	miRTarBase release 4.2 ⁵, and TransmiR v1.1 ⁶.
Upstream regulators (including TFs and signaling molecules) of miRNAs	TRIM32 , EIF2C2 , LIN28A , MECP2 , MYC , IFNG, SRC, IFNB1 , TP53, EGR1 , CEBPA , NR1H4, NFKB1 , CAMP, BCR , BMP4 , ZEB1 , ZEB2, TGFB1 , TWIST1 (20 upstream TFs and regulators)	miRTarBase release 4.2 ⁵, and TransmiR v1.1 ⁶.

발현 상태와 돌연변이 상태에 기반한 환자의 그룹 분류

다음으로 이진화된 발현 레벨을 신호전달경로 형태의 지도로 만들었고(도 3b), 모든 네트워크 발현 상태를 확인하기 위해 종양 데이터베이스 샘플들을 세었다. 우리는 대부분의 샘플에서 보이는 발현 상태를 "일반 그룹(group prevalent)"으로 표시하였다. 또한, TP53와 다른 유전자의 돌연변이 상태에 따라서 일반 그룹을 나누었다(도 4). 일반 그룹에서 TP53 돌연변이 상태와 다른 유전자(예를 들어, 도 4의 gene G) 돌연변이 상태 사이에 연관된 p-value 값을 얻기 위하여 Fisher 정확검정을 실시하였다. 그리고 특정 몇몇 gene G의 돌연변이 상태에 따른, 일반 그룹내 TP53 ^MUT 또는 TP53 ^WT의 임상적 타당성을 확인하기 위해 로그-순위(log-rank) 검정도 실시하였다.

233개의 전체 암유전체지도 위암 샘플을 이용해, 우리는 도 2의 과정을 거쳐 일반 그룹을 선정하였다. 결과적으로, 우리는 TP53 돌연변이 상태에 따라 180개의 일반 그룹 환자 샘플들을 TP53 ^WT과 TP53 ^MUT 두 그룹으로 나누었다. 그 두개의 그룹은 "A1" 또는 "A2"로 각각 표시하였다(도 4). 그 그룹들을 정의할 때, 우리는 다른 유전자들의 돌연변이 상태와 TP53 돌연변이 상태간의 임상적 타당성을 밝혀내는 것을 목표로 하였다. 이러한 목적으로,　중요한 임상적 타당성을 알아내기 위해 소집단간의 통계학적 검사에 의해 일반 그룹을 더욱 더 세분화 시켰다. 이하에서, G 돌연변이를 가지고 있는 사람들G ^MUT 로, G 돌연변이가 없는 사람들을 G ^WT로 칭한다. 예를 들어, TP53 ^MUT환자들은 TP53 돌연변이를 가진 환자종양을 나타낸다.

일반 그룹에서 TP53 ^WT 와 TP53 ^MUT 사이의 돌연변이 비율

우리는 "일반 그룹(180명의 환자)" 를 TP53 돌연변이 상태에 따라TP53 ^WT (도 4의 A1) 와 TP53 ^MUT (도 4의 A2) 두 그룹으로 나누었다. cBioPortal(cbioportal.org)로부터 수득한 TCGA 위암 데이터세트를 사용하여, 두 그룹 유전자들의 돌연변이 비율을 얻었다. 결과적으로, 우리는 두 그룹(일반 그룹 TP53 ^WT(A1) 및 일반 그룹 TP53 ^MUT(A2))중 하나에서 20% 이상인 돌연변이 비율을 가진 유전자를 선택했다. 이 유전자들은 하기 표 3에 나타내었다.

