KR20190037425A - 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 cish 마커 및 이의 용도 - Google Patents

소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 cish 마커 및 이의 용도 Download PDF

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Abstract

본 발명은 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 바이오마커 및 이의 용도에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 CISH(cytokine inducible SH2 containing protein) 유전자 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질을 포함하는, 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 마커 조성물, 면역치료 반응성 예측용 조성물, 및 면역치료 반응성 예측을 위한 정보제공방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 바이오마커는 포르말린 고정 파라핀 포매 조직과 같이 쉽게 구할 수 있고 비교적 오랫동안 보관이 가능한 암 환자유래 조직에서 추출한 RNA에 대하여 나노스트링 유전자 발현 분석을 통해 면역반응 등급 분류, 예후 예측, 및 면역치료에 대한 반응성을 예측하는데 유용하게 이용될 수 있다.

Description

소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 CISH 마커 및 이의 용도{CISH marker predictive of responsiveness to immunotherapy in a patient with gastrointestinal cancer and use thereof}
본 발명은 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 바이오마커 및 이의 용도에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 CISH(cytokine inducible SH2 containing protein) 유전자 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질을 포함하는, 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 마커 조성물, 면역치료 반응성 예측용 조성물, 및 면역치료 반응성 예측을 위한 정보제공방법에 관한 것이다.
면역 침투(Immune infiltrates)는 종양 유형간에 이질적으로 나타나며, 종양 침윤 림프구(tumor-infiltrating lymphocytes; TIL)는 동일한 유형의 서로 다른 종양에서 환자마다 매우 다양하게 나타난다. 면역 활성 또는 면역 억제성 종양 미세환경(tumoral microenvironment; TM)은 환자의 치료결과에 매우 중요한 영향을 미치는데, 종양 침윤 림프구는 면역 활성 종양 미세환경을 구성하는 주요 세포 구성 요소이며 암 환자의 생존율 향상에 기여한다. 따라서 종양의 유전학적 특성에 더하여, 종양 미세환경은 암 환자의 예후 예측용 바이오마커에 대한 유망한 후보를 제시한다.
암의 유전자 발현 프로파일링은 분자적 서브타입 확인 및 예후 예측을 위한 모델 개발을 가능하게 했고, 종양형성(tumorigenesis)의 분자적 경로에 대한 정보를 제공하였다. 위암(gastric cancer; GC)에서 TCGA(The Cancer Genome Atlas)의 유전적 변형 데이터 및 아시아 암 연구 그룹(Asia Cancer Research Group)-삼성 의료원(SMC)의 유전자 발현 데이터를 기반으로 4가지 분자적 서브타입이 제안되었다. Lin 연구팀은 1600명이 넘는 위암환자를 분석한 결과 T 세포 경로가 비-아시아인의 위암과 연관되어 있고, 염증 및 면역과 관련된 유전자 시그니처가 아시아인과 비-아시아인의 위암간에 유의미한 차이가 있음을 발견하였다(Gut 64, 1721-1731 (2015)). 이러한 결과는 동일한 종양 내에서 면역 시그니처가 다양하게 나타남을 시사하는 것이다.
한편, 엡스타인-바 바이러스(Epstein-Barr virus; EBV)의 감염 및 상호 배타적인 현미부수체 불안정성(microsatellite instability; MSI)은 종종 종양 침윤 림프구를 수반하며, 위암환자에서 좋은 예후를 나타내는 인자로 알려져 있다. 엡스타인-바 바이러스에 감염된 위암환자(EBV-associated GC; EBVaGC)는 종양 세포에서 발현되는 EBV 관련 단백질에 대한 면역 반응으로 인해 엡스타인-바 바이러스에 감염되지 않은 위암환자(EBV-negative GC; EBVnGC) 보다 생존율이 높다고 보고되어 있다. 엡스타인-바 바이러스에 감염된 위암환자의 경우에는 사이토카인(케모카인) 경로에 관여하는 유전자들이 매우 하향조절되어 있는 반면 PD-L1을 강하게 발현한다. 또한, 증가된 숙주 면역반응을 통한 종양 침윤 림프구와 관련된 MSI 위암환자의 경우, PD-L1의 발현 증가가 높은 생존율과 관련되어 있음이 보고되어 있다.
암에 대한 면역치료법의 큰 성공과 함께, 종양-면역 상호작용에 대한 포괄적인 이해가 절실히 요구됨에 따라 종양-면역 상호작용을 규명하고 예후 예측인자를 제공하기 위한 많은 연구들이 이루어져왔다. 최근 한 연구팀은 18종의 종양 유형에 걸쳐 국소적 면역 침윤의 세포 용해 활성을 정량화하였고, EBVnGC와 비교하여 EBVaGC인 경우(PDL1 증폭으로 인한 가능성), 및 MSS와 비교하여 MSI인 대장암에서 현저한 증가를 확인하였다. 자연적인 항종양 면역이 세포 용해 면역 반응을 필요로 한다는 점을 감안할 때, EBV(바이러스로 인한) 및 MSI(신생 항원으로 인한) 위암에서 관찰되는 세포 용해 활성의 증가는 종양 침윤 림프구 및 더 나은 예후와 관련된 세포 용해 숙주 면역 공격의 대리 표지자로서의 역할을 할 수 있다.
본 발명자들은 종양-면역 상호작용을 기반으로 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측을 위한 바이오마커를 발굴하기 위해 연구 노력한 결과, TCGA RNA 서열분석 및 ACRG-SMC 마이크로어레이를 통한 mRNA 발현 분석 결과를 이용하여 더 나은 예후를 보이는 현미부수체 불안정성 위암(MSI)과 엡스타인-바 바이러스에 감염된 위암(EBV)에서 차등적으로 발현되는 유전자를 확인하였고, 추가적으로 환자유래의 포르말린으로 고정된 파라핀 포매 조직으로부터 RNA를 추출하고 나노스트링 분석을 실시하여 상기 유전자들의 유효성을 통해 본 발명에 따른 면역치료 반응성 바이오마커를 도출하였는바, 이에 기초하여 본 발명을 완성하였다.
이에, 본 발명은 CISH(cytokine inducible SH2 containing protein) 유전자 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질을 포함하는, 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 마커 조성물을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 상기 CISH 유전자 mRNA 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질 수준을 측정하는 제제를 포함하는, 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 조성물을 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 CISH 유전자 mRNA 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질 수준을 측정하는 단계를 포함하는, 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측을 위한 정보제공방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
그러나 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 과제에 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 CISH(cytokine inducible SH2-containing protein, NCBI 접근(accession) 번호: NM_013324) 유전자 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질을 포함하는, 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 마커 조성물을 제공한다.
본 발명의 일구현예로, 상기 마커 조성물은 TIRAP(toll-interleukin 1 receptor (TIR) domain containing adaptor protein, NM_148910), TLR7(toll-like receptor 7, NM_016562), TLR3(toll-like receptor 3, NM_003265), SPP1(secreted phosphoprotein 1, NM_000582), CCL20(chemokine (C-C motif) ligand 20, NM_004591), CXCR1(interleukin 8 receptor, alpha, NM_000634), CD55(CD55 molecule, decay accelerating factor for complement (Cromer blood group), NM_000574), CD97(CD97 molecule, NM_078481), PTK2(PTK2 protein tyrosine kinase 2, NM_005607), CCR6(chemokine (C-C motif) receptor 6, NM_031409), IL6R(interleukin 6 receptor, NM_000565), CD40(CD40 molecule, TNF receptor superfamily member 5, NM_001250), CD1D(CD1d molecule, NM_001766), HLA-DQA1(Major Histocompatibility Complex, Class II, DQ Alpha 1, NM_002122), CD74(CD74 molecule, major histocompatibility complex, class II invariant chain, NM_001025159), HLA-DRA(major histocompatibility complex, class II, DR alpha, NM_019111), B2M(beta-2-microglobulin, NM_004048), TNFSF10(tumor necrosis factor (ligand) superfamily, member 10, NM_003810), TAP1(transporter 1, ATP-binding cassette, sub-family B (MDR/TAP), NM_000593), TAP2(transporter 2, ATP-binding cassette, sub-family B (MDR/TAP), NM_000544), FCER1G(Fc fragment of IgE, high affinity I, receptor for; gamma polypeptide, NM_004106), IL2RA(interleukin 2 receptor, alpha, NM_000417), CD80(CD80 molecule, NM_005191), KLRD1(killer cell lectin-like receptor subfamily D, member 1, NM_002262), PDCD1LG2(programmed cell death 1 ligand 2, PDCD1LG2), STAT1(signal transducer and activator of transcription 1, 91kDa, NM_007315), IFNG(interferon, gamma, NM_000619), 및 CD274(CD274 molecule, NM_014143)로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 유전자 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질을 더 포함하는 것일 수 있다.
또한, 본 발명은 CISH(cytokine inducible SH2 containing protein, NCBI 접근(accession) 번호: NM_013324) 유전자의 mRNA 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질 수준을 측정하는 제제를 포함하는, 소화기암 환자의 면역 치료 반응성 예측용 조성물을 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 조성물을 포함하는, 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 키트를 제공한다.
본 발명의 일구현예로, 상기 조성물은 TIRAP(toll-interleukin 1 receptor (TIR) domain containing adaptor protein, NM_148910), TLR7(toll-like receptor 7, NM_016562), TLR3(toll-like receptor 3, NM_003265), SPP1(secreted phosphoprotein 1, NM_000582), CCL20(chemokine (C-C motif) ligand 20, NM_004591), CXCR1(interleukin 8 receptor, alpha, NM_000634), CD55(CD55 molecule, decay accelerating factor for complement (Cromer blood group), NM_000574), CD97(CD97 molecule, NM_078481), PTK2(PTK2 protein tyrosine kinase 2, NM_005607), CCR6(chemokine (C-C motif) receptor 6, NM_031409), IL6R(interleukin 6 receptor, NM_000565), CD40(CD40 molecule, TNF receptor superfamily member 5, NM_001250), CD1D(CD1d molecule, NM_001766), HLA-DQA1(Major Histocompatibility Complex, Class II, DQ Alpha 1, NM_002122), CD74(CD74 molecule, major histocompatibility complex, class II invariant chain, NM_001025159), HLA-DRA(major histocompatibility complex, class II, DR alpha, NM_019111), B2M(beta-2-microglobulin, NM_004048), TNFSF10(tumor necrosis factor (ligand) superfamily, member 10, NM_003810), TAP1(transporter 1, ATP-binding cassette, sub-family B (MDR/TAP), NM_000593), TAP2(transporter 2, ATP-binding cassette, sub-family B (MDR/TAP), NM_000544), FCER1G(Fc fragment of IgE, high affinity I, receptor for; gamma polypeptide, NM_004106), IL2RA(interleukin 2 receptor, alpha, NM_000417), CD80(CD80 molecule, NM_005191), KLRD1(killer cell lectin-like receptor subfamily D, member 1, NM_002262), PDCD1LG2(programmed cell death 1 ligand 2, PDCD1LG2), STAT1(signal transducer and activator of transcription 1, 91kDa, NM_007315), IFNG(interferon, gamma, NM_000619), 및 CD274(CD274 molecule, NM_014143)로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 유전자 mRNA 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질 수준을 측정하는 제제를 더 포함하는 것일 수 있다.
본 발명의 다른 구현예로, 상기 소화기암은 위암(gastric cancer) 또는 대장암(colorectal cancer)일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 유전자의 mRNA 수준을 측정하는 제제는 유전자의 mRNA에 상보적으로 결합하는 센스 및 안티센스 프라이머, 또는 프로브일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 단백질 수준을 측정하는 제제는 상기 유전자가 암호화하는 단백질에 특이적으로 결합하는 항체일 수 있다.
또한, 본 발명은 피검자 유래의 생물학적 시료에서 CISH(cytokine inducible SH2 containing protein, NCBI 접근(accession) 번호: NM_013324) 유전자의 mRNA 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질 수준을 측정하는 단계를 포함하는, 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측을 위한 정보제공방법을 제공한다.
본 발명의 일구현예로, 상기 정보제공방법은 TIRAP(toll-interleukin 1 receptor (TIR) domain containing adaptor protein, NM_148910), TLR7(toll-like receptor 7, NM_016562), TLR3(toll-like receptor 3, NM_003265), SPP1(secreted phosphoprotein 1, NM_000582), CCL20(chemokine (C-C motif) ligand 20, NM_004591), CXCR1(interleukin 8 receptor, alpha, NM_000634), CD55(CD55 molecule, decay accelerating factor for complement (Cromer blood group), NM_000574), CD97(CD97 molecule, NM_078481), PTK2(PTK2 protein tyrosine kinase 2, NM_005607), CCR6(chemokine (C-C motif) receptor 6, NM_031409), IL6R(interleukin 6 receptor, NM_000565), CD40(CD40 molecule, TNF receptor superfamily member 5, NM_001250), CD1D(CD1d molecule, NM_001766), HLA-DQA1(Major Histocompatibility Complex, Class II, DQ Alpha 1, NM_002122), CD74(CD74 molecule, major histocompatibility complex, class II invariant chain, NM_001025159), HLA-DRA(major histocompatibility complex, class II, DR alpha, NM_019111), B2M(beta-2-microglobulin, NM_004048), TNFSF10(tumor necrosis factor (ligand) superfamily, member 10, NM_003810), TAP1(transporter 1, ATP-binding cassette, sub-family B (MDR/TAP), NM_000593), TAP2(transporter 2, ATP-binding cassette, sub-family B (MDR/TAP), NM_000544), FCER1G(Fc fragment of IgE, high affinity I, receptor for; gamma polypeptide, NM_004106), IL2RA(interleukin 2 receptor, alpha, NM_000417), CD80(CD80 molecule, NM_005191), KLRD1(killer cell lectin-like receptor subfamily D, member 1, NM_002262), PDCD1LG2(programmed cell death 1 ligand 2, PDCD1LG2), STAT1(signal transducer and activator of transcription 1, 91kDa, NM_007315), IFNG(interferon, gamma, NM_000619), 및 CD274(CD274 molecule, NM_014143)로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 유전자 mRNA 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질 수준을 측정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 구현예로, 상기 mRNA의 발현수준은 나노스트링 엔카운터 분석(NanoString nCounter analysis), 중합효소연쇄반응(PCR), 역전사 중합효소연쇄반응(RT-PCR), 실시간 중합효소연쇄반응(Real-time PCR), RNase 보호 분석법(RNase protection assay; RPA), 마이크로어레이(microarray), 및 노던 블롯팅(northern blotting)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 방법을 통해 측정될 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 단백질 발현수준은 웨스턴 블롯팅(western blotting), 방사선면역분석법(radioimmunoassay; RIA), 방사 면역 확산법(radioimmunodiffusion), 효소면역분석법(ELISA), 면역침강법(immunoprecipitation), 유세포분석법(flow cytometry), 면역형광염색법(immunofluorescence), 오우크테로니(ouchterlony), 보체 고정 분석법(complement fixation assay), 및 단백질 칩(protein chip)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 방법을 통해 측정될 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 생물학적 시료는 소화기암 환자유래 조직일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 조직은 파라핀에 포매된 조직(paraffin-embedded tissue)일 수 있다.
본 발명자들은 CISH 유전자를 포함하는 숙주 면역 반응 지수의 유전자들을 바이오마커로 도출하였고, 위암 및 대장암을 포함하는 소화기암에서 그 유효성을 확인하였는바, 본 발명에 따른 바이오마커는 포르말린 고정 파라핀 포매 조직과 같이 쉽게 구할 수 있고 비교적 오랫동안 보관이 가능한 암 환자유래 조직에서 추출한 RNA에 대하여 나노스트링 유전자 발현 분석을 통해 면역반응 등급 분류, 예후 예측, 및 면역치료에 대한 반응성을 예측하는데 유용하게 이용될 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 바이오마커를 발굴하고 유효성을 검증하기 위한 전반적인 실험방법 및 과정을 도시한 것이다.
도 2는 위암 환자에서 메타 발현 데이터의 시험(test) 세트, 메타 발현의 검증(validation) 세트, 및 독립적 나노스트링 분석을 통한 검증 세트의 세 가지 데이터 세트에서의 유전자 발현 클러스터링 및 이의 Kaplan-Meier 생존 플롯 결과를 나타낸 결과이다.
도 3은 GSEA(gene set enrichment analyses) 분석을 통한 PD-L1 신호전달 경로 및 관련 유전자 기능을 포함하는 숙주 면역반응 지수(HIERi)의 면역 유전자 시그니처 네트워크를 보여주는 결과이다.
도 4는 숙주 면역반응 지수(HIERi)를 이용해 대장암(colorectal) 환자를 3그룹(High, Intermediate, Low)으로 분류하고 High 클러스터가 미소부수체 불안정성(MSI) 및 CpG 섬 메틸화 인자 표현형(CIMP)과 밀접한 관련이 있음을 보여주는 결과이다.
도 5는 log rank test를 통해 위암환자의 독립적 코호트(n=181)를 대상으로 PD-L1 mRNA 발현수준에 따라 PD-L1High 및 PD-L1Low 그룹으로 분류하고 전체 생존율 및 무병생존율(DFS)을 분석한 결과이다.