Mutated genes	Group prevalent		Fisher's exact test (p-value)
Mutated genes	TP53 ^WT	TP53 ^MUT
ARIDA1	38.9%	25.9%	0.080
CDKN2A	38.9%	25.9%	0.080
PIK3CA	28.4%	12.9%	0.017
SYNE1	28.4%	24.7%	0.615
FAT4	25.3%	17.6%	0.277
KMT2D	25.3%	11.8%	0.023
FLG	21.1%	20.0%	1.000
PLEC	21.1%	15.3%	0.341
LRP1B	20.0%	36.5%	0.019
OBSCN	20.0%	20.0%	1.000
SPTA1	NA	25.9%	-
PCLO	16.8%	23.5%	0.271
PREX2	12.6%	20.0%	0.078

NA : Not available from cBio Portal

p-value of the proportional test : 0.017 (excluded SPTA1)

돌연변이 된 유전자들은 두 그룹 사이에서 다르게 나타났다(일반 그룹에서TP53^WT 과 TP53 ^MUT). ARID1A, CDKN2A, SYNE1 , FLG , LRP1B 및 OBSCN 돌연변이는 두 그룹에서 모두 20% 이상이었고, PIK3CA, KMT2D및 PLEC 돌연변이는 TP53 ^WT에서는 20%이상이었지만, TP53 ^MUT에서는 20% 미만이었다(TP53 ^MUT 에서 각각12.9%, 11.8%, 15.3%) (표 3). 　PREX2, SPTA1와 PCLO 돌연변이는 TP53^MUT그룹 위암 환자 종자에서는 20%이상이었다. 그러나, TP53 ^WT 그룹에서는 오직 12.6%의 PREX2, 16.8%의 PCLO 돌연변이가 나타났고, SPTA1에서는 유의한 정보가 없었다(표 3). 우리는 A1, A2 사이에 나타난 돌연변이 비율의 차이를 측정하기 위해 표 3에 대한의 비례검정을 수행했다. 비록 OBSCN 에서는 A1 및 A2 두 그룹에서 같은 돌연변이 비율을 가지지만, p-value는 0.01779 값을 나타내었다.

우리는 하기 세가지 과정을 통해 TCGA 위암 체세포 돌연변이 데이터의 유전자들로부터 위암의 예후를 예측할 수 있는 후보 유전자를 좁혀나갔다: i) 일반 그룹에서 TP53 ^MUT 환자군(A2)과 TP53 ^WT 환자군(A1)에 해당하는 각각의 유전자의 돌연변이 비율을 얻었다. ii) 각각의 유전자들마다 일반 그룹 TP53 ^MUT 환자군(A2)과 TP53 ^WT 환자군(A1) 그룹 사이의 돌연변이 비율의 차이를 계산했다. iii) 5%를 넘는 차이를 제한값으로 선정하고, 537개의 유전자를 얻었다. Fisher 정확검정을 사용하여 537개의 유전자를 검사했고, p-value가 0.05보다 적은 111개의 중요한 유전자들을 얻었다. 결과적으로, 우리는 537개의 유전자들에 대하여 다중 비교 보정(multiple comparison correction)을 수행하였고, 537개의 조정된 p-value를 얻었다. 마침내, 111개의 중요한 유전자 중에서 5개의 유전자를 선택하였다. 다섯 개 유전자들의 모든 조정된 p-value는 0.140이다.

우리는 일반 그룹내 TP53 ^WT와 TP53 ^MUT 그룹 사이에서 다른 비율을 보이는 GPR112, MLL3, MTUS2, MYH6 및 NRXN1 5개 유전자를 선정하였다(도8). 그 후, TP53 돌연변이 유전자와의 연관성을 입증하기 위한 일례로 유전자 NRXN1을 선정하였다. NRXN1는 TP53 ^MUT 그룹에서 높은 돌연변이 비율(22.35%)을 보였으나 TP53 ^WT 그룹에서는 낮은(8.42%) 돌연변이 비율을 보였기 때문이다(도 8). 우리는 TP53 ^MUT 그룹을 다시 NRXN1 ^WT 와 NRXN1 ^MUT두 그룹으로 나누었다.

TP53 과 관련된 소집단에서의 분자적 표현형과 임상적 연관성

우리는 전체 암유전체지도 위암 데이터를 통해 TP53 돌연변이 상태가 임상적 결과(도 1)와 통계학적으로 관련이 없다는 것을 발견하였다. 하지만 몇몇 분자적 카테고리들과는 연관이 있다(도 5). 이는 TP53의 임상적 의미를 찾기 위하여, GC TCGA 환자 데이터세트로부터 그룹을 세부적으로 분리할 수 있도록 해준다.