도 6a는 면역 조직학적 아형(CA, CLR, LELC)으로 분류된 면역세포(T세포, CD4+T세포, CD8+T세포, Treg세포, B세포, 및 IFNG(IFN-γ)의 mRNA 발현수준을 나타낸 결과이고, 도 6b는 PD-L1 발현 서브그룹(High, low)으로 분류된 상기와 동일한 면역세포의 mRNA 발현수준을 나타낸 결과이다.
본 발명자들은 종양-면역 상호작용을 기반으로 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측을 위한 바이오마커를 발굴하기 위해 연구 노력한 결과, 숙주 면역 반응 지수에 포함되는 시그니처 유전자인 CISH를 발굴하였는바, 이에 기초하여 본 발명을 완성하였다.
이에, 본 발명은 CISH(cytokine inducible SH2-containing protein, NCBI 접근(accession) 번호: NM_013324) 유전자 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질을 포함하는, 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 마커 조성물을 제공한다.
또한, 본 발명은 CISH(cytokine inducible SH2 containing protein, NCBI 접근(accession) 번호: NM_013324) 유전자의 mRNA 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질 수준을 측정하는 제제를 포함하는 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 조성물, 및 상기 조성물을 포함하는 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 키트를 제공한다.
본 발명에 있어서, 상기 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 마커로써 TIRAP(toll-interleukin 1 receptor (TIR) domain containing adaptor protein, NM_148910), TLR7(toll-like receptor 7, NM_016562), TLR3(toll-like receptor 3, NM_003265), SPP1(secreted phosphoprotein 1, NM_000582), CCL20(chemokine (C-C motif) ligand 20, NM_004591), CXCR1(interleukin 8 receptor, alpha, NM_000634), CD55(CD55 molecule, decay accelerating factor for complement (Cromer blood group), NM_000574), CD97(CD97 molecule, NM_078481), PTK2(PTK2 protein tyrosine kinase 2, NM_005607), CCR6(chemokine (C-C motif) receptor 6, NM_031409), IL6R(interleukin 6 receptor, NM_000565), CD40(CD40 molecule, TNF receptor superfamily member 5, NM_001250), CD1D(CD1d molecule, NM_001766), HLA-DQA1(Major Histocompatibility Complex, Class II, DQ Alpha 1, NM_002122), CD74(CD74 molecule, major histocompatibility complex, class II invariant chain, NM_001025159), HLA-DRA(major histocompatibility complex, class II, DR alpha, NM_019111), B2M(beta-2-microglobulin, NM_004048), TNFSF10(tumor necrosis factor (ligand) superfamily, member 10, NM_003810), TAP1(transporter 1, ATP-binding cassette, sub-family B (MDR/TAP), NM_000593), TAP2(transporter 2, ATP-binding cassette, sub-family B (MDR/TAP), NM_000544), FCER1G(Fc fragment of IgE, high affinity I, receptor for; gamma polypeptide, NM_004106), IL2RA(interleukin 2 receptor, alpha, NM_000417), CD80(CD80 molecule, NM_005191), KLRD1(killer cell lectin-like receptor subfamily D, member 1, NM_002262), PDCD1LG2(programmed cell death 1 ligand 2, PDCD1LG2), STAT1(signal transducer and activator of transcription 1, 91kDa, NM_007315), IFNG(interferon, gamma, NM_000619), 및 CD274(CD274 molecule, NM_014143)로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 유전자 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질을 더 포함할 수 있다.
본 발명에서 대상으로 하는 질환인 “소화기암(gastrointestinal cancer)”은 소화기와 관련된 식도 및 위장관에 발생할 수 있는 모든 암을 포함하며, 보다 바람직하게는 위암 또는 대장암을 포함하며, 더욱 바람직하게는 위암일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
본 발명에서 사용되는 용어, “면역치료”란, 면역시스템을 자극하여 질환을 치료하는 방법으로, 본원발명에서는 소화기암을 치료하는 것을 의미한다. 수동적 면역치료는 체외에서 다량으로 만들어진 면역반응 성분 예컨대, 면역세포, 항체, 사이토카인 등을 암 환자에게 주입하여 암세포를 공격하는 치료방법이고, 능동적 면역치료는 개인의 항체와 면역세포들을 능동적으로 활성화 또는 생산시키게 하여 암세포를 공격하는 치료방법이다. 본 발명은 이러한 면역치료에 대하여 소화기암 환자의 치료 반응성을 예측하기 위한 바이오마커 및 이의 용도에 관한 것이다.
본 발명에서 있어서 “치료 반응성 예측”이란, 환자가 면역 항암제에 대해 선호적으로 또는 비선호적으로 반응할지 여부를 예측하는 것, 또는 항암제에 대한 내성의 위험성을 예측하는 것, 면역치료 후 환자의 예후 즉, 재발, 전이, 생존, 또는 무병생존 등을 예측하는 것을 의미한다. 본 발명에 따른 치료 반응성 예측을 위한 바이오마커는 소화기암환자에 대한 가장 적절한 면역치료 방식을 선택하도록 하기 위한 정보를 제공를 제공할 수 있다.
상기 CISH 유전자의 mRNA 수준을 측정하는 제제는 mRNA에 상보적으로 결합하는 센스 및 안티센스 프라이머, 또는 프로브일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
본 발명에서 사용되는 용어, “프라이머”란 DNA 합성의 기시점이 되는 짧은 유전자 서열로써, 진단, DNA 시퀀싱 등에 이용할 목적으로 합성된 올리고뉴클레오티드를 의미한다. 상기 프라이머들은 통상적으로 15 내지 30 염기쌍의 길이로 합성하여 사용할 수 있으나, 사용 목적에 따라 달라질 수 있으며, 공지된 방법으로 메틸화, 캡화 등으로 변형시킬 수 있다.
본 발명에서 사용되는 용어, “프로브”란 효소 화학적인 분리정제 또는 합성과정을 거쳐 제작된 수 염기 내지 수백 염기길이의 mRNA와 특이적으로 결합할 수 있는 핵산을 의미한다. 방사성 동위원소, 효소, 또는 형광체 등을 표지하여 mRNA의 존재 유무를 확인할 수 있으며, 공지된 방법으로 디자인하고 변형시켜 사용할 수 있다.
상기 단백질 수준을 측정하는 제제는 유전자가 암호화하는 단백질에 특이적으로 결합하는 항체일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
본 발명에서 사용되는 용어, “항체”는 면역학적으로 특정 항원과 반응성을 갖는 면역글로불린 분자를 포함하며, 단클론(monoclonal) 항체 및 다클론(polyclonal) 항체를 모두 포함한다. 또한, 상기 항체는 키메라성 항체(예를 들면, 인간화 뮤린 항체) 및 이종결합항체(예를 들면, 양특이성 항체)와 같은 유전공학에 의해 생산된 형태를 포함한다.
본 발명의 면역치료 반응성 예측용 키트는 분석 방법에 적합한 한 종류 또는 그 이상의 다른 구성성분 조성물, 용액 또는 장치로 구성될 수 있다.
본 발명의 다른 양태로서, 본 발명은 피검자 유래의 생물학적 시료에서 CISH(cytokine inducible SH2 containing protein) 유전자의 mRNA 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질 수준을 측정하는 단계를 포함하는 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측을 위한 정보제공방법을 제공한다.
상기 mRNA의 발현수준은 당업계에 알려진 통상적인 방법에 따라 나노스트링 엔카운터 분석(NanoString nCounter analysis), 중합효소연쇄반응(PCR), 역전사 중합효소연쇄반응(RT-PCR), 실시간 중합효소연쇄반응(Real-time PCR), RNase 보호 분석법(RNase protection assay; RPA), 마이크로어레이(microarray), 및 노던 블롯팅(northern blotting)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 방법을 통해 측정될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
상기 단백질 발현수준은 당업계에 알려진 통상적인 방법에 따라 웨스턴 블롯팅(western blotting), 방사선면역분석법(radioimmunoassay; RIA), 방사 면역 확산법(radioimmunodiffusion), 효소면역분석법(ELISA), 면역침강법(immunoprecipitation), 유세포분석법(flow cytometry), 면역형광염색법(immunofluorescence), 오우크테로니(ouchterlony), 보체 고정 분석법(complement fixation assay), 및 단백질 칩(protein chip)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 방법을 통해 측정되는 것일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
상기 생물학적 시료는 소화기암 환자유래 조직이며, 보다 구체적으로 포르말린 등의 고정액으로 고정하여 파라핀에 포매한 조직을 포함하나, 이에 제한되는 것은 아니다.
본 발명자들은 상기 CISH를 포함하는 숙주 면역 반응 지수의 유전자들을 규명하였으며, 이를 이용한 면역치료 반응성 예측에 대한 유효성을 확인하였다.
본 발명의 일실시예에서는, 위암에서 상기 유전자들의 유효성을 검증하기 위하여 메타 발현 데이터 세트에서 각각 시험 세트 및 검증 세트, 또한 독립적 검증 세트에서 상기 유전자들의 발현수준에 따라 위암 환자를 각각 3 그룹으로 분류하여 임상적 특징 및 상기 유전자들의 유효성을 분석하였고(실시예 2-1 참조), 대장암 환자에서 유효성 검증을 위해 272명의 TCGA 결직장 선암종의 유전자 발현 데이터에 기반하여 숙주 면역 반응 지수를 이용해 3개의 면역 그룹으로 분리 및 분석하여 MSI/CIMP 발현 서브타입을 분류할 수 있음을 확인하였다(실시예 2-2 참조).
본 발명의 다른 실시예에서는, 181명의 독립적 검증 코호트를 대상으로 임상적 결과 예측을 위한 바이오마커 PD-L1 mRNA 발현수준이 미치는 영향을 조사한 결과, 상기 PD-L1 mRNA를 과발현 또는 저발현 하는 그룹의 전체 생존율 및 무병생존율이 유의하게 차이나는 것을 확인하였고, 위암 환자유래 파라핀 포매 조직에서 면역조직화학염색법을 실시하여 PD-L1 단백질의 발현수준을 측정하고 이를 검토한 결과 위암 조직에서 상기 mRNA의 발현수준 및 단백질의 발현수준 결과 간의 일치율이 81.8%로 유의한 상관관계가 있음을 확인하였다(실시예 3 참조).
본 발명의 다른 실시예에서는, 면역반응과 관련된 조직학적 아형(CA, CLR, LELC) 또는 PD-L1 발현수준에 따른 대표적인 면역세포(T세포, CD4+T세포, CD8+T세포, Treg세포, B세포, 및 IFNG(IFN-γ)의 발현수준을 비교분석한 결과, LELC 조직학적 아형 및 PD-L1이 높게 발현되는 조직에서 면역세포의 높은 발현을 확인하였다(실시예 4 참조).
상기 결과들을 통해 본 발명의 CISH를 포함하는 숙주 면역 반응 지수를 이용해 면역반응의 등급 구분, 예후 예측을 포함하는 면역치료의 반응성 예측에 유용하게 이용할 수 있다.
이하, 본 발명의 이해를 돕기 위하여 바람직한 실시예를 제시한다. 그러나 하기의 실시예는 본 발명을 보다 쉽게 이해하기 위하여 제공되는 것일 뿐, 하기 실시예에 의해 본 발명의 내용이 한정되는 것은 아니다.
[실시예]
실시예 1. 실험준비 및 실험방법
1-1. 유전자-유전자 상호작용 네트워크로부터 숙주 면역 반응 지수(HIERi) 추론
본 발명자들은 295명의 위암환자를 대상으로 아시아 암 연구 그룹-삼성의료원(ACRG-SMC(GSE62254))의 전체 유전자(20639 genes)에 대한 마이크로어레이(Microarray) 결과 및 262명의 위암환자에 대한 TCGA의 RNA 서열분석(RNA-Seq) 결과를 다운로드 하여 본 실시예에 이용하였다. 보다 구체적으로, 상기 마이크로어레이 및 RNA 서열분석 결과를 통합하여 메타 분석(meta-analysis)을 실시한 후 메타 발현 결과를 시험(test) 및 검증(validation)을 위한 두 세트로 분류하였다. 한편, 독립적인 플랫폼에서의 검증은 NanoString Human Immunology Panel(n=181)에서 수집한 차등적인 유전자 발현 결과를 이용해 실시하였다.
위암의 서브타입에 따라 특이적인 면역 반응 관련 유전자들을 알아보기 위해, 무작위로 선택된 278개의 시험 세트(test set)의 ANOVA 분석 결과에 근거하여 현미부수체 불안정성을 가지는 위암(MSI 서브타입) 및 엡스타인바 바이러스에 감염된 위암(EBV 서브타입)에서 차등적으로 발현되는 유전자(differentially expressed genes; DEG)들을 분석하였다. 예후 예측 마커 유전자들은 유전자 발현수준에 따른 3개의 그룹 즉, 높음(high), 중간(intermediate), 및 낮음(low)에서 생존 분석 p값에 근거하여 도출하였으며, 모든 p값(p-values)은 Benjamini-Hochberg(BH) 교정을 통해 산출하였다. 도출된 마커 유전자들의 예측 정확성을 검증하기 위한 별도의 독립적 세트의 면역 유전자는 NanoString Human Immuneology Panal 시그니처 유전자 세트에서 참조하였다. 유전자 상호작용 네트워크 기반 분석 방법 및 위암 서브타입에서 차등적으로 발현되는 유전자 시험(test)으로부터 계산된 BioNet 할당 p값 및 생존 분석을 선정하였다. 또한 참조(reference) 유전자 상호 작용 네트워크는 Reactome에서 구성되었다. 각 노드에 대해 할당된 p값을 하나의 p값으로 모아서 점수로 변환한 다음, FastHeinz 알고리즘을 사용하여 점수를 최대화 하기 위한 중요한 서브 네트워크로 가정하였다. 서브 네트워크의 유전자들은 컷오프(노드 스코어> 1, EBV DEG p값 <0.05 및 MSI DEG p값 <0.05)로 걸렀으며, 마지막으로 29개의 유전자를 HIERi로 등록하였다. 이후 Reactome 경로를 이용하여 GSEA에 의해 29개의 유전자들이 포함되는 신호전달 경로들을 조사하였다. 또한 배경 효과를 제거하기 위해, GSEA 분석 전에 배경 유전자 세트를 491개 모든 시험 면역 반응 유전자로 정의했다. 본 발명자들은 K-means 클러스터링 방법을 이용하여 HIERi의 예후 예측 및 암 서브타입 예측 정확성을 검증하였다. 이를 위해, 동일한 집단(n=279)에서의 모든 시험 샘플(n=278)과 검증 세트(n=279)를 3그룹으로 분류하였다. 상기와 같은 유전자 세트 식별 및 검증의 전반적인 과정은 도 1에 도시하였다.
한편, MSI 서브타입의 유병률이 높은 결장 직장암에서 본 발명에 따른 유전자 시그니처의 적용 가능성을 시험하기 위해 TCGA 대장 선암(n=216)에서 29개의 시그니처 유전자의 발현 매트릭스를 이용하여 샘플 클러스터링을 수행하였다.
1-2. 독립적 검증 세트 환자
2004년 9월부터 2011년 9월까지 삼성 서울 병원에서 1차 위암 수술을 받은 환자 중 EBVaCG 연구(n=44), ARTIST 연구(n=98), 및 최근 유망한 면역 세포 연구(n=39) 집단에서 무작위로 181명 환자의 샘플을 선택하였으며, 상기 181개의 샘플 조직 모두 RNA 추출이 가능하였다. 상기 181명 환자들의 임상 병리학적 특징으로는 연령, 성별, 종양 위치, Lauren 분류, 숙주 세포 면역 반응에 의한 조직 아형, EBV 및 MSI 상태, pTNM 병기(AJCC 7 판), 무병 생존율(disease free survival; DFS) 및 전체 생존율(overall survival; OS)이 포함되도록 하였다.
구체적으로, 상기 181명의 위암환자에는 44명의 EBVaGC, 16명의 MSI, 및 121명의 EBVnGC/MSS 케이스가 포함되어 있는 것을 확인하였다. 상기 환자들의 평균 연령은 56.6세였고(28~88세), 남녀 비율은 2.4:1이었으며, 평균 추시 기간은 44.8±15.2개월이었다. 또한, 위암이 재발한 환자는 55명(29.7%)이었으며, 질병으로 42명(22.7%)이 사망하였다.