이러한 확장된 평가는 TP53 돌연변이가 임상적 결과뿐만 아니라, 분자적 표현형과도 연관이 있다는 것을 보여주었다. 결과적으로, 일반 그룹에서 TP53 돌연변이 상태와 다른 유전자들의 돌연변이들을 결합하여 분석하였고, 그 결과 TP53 관련 위암 환자를 분류할 수 있었다.

일반 그룹의 환자들은(도 6의 직사각형 안) 높거나(54.44%) 낮은 (45%) 　복제수 군집을 가졌다. 여기서 89명의 환자들은 염색체적 불안정(CIN)을, 41명은 미소부수체 불안정(MSI)을, 34명은 유전체적 안정(GS)을, 16명은 엡스타인-바 바이러스(Epstein-Barr Virus, EBV) 양성의 유전자적 돌연변이를 가지고 있었다. TP53 상태에 따라 일반 그룹을 세분화한 결과, 일반 그룹의 TP53 ^WT 환자들은 전체 일반 그룹 환자에 비하여 모든 아형에 대해 균일한 분포를 보였다(도 6). 하지만, 일반 그룹의 TP53 ^MUT 환자들은 다른 분자 아형들(GS, MSI, EBV)에 비해 CIN 분자 아형 쪽에 더 편향되어 있었다: 오직 5명과 15명의 환자들만 GS와 MSI에 각각 나타났고 EBV엔 해당 사항이 없었다(도 6). 복제수 군집에 대해서는, 일반 그룹의 TP53 ^WT 환자들에선 높은 군집과 낮은 군집이 3 : 7의 비율로 나타났다. 그러나 TP53 ^MUT에선 80%(68명)의 환자에게서 높은 복제수 변화를 나타내었고, 18.92%(16명)의 환자들이 낮은 복제수를 나타내었다(도 6).

우리는 또한 특정한 부분모집단을 넘어 TP53 돌연변이가 통계학적 및 임상적 결과(예를들어, 전체 생존률)와 중요한 연관이 있다는 것을 밝혀내었다. 예를 들어, 일반 그룹의 TP53 ^WT 환자군에서, CTNNB1 ^MUT환자군과 CTNNB1 ^WT 환자군들간 전체 생존률 차이에 주목하였다(도 7에서 왼쪽 상단 그래프). 도 7에서, 추가적인 유전자(SLITRK5, NCOR2, RYR1)의 돌연변이 상태가 일반 그룹의 TP53 돌연변이 상태 전체 생존률에 중요한 연관이 있다.

Correlation classification method( CCM )에 의한 일반 그룹 환자들의 위암 세포주의 배열(alignment)

우리는 환자 그룹들의 세포주를 맞추기 위해(일반 그룹 vs. 그 외 그룹) 현존하는 알고리즘, Correlation classification method(CCM) 패키지를 사용하였다. 패키지는 두 유전자 발현 매트릭스를 가진다: 하나는 WNT 신호전달 유전자들을 위한 전체 위암 환자들의 유전자 발현 매트릭스이고, 다른 하나는 WNT 신호전달 유전자들을 위한 위암 세포주(표 3 참조)의 유전자 발현 매트릭스이다.

Cell Line	NRXN1 mutation	Is it Group prevalent?	Gender	Histology / Subtype	Source
SNU-601	No	No	M	Carcinoma / NS	KCLB
MKN1	No	No	M	Carcinoma / mixed	HSRRB
MKN74	No	No	M	Carcinoma / tubular	HSRRB
MKN7	No	No	M	Carcinoma / tubular	RIKEN
SNU-620	No	No	F	Carcinoma / NS	KCLB
SNU-16	No	Yes	F	Carcinoma/ undifferentiated	KCLB
FU97	No	Yes	F	Carcinoma / diffuse	HSRRB
IM95	No	No	M	Carcinoma / intestinal	HSRRB
NCI-N87	Yes	No	M	Carcinoma / NS	ATCC
SNU-668	Yes	Yes	M	Carcinoma / signet ring	KCLB
NUGC-3	Yes	No	M	Carcinoma / NS	HSRRB

도 4에 나타난 그룹 할당을 통해, 모든 위암 환자들은 이미 각각의 일반 그룹이나 그 외 그룹에 속해있다. CCM 패키지는 두 유전자 발현 매트릭스를 통해 세포주와 환자 그룹 사이의 유사성(Spearman's rank correlation)을 측정하고 세포주를 그들의 대표하는 환자 그룹에 할당하였다(두 그룹 중 하나: 일반 그룹이나 그 외 그룹). 위암 신호전달(WNT 신호전달) 유전자 발현은 전체 TCGA 위암 환자들(UCSC CGB그룹에 의해 이루어진)과 위암 세포주(상기 표3) 모두에서 검사되었다. UCSC CGB의 위암 환자 유전자 발현은 log ₂ (x+1) 이고, x는 RPKM 값이다. UCSC CGB 데이터로부터, 우리는 WNT 신호전달에 해당하는 전체 위암 환자들의 유전자 발현 매트릭스(행:유전자 ; 열:환자)를 얻었다. 위암 신호전달(WNT 신호전달)의 위암 세포주 유전자 발현은 표준화되고 cBioPortal (cbioportal.org) 그룹에 의해 처리된 Cancer Cell Line Encyclopedia(CCLE) 데이터로부터 얻어진다. CCLE 데이터로부터, 우리는 WNT 신호전달에 해당하는 위암 세포주의 유전자 발현 매트릭스(행: 유전자, 열: 세포주)를 얻었다. 이 두 발현 매트릭스를 통해, SNU-668, SNU-16 및 FU97 세포주가 일반 그룹 환자들에게 연관된 것이라는 것을 확인하였다.

분류 그룹에 대한 부트스트랩 실시

TP53 ^MUT 일반 그룹 환자들 내에, 우리는 NRXN1 ^WT (도 4에서 "B3" 그룹)과 NRXN1 ^MUT (도 4에서 "B4"그룹) 사이에서 몇몇 임상적 또는 분자적 차이점을 확인하였다. 도 9는 TP53 ^MUT 일반 그룹 환자들에서 NRXN1 ^WT 와 NRXN1 ^MUT사이 확연히 다른 분자 아형, 인종, CIMP(CpG island methylator phenotype), 복제수 변형 및 MSI 상태(Lauren class는 예외)를 포함하는 분자적 또는 임상적 분류를 나타낸다. 이러한 두 그룹 사이의 현저한 차이는 다른 약학적 반응을 일으키는 생물학적 기능에 있어서 차이를 가진다는 것을 의미한다.

임상적 및 분자적 특성에 관한 모든 위암 환자들에 대하여, 우리의 두 소그룹(일반 그룹 TP53 ^MUT 에서 NRXN1 ^WT (B3)와 NRXN1 ^MUT (B4))이 무작위로 분류된 것이 아님을 보이기 위하여, 우리는 부트스트랩 리샘플링을 다섯번 수행했다. 부트스트랩한 샘플들에서, 우리는 임상 및 분자 카테고리상의 확연한 차이점을 발견하지 못하였다(표 5).

^aGrp1: 그룹 1 (66명의 환자를 포함하는 무작위 그룹; 도 11의 Experiment design 1);

^bGrp2: 그룹 2 (19명의 환자를 포함하는 무작위 그룹; 도 11의 Experiment design 1);

^cp-val 는 각 카테고리에 대한 비례 테스트(proportional test)의 p-값.

이는 우리의 두 소그룹 분류가 임상적 및 분자적 특성으로 보아 무작위로 분류된 것이 아니라는 것을 의미한다. 또한, 우리는 두 소그룹들이 무작위로 분류된 것이 아님을 증명하기 위하여, 같은 부트스트랩 과정을 TP53 ^MUT 환자군(도 11의 "Experiment design 2" 참고)과 TP53 ^WT환자군(도 11의 "Experiment design 3" 참고)에서 수행하였다. 이 분석(표 6, 7) 또한 임상 및 분자적 분류에서 부트스트랩된 샘플들이 유의하지 않다는 것을 보여주었다. 　이는 우리의 두 가지 소그룹(일반 그룹 TP53 ^MUT에서 NRXN1 ^WT(B3)과 NRXN1 ^MUT(B4))의 무작위로 분류된 것이 아님을 의미한다.