세포 면역 반응 패턴에 근거한 조직학적 아형을 기준으로 분류한 경우, 림프상피종 유사 암종(lymphoepithelioma-like carcinoma; LELC)이 27명, 크론 유사반응 암종(carcinoma with Crohn-like reaction; CLR)이 42명, 및 전형적인 선암(conventional adenocarcinoma; CA)이 112명으로 구성되어 있었다. 또한, 44명의 위암환자가 엡스타인바 바이러스(EBV)에 양성(EBVaGCs)이었고, 이중 세포성 면역 반응에 근거한 조직학적 아형에 의해 LELC이 27명(61.4%), CLR이 11명(25%), 및 CA가 6명(13.6%)이 포함되어 있었다. 반면 137명의 환자가 EBV에 대하여 음성(EBVnGC)으로 나타났고, 이 중 LELC이 0명, CLRs이 11명(8.3%), 및 CA가 126명(91.7%)으로 집계되었다. 더욱이, 상기 44명의 EBVaGCs에는 19명(43.2%)이 I기, 14명(31.8%)이 II기, 10명(22.7 %)이 III기, 및 1명(2.3 %)이 IV기였다. 즉, LELC로 분류된 조직의 절반 이상이 I기(51.9%)이고, 이어서 II기(29.6%), III기(14.8%), 및 IV기(3.7%) 순이었다. 한편, 137명의 EBVnGC 중 I기로 진단된 경우는 21명(15.3 %), II기는 42명(30.7 %), III기는 64명(46.7 %), 및 IV기는 10명(7.3 %)으로 나타났다. 마지막으로, pT 병기의 Kaplan-Meier 생존 곡선은 무병생존율(p <0.001)과 전체 생존율(p=0.0032) 모두에서 AJCC 병기와 생존율 간의 연관성을 보여 주었다.
1-3. 나노스트링_엔카운터 분석(NanoString_nCounter assay)
높은 순도의 파라핀 키트(Roche Diagnostic, Mannheim, Germany)를 이용하여 대표적인 원발 종양 조직을 4 μm 두께로 절단한 포르말린 고정 파라핀 포매 조직 절편 3~4개에서 총 RNA를 추출하였다. 나노스트링_엔카운터 분석을 위해, nCounter® 유전자 발현 Human Immunology Panel에서 491개의 인간 면역 시그니처 유전자 및 15개의 항존 유전자(NanoString Technologies, Seattle, WA, USA)를 이용하였다. 선택된 모든 환자에서 종양 부위의 미세 절제술 후 종양 세포가 60%가 넘는 경우 보관 조직을 RNA 추출에 사용하였다. 보다 구체적으로, RNA(200ng)를 표적 서열에 특이적인 캡쳐 프로브(probe) 및 형광 표지된 리포터 프로브와 혼성화시켰다. 이후 공지된 방법에 따라 mRNA-프로브 복합체를 세척, 고정화 및 형광 이미징을 통해 유전자 발현수준을 정량화하였다.
엔카운터 유전자 발현의 배치(batch) 효과를 제거하기 위해, 유전자 발현 매트릭스에 대해 2단계 정규화(normalization)를 수행하였다. 먼저, NanoStringNorm R 패키지 옵션(CodeCount+Sum, Bacground=평균, SampleContent = total.sum)을 이용한 within-정규화를 수행하였고, outlier R 패키지를 이용하여 outlier를 중간 값으로 조정했다. 다음으로, edgeR R 패키지를 사용하여 유전자 발현 매트릭스 스패닝 두 배치를 표준화 사이에서 재조정하고, log2 형질 전환된 발현을 최종 유전자 발현 매트릭스로 간주하였다. HIERi의 분류 정확도를 검증하기 위해, 이들 유효성 검증 데이터 세트의 유전자 발현 매트릭스를 K-mean 클러스터링을 이용하여 3개의 예후 그룹(prognosis group)으로 분류하고, 이들 3개 그룹의 생존율 분석을 실시하였다.
1-4. 조직학적 관찰 및 EBV 가시적 분자결합화(in situ hybridization)
전체 종양 조직에 대하여 헤마톡실린&에오신(H&E) 염색을 통해 조직학적 검사를 실시하였으며, EBV 가시적 분자결합화(in situ hybridization; ISH)를 수행하였다. 숙주 세포의 면역 반응에 근거하여, 조직학적 아형을 림프상피종-유사 암종(lymphoepithelioma-like carcinoma; LELC), 크론-유사 반응 암종(Crohn-like reaction; CLR) 및 기존 선암(conventional adenocarcinoma; CA)으로 분류하였다.
1-5. 미소부수체 불안정성(Microsatellite instability) 분석
미소부수체 불안정성(MSI)을 스크리닝 하기 위해, 각 MLH1(clone G168-15, 1:200; BD Pharmingen, San Diego, CA, USA), MSH2(clone FE11, 1:400; Calbiochem, La Jolla, CA, USA), 및 MSH6(clone 44, 1:400; BD Transduction Laboratories, San Diego, CA, USA)에 특이적인 마우스 단일 클론 항체를 사용하여 4 μm 두께의 파라핀 포매 조직 절편에 대해 면역조직화학염색(IHC)을 실시함으로써 DNA 불일치 reHIERi 단백질(MLH1, MSH2 및 MSH6)의 발현 수준을 측정하였다. MMR 단백질의 발현은 상기 항체들로 표지되지 않거나 <10%의 핵 염색에 대해서는 음성, 10 % 이상의 핵 염색에 대해서는 양성으로 기술하였다. 또한 종양에 인접한 정상 위 상피 또는 림프구를 양성 대조군으로 사용하였다. MMR 단백질이 소실된 경우 MSI 검사를 시행하였는데, 5개의 준 변이 단일 뉴클레오타이드 반복 마커 중 대립 유전자의 크기 변화가 없는 샘플은 안정한 미소부수체로 분류하였다.
1-6. PD-L1 면역조직화학염색법(IHC)
본 발명자들은 EBV(p=9.31E-05)와 MSI(p=2.93E-10) 위암에서 유의하게 차등 발현되는 유전자를 관찰한 결과 유의한 생존율 차이(p=2.93E-01)를 확인하였는바, 분화의 클러스터(CD274) 또는 B7 homolog 1(B7-H1)으로도 알려진 PD-L1(programmed cell death ligand 1)에 대한 면역조직화학염색법을 실시하였다. 파라핀에 포매된 조직 절편에서 IHC를 실시하여 PD-L1의 발현수준을 측정하기 위해, 자동화된 염색 플랫폼(Benchmark, Ventana, Tucson, AZ, USA)에서 토끼 단클론 항체(클론 SP142; Spring Bioscience, Pleasanton, CA)를 이용하였다. SP142는 Roche/Genentec의 anti-PD-L1(MPDL3280A) 면역치료요법 개발 프로그램을 위해 개발된 것으로, 다양한 종양 유형 연구에 포함되며, 종양과 면역 세포를 염색하는데 탁월한 것으로 입증되었다. 염색 후 2명의 병리학자(JC 및 KMK)가 PD-L1에 대하여 양성으로 염색된 종양 세포 및 종양 주위 면역 세포를 독립적으로 관찰 및 검토하였다.
관찰 결과, 대표적인 종양 블록을 사용하여 PD-L1가 10% 이상 염색된 종양 세포는 양성/고(positive/high) 발현으로 간주하였고, 종양 세포에 대하여 면역염색의 강도에 따라 0 (음성), 1+ (약함), 2+ (중간) 및 3+ (강함)으로 임의로 점수를 매겼다. 종양 세포에서 PD-L1이 10% 이상 염색된 경우 0점 또는 1점은 IHC가 음성이거나 낮은 것, 2점 이상은 IHC가 양성이거나 높은 것으로 간주하였다. 종양 내(암세포 내의 면역세포) 및 종양 주변(암세포로부터 멀리 떨어진 면역세포) 면역세포들에 대해서는 < 1%, 1~5%, 5~10% 또는 >10%으로 염색된 경우 각각 0, 1, 2, 또는 3점으로 점수화하였으며, 1점 이상은 면역세포에서 과발현된 것으로 간주하였다. 두 병리학자간에 의견이 일치하지 않는 경우는 합의를 위해 양방향 현미경을 사용하여 염색 결과를 재검토하였으며, PD-L1의 mRNA 발현 수준 측정 결과를 모르는 상태에서 분석을 실시하도록 하였다.
실시예 2. 숙주 면역 반응 지수(Host ImmunE Response index; HIERi)의 유효성 검증
2-1. 위암에서 HIERi의 유효성 검증
미소부수체 불안정성(MSI) 및 엡스타인바 바이러스(EBV), 및 좋은 예후를 나타내는 위암에서 차등적으로 발현되는 면역 관련 유전자들을 알아보기 위해, 위암의 서브타입에 따라 도 1에 나타낸 과정대로 네트워크 분석을 수행하였고, 기능적 모듈(유의적으로 차등 발현된 서브네트워크)을 분석하였으며, 그 결과 29개의 유전자[SPP1, CCL20, CXCR1, CISH, CD55, ADGREE5(CD97), PTK2, TIRAP, CCR6, IL6R, CD40, CD1D, TLR7, HLA-DQA1, CD74, HLA-DRA, TLR3, B2M, TNFSF10, TAP1, TAP2, FCER1G, IL2RA, CD80, KLRD1, PDCD1LG2, STAT1, IFNγ, 및 CD274(PD-L1)]를 숙주 면역 반응 지수(HIERi)로 도출하였다. 메타 발현의 모든 클러스터링 결과는 플랫폼 바이어스에는 나타나지 않았고, 마이크로어레이 및 RNA-Seq 샘플은 클러스터에 걸쳐 균일하게 분포되었다.