^aGrp1: 그룹 1 (66명의 환자를 포함하는 무작위 그룹; 도 11의 Experiment design 2);

^bGrp2: 그룹 2 (19명의 환자를 포함하는 무작위 그룹; 도 11의 Experiment design 2);

^aGrp1: 그룹 1 (66명의 환자를 포함하는 무작위 그룹; 도 11의 Experiment design 3);

^bGrp2: 그룹 2 (19명의 환자를 포함하는 무작위 그룹; 도 11의 Experiment design 3);

NRXN1 돌연변이와 TP53 돌연변이를 동시에 가지는 환자 종양에서 다른 약물 반응과의 연관성

약물 반응의 차이를 확인하기 위하여, 우리는 일반 그룹 TP53 ^MUT환자 내에서 NRXN1 ^WT 와 NRXN1 ^MUT간의 약 민감성의 차이를 시험하였다. 또한, 우리는 일반 그룹 TP53 ^WT와 NRXN1 ^WT 환자들의 임상 및 분자 프로파일을 검사하였다(도 10).

Connectivity Map(CMAP) 2.0을 사용하여 구체적인 약물-관련 유전자 발현 "시그니쳐(signatures)"를 편집하기 전에, 우리는 우선 두 그룹을 대표하는 위암 세포주를 알아내고자 하였다. 이전의 유전체 특성화 분석에서 SNU-668, NCI-N87 및 NUGC-3 세포주가 TP53 ^MUT 와 NRXN1 ^MUT를 가진다는 것을 밝혀내었다(표 4). Golub 연구팀은 또한 MKN74 와 SNU-620(표 4)를 포함하는 다른 위암 세포주에서 TP53 ^MUT와 NRXN1 ^WT를 가진다고 보고하였다. 우리는 그 다음 도 3b의 WNT 신호 전달 유전자를 사용함으로써 "일반 그룹" 환자들이 가진 세포주가 표 4 중 어느 세포주와 일치하는지 식별하고자 하였다. 연관 분류법을 사용하여, 위암 세포주를 위암 환자 그룹과 매칭시켰다(표 4에 "Is it Group prevalent?" 열 참조). 그 결과, 세 가지 세포주(SNU-16, FU97 및 correlation classification SNU-668)가 TCGA 위암 환자들이 속한 일반 그룹에 매칭되는 세포주임을 확인하였다. 이 세가지 세포주의 돌연변이 상태를 통해, SNU-16 및 FU97 세포주는 NRXN1 ^WT 와 TP53 ^MUT(B3)를 가지는 일반 그룹 환자들의 대표 세포주로 간주되며, SNU-668는 NRXN1 ^MUT 및 TP53 ^MUT(B4)를 가지는 일반 그룹 환자들의 대표적 세포주로 간주된다.

우리는 두 환자 그룹(일반 그룹에서 NRXN1 ^MUT/TP53 ^MUT과 NRXN1 ^WT/TP53 ^MUT)의 약물-관련 전사체를 추정하기 위하여 CMAP 2.0(broadinstitute.org/cmap)에 넣을 입력사항으로 세가지 세포주 발현 정보를 사용하였다. CCLE(www.broadinstitute.org/ccle)로부터 세가지의 세포주의 유전자 발현을 log2 값으로 전환한 후, 우리는 NRXN1 ^WT/TP53 ^MUT 세포주(SNU-16, FU97) 유전자 발현 값에 NRXN1 ^MUT/TP53 ^MUT 세포(SNU-668)주 유전자 발현값을 나누어 배수변화(fold-change)를 계산하였다. 유효한 세포주가 적기 때문에, 우리는 p-value 대신 배수-변화를 사용했고 배수-변화 제한을 50(50 이상이거나 1/50 이하)으로 선정하였다. 우리는 두 그룹 사이에 많이 혹은 적게 발현된 유전자들을 확인하였다. 그 후, 우리는 두 환자 그룹(일반 그룹에서NRXN1 ^MUT/TP53 ^MUT 및 NRXN1 ^WT/TP53 ^MUT)의 약물-관련 전사체를 추정하기 위해 CMAP 2.0 (broadinstitute.org/cmap)에 앞서 선택된 유전자를 입력하였다.

결과적으로, 두 그룹에서 다르게 작용할 수 있는 저분자 화합물이 동정되었다(표 8). 이 표 8은 TP53 돌연변이를 가지는 환자의 NRXN1 돌연변이 상태에 따라 약물 반응 차이가 나타날 수 있음을 의미한다. 표 8에는 TP53 ^MUT/NRXN1 ^WT 세포의 역유전자 발현에서 심장관련 제제(vanoxerine, (+)-isoprenaline)뿐만 아니라 항종양성 제제들(exisulind, etoposide)도 높게 관찰 되었다. 그러나, TP53 ^MUT/NRXN1 ^MUT 세포에서는, 항바이러스 제제(levcycloserine), 항말라리아 제제(chloroquine), 그리고 콜레스테롤 저해제(tetraethylenepentamine)들이 역유전자 발현과 관련이 있음을 확인하였다. 이처럼, 세포주별로 상이한 약물 선호도를 고려해 볼 때, 일반 그룹에서 TP53 돌연변이 환자들의 NRXN1 돌연변이 상태에 따라 서로 다른 최적의 약리처방을 내릴 수 있다는 것을 보여준다. 우리의 접근이 다른 최선의 약리학적 선택을 제공할 수도 있음을 증명한다. 즉, 위암환자 집단에서, TP53 돌연변이 상태에 따라 개별화된 환자 처방을 내릴 수 있다는 것을 의미한다.

Mutation status of GC cells	CMAP compounds	Score^a (p-value)	Mutation status of GC cells	CMAP compounds	Score^b (p-value)
NRXN1 ^MUT&TP53 ^MUT (SNU-668)	Spaglumic acid	-0.863 (0.038)	NRXN1 ^WT&TP53 ^MUT (SNU-16, FU97)	Exisulind	0.9 (0.021)
	5248896	-0.855 (0.042)		Sulfaquinoxaline	0.811 (0.014)
	Levcycloserine	-0.853 (0.00088)		Mebeverine	0.804 (0.0028)
	Diphemanil metilsulfate	-0.841 (0.00028)		Etoposide	0.8 (0.003)
	Chloroquine	-0.8 (0.0032)		Protriptyline	0.771 (0.0053)
	Paroxetine	-0.777 (0.0051)		Vanoxerine	0.765 (0.0058)
	Ramifenazone	-0.758 (0.007)		(+)-isoprenaline	0.762 (0.0061)
	Ambroxol	-0.74 (0.0090)		Fendiline	0.745 (0.032)
	Tetraethylene-pentamine	-0.723 (0.00089)		Benzydamine	0.742 (0.0084)
	Oxybuprocaine	-0.709 (0.015)		Pimethixene	0.717 (0.044)

^a이 스코어는 ES(enrichment score) 및 CMAP 2.0에 의해 보고된 이의 p-값이다. 마이너스 스코어(negative scores)는 화합물이 NRXN1 ^MUT&TP53 ^MUT를 갖는 GC 세포의 유전자 발현 프로파일을 뒤집을수 있음(reverse)을 나타낸다;

^b이 스코어는 ES(enrichment score) 및 CMAP 2.0에 의해 보고된 이의 p-값이다. 플러스 스코어(positive scores)는 NRXN1 ^WT&TP53 ^MUT를 갖는 GC 세포의 유전자 발현 프로파일을 뒤집을수 있음(reverse)을 나타낸다.

NRXN1 돌연변이에 따른 인산화효소 저해제 약물 작용의 차이

본 실시예에서는 MTS 어세이를 이용하여 NRXN1 돌연변이에 따른 인산화효소 저해제 약물 작용의 차이를 확인하였다.NRXN1 ^WT와 TP53 ^MUT를 대표하는 위암 세포주로 SNU-16을 사용하였고, NRXN1 ^MUT와 TP53 ^MUT를 대표하는 위암 세포주로 SNU-668을 사용하였다.