다음으로, HIERi를 이용하여 위암 환자의 예후를 분류하고 이의 유효성을 검증하기 위해, 병합된 메타 발현 데이터 세트(n=557)에서 무작위로 선택된 각 시험(test) 세트(n=278) 및 검증(validation) 세트(n=279)를 각각 3개의 샘플 그룹으로 분류하였다. 또한, 파라핀에 포매된 조직 절편(n=181)에서 추출한 RNA를 이용하여 nCounter® 유전자 발현 분석에서 얻은 데이터를 다른 플랫폼을 갖는 독립적인 검증 세트로 하여 역시 HIERi를 이용해 3그룹으로 분류하고 추가적인 유효성 검증을 수행하였다. 이때, 그룹 분류는 하기 표 1에 나타낸 29개 유전자들의 발현수준 값(expression value)을 기준으로 하여 실시하였다
그룹 High Intermediate Low
평균 값
(발현 수준 범위)		 2.63
(2.52~2.74)		 2.57
(2.45~2.66)		 2.45
(2.21~2.54)
상기 HIERi에 해당하는 29개의 유전자들은 면역 체계의 다양한 면역 반응 경로(q 값 0.03) 즉, PD-L1 신호전달, 하위 TCR 신호전달 경로, CD28 family에 의한 부자극, 및 DAP12 상호작용(q-value 0.05)과 유의하게 관련되어 있음을 확인하였다. 상기 시험 세트(n=278), 검증 세트(n=279) 및 독립적 검증 세트(n=181) 각각에서 HIERi를 이용해 분류된 3 그룹 및 이의 임상적 특징을 각각 하기 표 2 내지 4에 정리하여 나타내었다.
Feature Immune-high
(Cluster 1)		 Intermediate
(cluster 2)		 Immune-low
(cluster 3)		 p-value
Number of patients 80 102 96 -
Data ACRG-SMC 35 58 57 0.089
TCGA 45 44 39
Subtype EBV 12 1 1 1.46E-13
MSI 37 16 11
Others 31 85 84
Lauren Diffuse 21 41 34 0.276
Intestinal 46 57 56
Mixed 7 3 6
pStage Stage_I 14 13 9 0.598
Stage_II 28 34 31
Stage_III 24 38 33
Stage_IV_X 14 17 23
Recurrence N 54 75 58 0.002
Y 5 13 25
Histological type
(ACRG-SMC only) 		Not-available 1 12 9 0.045
CA 30 44 47
CLR 4 2 1
Number of positive nodes 4.9 (2.3-7.4) 7.6 (5-10.3) 11.3 (7.8-14.9) -
Death 21 (26.3%) 34 (33.3%) 41 (39.4%) -
Age 66.8
(64.4-69.1)		 64 (61.8-66.2) 62.1
(59.7-64.5)		 -
Overall survival(month) 193.9
(105.6-282.3)		 167.7
(118.7-216.7)		 124.6
(85.6-163.6)		 -
PD-L1 mRNA 6.4 (6.2-6.5) 5.7 (5.6-5.7) 5 (4.8-5.1) -
Feature Immune-high
(Cluster 1)		 Intermediate
(cluster 2)		 Immune-low
(cluster 3)		 p-value
Number of patients 101 90 88 -
Data source ACRG-SMC 51 41 53 0.137
TCGA 50 49 35
Subtype EBV 23 2 3 1.94E-16
MSI 41 13 5
Others 37 75 80
Lauren Diffuse 41 27 42 0.152
Intestinal 54 59 44
Mixed 2 4 2
pStage Stage_I 8 14 4 0.151
Stage_II 41 27 37
Stage_III 31 34 29
Stage_IV_X 21 15 18
Recurrence N 73 55 67 0.004
Y 10 25 12
Histological type
(ACRG-SMC only) 		Non-available 2 10 9 7.99E-05
CA 38 31 43
CLR 11 0 1
Number of positive nodes 8 (5.9-10.1) 8.6 (6.1-11.1) 9.3 (7.2-11.4) -
Death 26 (25.7%) 39 (43.3%) 36 (40.9%) -
Age 64
(61.9-66.2)		 66.6
(64.4-68.8)		 60.6
(58.3-62.9)		 -
Overall survival (month) 161.4
(114.6-208.2)		 208
(139.9-276)		 156.8
(97-216.6)		 -
PD-L1 mRNA 6.4 (6.3-6.5) 5.5 (5.4-5.6) 5 (4.9-5.1) -
Feature Immune-high
(Cluster 1)		 Intermediate
(cluster 2)		 Immune-low
(cluster 3)		 p-value
Number of patients 48 102 31 -
Lauren Diffuse 14 61 12 0.007
Intermediate 5 6 1
Intestinal 24 25 16
Mixed 5 10 2
PD-L1 IHC Negative 32 93 30 5.24E-05
Positive 16 9 1
EBV Negative 37 90 30 0.033
Positive 11 12 1
MSI Negative 35 101 29 8.90E-07
Positive 13 1 2
Histological
subtype 		CA 23 65 25 0.043
CLR 14 23 5
LELC 11 14 1
Tumor cells Negative 26 87 27 7.99E-06
Positive 22 12 4
Intratumoral
stroma 		Negative 11 77 20 1.24E-09
Positive 37 22 11
Peritumoral
stroma 		Negative 2 55 13 1.61E-08
Positive 46 44 18
Relapse N 38 70 16 0.036
Y 10 32 15
Age 59.9
(56.6-63.2)		 54.2
(52.1-56.3)		 58.5
(53.7-63.2)		 -
Death 7 (14.6%) 25 (24.5%) 11 (35.5%) -
Overall survival 46.3
(42.8-49.8)		 45.8
(43-48.5)		 38.5
(32.2-44.7)		 -
PD-L1 mRNA 8.3 (8-8.6) 7.3 (7.2-7.5) 7.1 (6.8-7.4) -
모든 테스트 세트, 검증 세트, 및 독립적 검증 세트의 분류된 그룹별 임상적 특징을 분석한 결과, 도 2 및 상기 표 2 내지 4에 나타낸 바와 같이 대부분 PD-L1High/EBV+/MSI (n=48)인 클러스터 1(면역 높음, 빨강)은 가장 좋은 예후를 보였고, 반면에 클러스터 3(면역 저하, 검정)가 가장 나쁜 결과 및 PD-L1Low/EBV-/MSS(n=31)를 나타내었다. 또한, 상기 분류된 클러스터에서 시그니처 유전자들의 발현수준 분석 결과, 면역-높음 클러스터 1(immune-high cluster 1, 빨강)에서는 CD274, IFNG, PDCD1LG2, KLRD1, CD80, 및 IL2RA가 지속적으로 과발현 되는 반면 CXCR1, SPP1, CISH, CD55, CD97, PTK2, TIRAP는 발현이 감소되는 것으로 나타났다. 클러스터 2(파랑)는 전반적으로 중간수준을 차지하였다. 놀랍게도 클러스터 1은 LELC(22.9%, odds ratio 2.33, p-value 0.05) 조직학적 아형과 유의하게 관련되어 있는 것을 확인하였다.
이에 더하여, 네트워크 분석, P값 집계 분석, 및 유전자 세트 농축 분석(gene set enrichment analyses; GSEA) 결과를 통해 낮은 p값을 갖는 유전자를 배제한 후 65개의 예후 마커 유전자들 사이에서 총 286개의 기능적 상호작용을 확인하였다. 보다 구체적으로, 적응 면역계(P=2.68E-06), CD28 family에 의한 부자극(P=7.23E-06), PD-1 신호 전달(P=0.000109), 및 2차 전령 분자(P=0.000209) 경로에 포함되는 유전자들이 주요 결정 인자로 간주되었다. PD-L1 신호전달 및 추가적인 경로는 도 3에 나타낸 서브 모듈 네트워크에서 CD274(PD-L1) 및 결합 파트너 PDCD1LG2를 포함하는 핵심 면역 유전자를 공유하는 것을 확인하였다.
나아가 상기 테스트 세트, 검증 세트, 및 독립적 검증 세트에 포함된 738명의 환자 모두에 대한 HIERi 클러스터링 결과를 종합하여 분석하였다. 그 결과, 클러스터 1(High immune cluster 1)은 PD-L1 mRNA의 높은 발현수준 및 LELC로 특징지어지는 높은 수준의 종양 침윤 림프구(TIL)와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났으며, 이는 높은 숙주 세포 면역반응을 시사하는 것이다. 상기 클러스터 1그룹(229명, 31.3%)에서, EBV+ 또는 MSI가 59.8%를 차지하였지만 한편으로 거의 절반의 환자가 EBV-/MSS 서브타입인 것으로 나타났으며, 따라서 클러스터 1에 해당하는 환자들은 면역 체크포인트 억제제 개발을 위한 좋은 후보인 것으로 판단된다. 반대로, 클러스터 3에 속하는 EBV+/MSI 서브타입을 갖는 위암환자의 약 10%가 면역 반응과 관련이 없는 것을 확인하였다.
2-2. 대장암에서 HIERi의 유효성 검증
본 발명자들은 상기 실시예 2-1의 결과에 근거하여, 위암 이외에 다른 소화기 암을 대상으로 숙주 면역반응 지수(HIERi)의 유효성을 검증하고자 하였다. 이를 위해, 272명의 TCGA 결직장 선암종의 유전자 발현 데이터를 이용해 HIERi 유전자 시그니처의 적용 가능성을 시험하고자 하였다. 이를 위해, HIERi를 이용하여 3개의 면역 그룹: 높음(High, 22.8%, n=62), 중간(intermediate, 48.9%, n=133), 및 낮음(Low, 28.3%, n=77)으로 분류하였다. 분류 결과, 도 4에 나타낸 바와 같이 면역력이 높은 그룹(immune-high group, n=62)은 38명의 MSI-high(MSI-H) 케이스의 78.9%(n=30, p <2.2e-16), 36명의 CIMP-high(CIMPH) 케이스의 69.4%(n=25, p <1.96e-07)를 포함하는 것을 확인하였다. 상기 결과를 통해 본 발명자들은 HIERi 유전자 시그니처가 위암 이외의 다른 소화기암에서 MSI/CIMP 발현 서브타입을 분류할 수 있음을 확인하였다.
실시예 3. 독립적 검증 코호트에서의 PD-L1 mRNA 발현 및 임상 병리학적 변수
HIERi에 의하면 PD-L1(CD274)은 면역학적 경로에 기여하는 유전자이며 high-immune cluster 1에 속하는 주요 유전자인 것으로 확인하였는바, 본 발명자들은 임상적 결과 예측을 위한 바이오마커로써 PD-L1 mRNA 발현 수준이 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해, log-rank test를 이용하여 독립적 코호트(n=181)에 대하여 나노스트링 분석을 통해 PD-L1을 과발현(PD-L1High, n=41 22.6%)하거나 저발현(PD-L1Low, n=140 77.3%)하는 두 개의 그룹으로 분류하였다. 그 결과, 도 5에 나타낸 바와 같이 PD-L1High 그룹의 전반적인 생존율 차이(p=0.0025)는 동일한 독립적 코호트에서 HIERi를 이용해 immune-high 클러스터의 생존율 차이(p-value <0.082) 보다 더욱 유의성이 높게 나타났고, 무병생존율(DFS) 또한 PD-L1low 그룹에 비해 PD-L1High 그룹에서 유의하게 더욱 높게 나타났다(p=0.0025). PD-L1High는 MSI 위암(p=0.002), EBVaGC(p=0.0008), 및 LELC(p=0.02)와 유의한 상관관계가 있었으나, 성별, Lauren 조직학적 유형, 종양의 위치, 및 PTNM 병기와는 관련이 없는 것으로 나타났다.
이에 더하여, 41명의 PD-L1High 조직을 이용해 상기 실시에 1-6의 방법에 따라 면역조직화학염색을 실시하여 종양 세포에서 PD-L1 단백질의 발현수준을 관찰한 결과, 8개에서 3+, 14개에서 2+, 3개에서 1+로 나타났으며, 16개에서 음성이었고, 9개는 간질 면역세포에서 양성을 보였다. 140명의 PD-L1Low의 경우에는, 1개에서 3+, 23개에서 2+, 10개에서 1+로 나타났고, 106개에서 음성으로 나타났으며, 47개가 간질 면역세포에서 양성을 보였다. 실험 결과 PD-L1가 발현되는 양성 그룹은 평균적으로 6.80의 mRNA 발현 수준을 보였고(표준편차 1.02), PD-L1 음성 그룹은 5.58의 mRNA 발현 수준을 보였다(표준편차 0.66). PD-L1 mRNA의 발현 수준 및 IHC를 통한 종양세포에서 PD-L1 단백질 발현 수준 결과 간의 일치율은 81.8%(148/181)로 유의한 상관관계가 있는 것을 확인하였다(P <0.001). 이에 반해, IHC 결과 PD-L1 양성 면역세포의 비율은 PD-L1 mRNA 수준과 유의한 상관관계가 없는 것으로 나타났다(p>.05). 또한, 종양 세포에서 PD-L1의 단백질 발현(p=2.246E-7)은 PD-L1의 mRNA 발현수준과 높은 관련이 있었으나 간질 면역세포에 대한 PD-L1 단백질 발현과 mRNA 발현과는 상관관계가 없는 것을 확인하였다.
실시예 4. 조직학적 아형 및 PD-L1 수준에 의한 면역 세포 관련 유전자 발현
면역반응과 관련된 조직학적 아형 및 PD-L1 범주 사이에 대표적인 염증 세포와 관련된 유전자(N=491)의 mRNA 발현수준의 차이를 조사하였다. 그 결과, 도 6a에 나타낸 바와 같이 서로 다른 조직 아형 사이에서 T 세포(p <0.001)와 B 세포(p <0.001) 유전자의 mRNA 발현은 LELC에서 가장 높게 나타났다. 또한, T 세포 중 CD4 +, CD8 + 및 Treg 세포(CD4 +, FOXP3 +, CD25 [IL2RA] +)는 면역 조직학적 아형에 따라 유의하게 다른 발현수준을 보였다(p <0.001). 이에 더하여, LELC의 경우 다른 조직학적 아형과 비교하여 높은 IFNγ 발현수준을 보이는 것을 확인하였다. 이에 더하여 도 6b에 나타낸 바와 같이, PD-L1 서브그룹의 발현을 관찰한 결과 T 세포(p <0.001), IFNγ(p <0.001), CD8+ T 세포(p <0.001) 및 Treg (p=0.0013)은 PD-L1Low 그룹과 비교하여 PD-L1High 그룹에서 유의하게 높게 나타난 것을 확인하였다.
상기 진술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (15)

  1. CISH(cytokine inducible SH2-containing protein, NCBI 접근(accession) 번호: NM_013324) 유전자 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질을 포함하는, 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 마커 조성물.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 마커 조성물은 TIRAP(toll-interleukin 1 receptor (TIR) domain containing adaptor protein, NM_148910), TLR7(toll-like receptor 7, NM_016562), TLR3(toll-like receptor 3, NM_003265), SPP1(secreted phosphoprotein 1, NM_000582), CCL20(chemokine (C-C motif) ligand 20, NM_004591), CXCR1(interleukin 8 receptor, alpha, NM_000634), CD55(CD55 molecule, decay accelerating factor for complement (Cromer blood group), NM_000574), CD97(CD97 molecule, NM_078481), PTK2(PTK2 protein tyrosine kinase 2, NM_005607), CCR6(chemokine (C-C motif) receptor 6, NM_031409), IL6R(interleukin 6 receptor, NM_000565), CD40(CD40 molecule, TNF receptor superfamily member 5, NM_001250), CD1D(CD1d molecule, NM_001766), HLA-DQA1(Major Histocompatibility Complex, Class II, DQ Alpha 1, NM_002122), CD74(CD74 molecule, major histocompatibility complex, class II invariant chain, NM_001025159), HLA-DRA(major histocompatibility complex, class II, DR alpha, NM_019111), B2M(beta-2-microglobulin, NM_004048), TNFSF10(tumor necrosis factor (ligand) superfamily, member 10, NM_003810), TAP1(transporter 1, ATP-binding cassette, sub-family B (MDR/TAP), NM_000593), TAP2(transporter 2, ATP-binding cassette, sub-family B (MDR/TAP), NM_000544), FCER1G(Fc fragment of IgE, high affinity I, receptor for; gamma polypeptide, NM_004106), IL2RA(interleukin 2 receptor, alpha, NM_000417), CD80(CD80 molecule, NM_005191), KLRD1(killer cell lectin-like receptor subfamily D, member 1, NM_002262), PDCD1LG2(programmed cell death 1 ligand 2, PDCD1LG2), STAT1(signal transducer and activator of transcription 1, 91kDa, NM_007315), IFNG(interferon, gamma, NM_000619), 및 CD274(CD274 molecule, NM_014143)로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 유전자 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 마커 조성물.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 소화기암은 위암(gastric cancer) 또는 대장암(colorectal cancer)인 것을 특징으로 하는, 마커 조성물.