구체적으로, 96웰 플레이트에 웰 당 3×10³개의 세포를 접종하고 10% FBS가 보충된 RPMI1640 배지를 첨가하여, 37℃, 5% CO₂ 배양기에서, 24시간 동안 배양하였다. 이후, 이마티닙(imatinib), 엘로티닙(erlotinib) 및 다사티닙 (dasatinib)을 각각 농도별(0.008, 0.04, 0.2, 1, 5 및 25μM)로 처리하고 37℃ 5% CO₂ 배양기에서 72시간 동안 추가 배양하였다. 세포 생존율은 MTS (One solution reagent)시약을 이용한 비색분석방법을 사용하였고, 96 well plate reader를 이용하여 490nm에서 흡광도를 측정하여 대조군의 흡광도를 100으로 환산하였을 때의 각 농도별 약물 처리군의 흡광도를 상대적으로 비교하여 나타내었다.

그 결과, 하기 표 9 및 도 12에 나타난 바와 같이 SNU-16 보다 SNU-668에서　다사티닙 처리에 의해 세포 생존율이 효과적으로 억제됨을 확인하였다. 이를 통해, 다사티닙은 다른 인산화효소 저해제 약물에 비해 NRXN1 ^MUT 와 TP53 ^MUT를 나타내는 위암 환자군에 대해 우수한 치료효과를 나타냄을 확인할 수 있다.

화합물 세포주	IC50 (uM)
화합물 세포주	Imatinib	Erlotinib	Dasatinib
SNU-16	>25	>25	>25
SNU-668	>25	>25	0.38

Claims

a) 위암 환자그룹에서 채취한 시료로부터 WNT 신호전달경로의 유전자 또는 miRNA 발현량을 하기 수학식 1 내지 3을 통하여 디지털 코드화를 하는 단계;
b) 상기 a)단계의 디지털 코드에 따라 환자군을 그룹화하는 단계;
c) 상기 b)단계에서 가장 많은 환자가 포함된 그룹을 선정하는 단계;
d) 상기 c)단계에서 선정된 그룹에서 TP53 돌연변이 그룹과 TP53 야생형 그룹으로 나누는 단계;
e) 하기 수학식 4를 이용하여, TP53 돌연변이 비율과 임의 유전자 돌연변이 비율의 차이를 확인하는 단계;
f) 상기 e)단계에서 확인한 비율의 차이가 5를 초과하는 임의의 유전자를 선별하는 단계; 및
g) 상기 f)단계에서 선별한 유전자에 대해 Fisher 정확검정을 실시하여, p-value가 0.05 미만인 유전자를 선별하는 단계;를 포함하는 TP53 돌연변이 유전자와 통계적으로 유의하게 관련된 유전자를 탐색하는 방법.
WNT 신호전달경로의 유전자 및 miRNA 발현량 집합을 오름차순 (ascending)으로 정렬을 수행 한 각 발현량 값
으로부터 기울기 집합
을 아래와 같이 구함;
[수학식 1]

(상기 수학식 1에서, G_gene은 특정 유전자의 발현량 기울기 집합, g_i는 위치 i와 i+1 사이의 기울기, n 은 샘플 개수임)
다음으로, 최대 기울기
을 아래와 같이 구함;
[수학식 2]

(상기 수학식 2에서, τ_gene은 특정 유전자의 문턱치 범위(threshold range)임)
다음으로, 특정 유전자의 기울기가 최대인 τ_gene인 위치 j와 j+1을 기준으로 다음과 같이 변환 함수 f(x)를 정의함;
[수학식 3]