  4. CISH(cytokine inducible SH2-containing protein, NCBI 접근(accession) 번호: NM_013324) 유전자의 mRNA 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질 수준을 측정하는 제제를 포함하는, 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측용 조성물.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 조성물은 TIRAP(toll-interleukin 1 receptor (TIR) domain containing adaptor protein, NM_148910), TLR7(toll-like receptor 7, NM_016562), TLR3(toll-like receptor 3, NM_003265), SPP1(secreted phosphoprotein 1, NM_000582), CCL20(chemokine (C-C motif) ligand 20, NM_004591), CXCR1(interleukin 8 receptor, alpha, NM_000634), CD55(CD55 molecule, decay accelerating factor for complement (Cromer blood group), NM_000574), CD97(CD97 molecule, NM_078481), PTK2(PTK2 protein tyrosine kinase 2, NM_005607), CCR6(chemokine (C-C motif) receptor 6, NM_031409), IL6R(interleukin 6 receptor, NM_000565), CD40(CD40 molecule, TNF receptor superfamily member 5, NM_001250), CD1D(CD1d molecule, NM_001766), HLA-DQA1(Major Histocompatibility Complex, Class II, DQ Alpha 1, NM_002122), CD74(CD74 molecule, major histocompatibility complex, class II invariant chain, NM_001025159), HLA-DRA(major histocompatibility complex, class II, DR alpha, NM_019111), B2M(beta-2-microglobulin, NM_004048), TNFSF10(tumor necrosis factor (ligand) superfamily, member 10, NM_003810), TAP1(transporter 1, ATP-binding cassette, sub-family B (MDR/TAP), NM_000593), TAP2(transporter 2, ATP-binding cassette, sub-family B (MDR/TAP), NM_000544), FCER1G(Fc fragment of IgE, high affinity I, receptor for; gamma polypeptide, NM_004106), IL2RA(interleukin 2 receptor, alpha, NM_000417), CD80(CD80 molecule, NM_005191), KLRD1(killer cell lectin-like receptor subfamily D, member 1, NM_002262), PDCD1LG2(programmed cell death 1 ligand 2, PDCD1LG2), STAT1(signal transducer and activator of transcription 1, 91kDa, NM_007315), IFNG(interferon, gamma, NM_000619), 및 CD274(CD274 molecule, NM_014143)로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 유전자 mRNA 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질 수준을 측정하는 제제를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 조성물.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 소화기암은 위암(gastric cancer) 또는 대장암(colorectal cancer)인 것을 특징으로 하는, 조성물.
  7. 제4항 또는 제5항에 있어서,
    상기 유전자의 mRNA 수준을 측정하는 제제는 유전자의 mRNA에 상보적으로 결합하는 센스 및 안티센스 프라이머, 또는 프로브인 것을 특징으로 하는, 조성물.
  8. 제4항 또는 제5항에 있어서,
    상기 단백질 수준을 측정하는 제제는 상기 유전자가 암호화하는 단백질에 특이적으로 결합하는 항체인 것을 특징으로 하는, 조성물.
  9. 제4항 또는 제5항의 조성물을 포함하는, 소화기암 환자의 면역 치료 반응성 예측용 키트.
  10. 피검자 유래의 생물학적 시료에서 CISH(cytokine inducible SH2-containing protein, NCBI 접근(accession) 번호: NM_013324) 유전자의 mRNA 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질 수준을 측정하는 단계를 포함하는, 소화기암 환자의 면역치료 반응성 예측을 위한 정보제공방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 정보제공방법은 TIRAP(toll-interleukin 1 receptor (TIR) domain containing adaptor protein, NM_148910), TLR7(toll-like receptor 7, NM_016562), TLR3(toll-like receptor 3, NM_003265), SPP1(secreted phosphoprotein 1, NM_000582), CCL20(chemokine (C-C motif) ligand 20, NM_004591), CXCR1(interleukin 8 receptor, alpha, NM_000634), CD55(CD55 molecule, decay accelerating factor for complement (Cromer blood group), NM_000574), CD97(CD97 molecule, NM_078481), PTK2(PTK2 protein tyrosine kinase 2, NM_005607), CCR6(chemokine (C-C motif) receptor 6, NM_031409), IL6R(interleukin 6 receptor, NM_000565), CD40(CD40 molecule, TNF receptor superfamily member 5, NM_001250), CD1D(CD1d molecule, NM_001766), HLA-DQA1(Major Histocompatibility Complex, Class II, DQ Alpha 1, NM_002122), CD74(CD74 molecule, major histocompatibility complex, class II invariant chain, NM_001025159), HLA-DRA(major histocompatibility complex, class II, DR alpha, NM_019111), B2M(beta-2-microglobulin, NM_004048), TNFSF10(tumor necrosis factor (ligand) superfamily, member 10, NM_003810), TAP1(transporter 1, ATP-binding cassette, sub-family B (MDR/TAP), NM_000593), TAP2(transporter 2, ATP-binding cassette, sub-family B (MDR/TAP), NM_000544), FCER1G(Fc fragment of IgE, high affinity I, receptor for; gamma polypeptide, NM_004106), IL2RA(interleukin 2 receptor, alpha, NM_000417), CD80(CD80 molecule, NM_005191), KLRD1(killer cell lectin-like receptor subfamily D, member 1, NM_002262), PDCD1LG2(programmed cell death 1 ligand 2, PDCD1LG2), STAT1(signal transducer and activator of transcription 1, 91kDa, NM_007315), IFNG(interferon, gamma, NM_000619), 및 CD274(CD274 molecule, NM_014143)로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 유전자 mRNA 또는 상기 유전자가 암호화하는 단백질 수준을 측정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 mRNA의 발현수준은 나노스트링 엔카운터 분석(NanoString nCounter analysis), 중합효소연쇄반응(PCR), 역전사 중합효소연쇄반응(RT-PCR), 실시간 중합효소연쇄반응(Real-time PCR), RNase 보호 분석법(RNase protection assay; RPA), 마이크로어레이(microarray), 및 노던 블롯팅(northern blotting)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 방법을 통해 측정되는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 단백질 발현수준은 웨스턴 블롯팅(western blotting), 방사선면역분석법(radioimmunoassay; RIA), 방사 면역 확산법(radioimmunodiffusion), 효소면역분석법(ELISA), 면역침강법(immunoprecipitation), 유세포분석법(flow cytometry), 면역형광염색법(immunofluorescence), 오우크테로니(ouchterlony), 보체 고정 분석법(complement fixation assay), 및 단백질 칩(protein chip)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 방법을 통해 측정되는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 생물학적 시료는 소화기암 환자유래 조직인 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 조직은 파라핀에 포매된 조직(paraffin-embedded tissue)인 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111105843A (zh) * 2019-12-31 2020-05-05 杭州纽安津生物科技有限公司 一种hla i型分子与多肽的亲和力预测方法
CN116129990A (zh) * 2023-02-23 2023-05-16 南方医科大学南方医院 基于促肌样周细胞标志物的肿瘤免疫治疗预测方法及系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013158984A1 (en) * 2012-04-19 2013-10-24 Acetylon Pharmaceuticals, Inc. Biomarkers to identify patients that will respond to treatment and treating such patients
WO2017100861A1 (en) * 2015-12-16 2017-06-22 The Walter And Eliza Hall Institute Of Medical Research Inhibition of cytokine-induced sh2 protein in nk cells

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013158984A1 (en) * 2012-04-19 2013-10-24 Acetylon Pharmaceuticals, Inc. Biomarkers to identify patients that will respond to treatment and treating such patients
WO2017100861A1 (en) * 2015-12-16 2017-06-22 The Walter And Eliza Hall Institute Of Medical Research Inhibition of cytokine-induced sh2 protein in nk cells

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Cancer Gene Ther., 24(3):134-140 (2016.11.11.)* *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111105843A (zh) * 2019-12-31 2020-05-05 杭州纽安津生物科技有限公司 一种hla i型分子与多肽的亲和力预测方法
CN111105843B (zh) * 2019-12-31 2023-07-21 杭州纽安津生物科技有限公司 一种hlai型分子与多肽的亲和力预测方法
CN116129990A (zh) * 2023-02-23 2023-05-16 南方医科大学南方医院 基于促肌样周细胞标志物的肿瘤免疫治疗预测方法及系统
CN116129990B (zh) * 2023-02-23 2024-04-09 南方医科大学南方医院 基于促肌样周细胞标志物的肿瘤免疫治疗预测方法及系统

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