(상기 수학식 3에서, x_j는 위치 j의 발현량임)
[수학식 4]
제1항의 TP53 돌연변이 유전자와 통계적으로 유의하게 관련된 유전자를 탐색하는 방법으로 확인된 CTNNB1 , SLITRK5 , NCOR2 , RYR1 , GPR112 , NRXN1 , MYH6 , MLL3 및 MTUS2 유전자로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 유전자를 포함하는 위암의 예후 예측용 마커 조성물.
제2항에 있어서, 상기 유전자는 GPR112 , NRXN1 , MYH6 , MLL3 및 MTUS2 유전자로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 유전자를 포함하는 위암의 예후 예측용 마커 조성물.
제2항 또는 제3항에 따른 위암의 예후 예측용 마커 조성물의 유전자 돌연변이 여부를 검출하는 제제를 포함하는 위암의 예후 예측용 조성물.
제4항에 있어서, 상기 마커 조성물의 유전자 돌연변이 여부를 검출하는 제제는 유전자 단편을 PCR 증폭하기 위한 프라이머 쌍 및 프로브인 것을 특징으로 하는 위암의 예후 예측용 조성물.
제2항 또는 제3항에 따른 위암의 예후 예측용 마커 조성물의 유전자 돌연변이 여부를 검출하는 제제를 포함하는 위암의 예후 예측용 키트.
제2항 또는 제3항에 따른 위암의 예후 예측용 마커 조성물을 이용하여 대표 위암 세포주를 선별하는 단계; 및 선별된 위암 세포주에 약물 후보군을 처리하여 역유전자 발현 유도 여부를 확인하는 단계를 포함하는 위암 치료용 약물의 스크리닝 방법.
제7항의 스크리닝 방법으로 선별된 약물을 포함하는 위암 예방 또는 치료용 약학적 조성물.
a) 위암 환자로부터 분리된 시료로부터 TP53 유전자의 돌연변이 여부를 확인하는 단계;
b) 상기 a) 단계에서 TP53이 TP53 ^WT인 경우, CTNNB1, SLITRK5 및 NCOR2로 이루어진 군에서 선택된 어느 하나의 유전자에서 돌연변이 여부를 추가로 확인하는 단계; 및
c) i) 상기 b) 단계에서 CTNNB1 유전자가 CTNNB1 ^WT인 경우, CTNNB ^MUT인 경우 보다 전체 생존율(Overall Survival, OS)이 낮고,
ii) 상기 b) 단계에서 SLITRK5 유전자가 SLITRK5 ^WT인 경우, SLITRK5 ^MUT인 경우 보다 전체 생존율이 낮고,
iii) 상기 b) 단계에서 NCOR2 유전자가 NCOR2 ^WT인 경우, NCOR2 ^MUT인 경우 보다 전체 생존율이 낮은 것으로 판단하는 단계;
를 포함하는 위암의 예후를 예측하는 방법.
a) 위암 환자로부터 분리된 시료로부터 TP53 유전자의 돌연변이 여부를 확인하는 단계;
b) 상기 a) 단계에서 TP53이 TP53 ^MUT인 경우, RYR1 유전자의 돌연변이 여부를 추가로 확인하는 단계; 및
c) 상기 b) 단계에서 RYR1 유전자가 RYR1 ^WT인 경우, RYR1 ^MUT인 경우 보다 전체 생존율이 낮은 것으로 판단하는 단계;
를 포함하는 위암의 예후를 예측하는 방법.
NRXN1 유전자를 포함하는 다사티닙(dasatinib)에 대한 위암의 약물 반응성 예측용 바이오마커 조성물.
NRXN1 유전자의 돌연변이 여부를 검출하는 제제를 포함하는 다사티닙에 대한 위암의 약물 반응성 예측용 조성물.
위암 환자로부터 분리된 시료로부터 TP53 유전자 및 NRXN1 유전자의 돌연변이 여부를 확인하는 단계를 포함하는 다사티닙(dasatinib)에 대한 위암의 약물 반응성을 예측하는 방법.
제13항에 있어서, 상기 시료에서 TP53 유전자가 TP53 ^MUT이고 NRXN1 유전자가 NRXN1 ^MUT인 경우 상기 위암 환자는 다사티닙에 대해 감수성을 나타내는 것으로 판별하는 것을 특징으로 하는 다사티닙(dasatinib)에 대한 위암의 약물 반응성을 예측하는 방법.