KR20220023319A - 연령 관련 황반변성 진단용 바이오마커 및 이의 용도 - Google Patents

Abstract

본 발명은 연령 관련 황반변성의 발생 예측, 진단 또는 치료를 위한 정보를 제공하기 위한 마커 조성물, 키트, 유전자 패널, 방법에 관한 것이다. 본 발명은 연령 관련 황반변성의 발생 예측, 진단 또는 치료를 위한 정보를 제공할 수 있는 새로운 도구로서, 민감도가 우수할 뿐만 아니라 생검을 이용하지 않고 간편하게 분석할 수 있어 연령 관련 황반변성의 조기 진단 등에 유용하게 사용될 수 있다.

Description

연령 관련 황반변성 진단용 바이오마커 및 이의 용도{BIOMARKER FOR DIAGNOSING AGE-RELATED MACULAR DEGENERATION AND USES THEREOF}

본 발명은 연령 관련 황반변성의 발생을 예측하거나 진단할 수 있는 바이오마커 및 이의 용도에 관한 것이다.

황반변성은 황반 부분에 변성이 일어나 시력장애를 일으키는 안구 질환으로, 발병 초기에는 시야가 흐려지고 가까운 곳의 시력이 뒤틀려서 보이다가 나중에는 실명에 이르게 된다. 황반변성의 주요 원인은 노화이며, 그 다음으로 유전적인 요인, 그리고 환경적 요인으로는 자외선, 흡연, 고지방·고열량의 서구화 식단 등이 꼽히고 있다.

연령 관련 황반변성(age-related macular degeneration, AMD)은 중증의 비가역적인 시력상실을 야기하며 50세 이상 인구에서 실명의 주요 원인으로 알려져 있다. 연령 관련 황반변성은 건성(atrophic)과 습성(exudative) 두 가지 유형으로 구분할 수 있으며, 건성은 노폐물이 황반부에 쌓이는 것으로 시력변화가 초기에 발생할 수 있으나 단순히 노화로 인한 증상으로 알려져 있다. 또한, 습성은 중증으로 진행된 형태의 황반변성으로 비정상적 혈관이 황반과 망막 아래에서 성장하여 삼출물이나 혈액이 흘러나와 황반에 손상을 입히고 건강한 세포들을 파괴시켜 결국 시력상실로 이어질 수 있다.

연령 관련 황반변성은 일반적으로 일단 시력장애가 시작되면 이전의 시력을 회복할 수 없는 경우가 많으므로 조기 발견이 매우 중요하다. 조기 발견은 안과의사에 의한 정기적인 안과 검진을 통해서 가능하며 안저검사를 포함한 안과적 검진으로 연령 관련 황반변성이 의심되면, 형광안저혈관조영술, 빛간섭단층촬영 등의 안과 정밀검사들을 시행하여 확진할 수 있다. 치료방법에는 레이저광응고술(photocoagulation), 광역학요법(photodynamic therapy, PDT), anti-VEGF 제재의 유리체강 내 주입 방법이 있다.

이러한 연령 관련 황반변성은 초기 자각 증상이 없고, 다른 원인으로 오인하는 경우가 많기 때문에 초기 발견이 어려울 뿐만 아니라 진단을 위해서는 고가의 장비가 필요하다는 문제점이 있다. 또한 상기의 진단 방법은 수행 방법이 매우 불편하고 위험성이 있어서, 피검자들이 이를 꺼려하는 실정이다. 따라서, 간편하고 신속하게 연령 관련 황반변성의 발병 가능성 또는 여부를 진단할 수 있는 검사방법의 개발이 요구되고 있다.

한편, 클론성 조혈증(CH)은 백혈병 관련 유전자에 체세포 돌연변이를 보유하는 클론 유래 조혈 줄기 세포(HSC)의 확장으로 정의되는 상태이며, 이는 차세대 시퀀싱(NGS)에 의해 검출될 수 있다(문헌[Genovese G, Kahler AK, Handsaker RE, et al: Clonal hematopoiesis and blood-cancer risk inferred from blood DNA sequence. N Engl J Med 371:2477-87, 2014]; 문헌[Park SJ, Bejar R: Clonal hematopoiesis in cancer. Exp Hematol 83:105-112, 2020]; 및 문헌[Jaiswal S, Ebert BL: Clonal hematopoiesis in human aging and disease. Science 366, 2019] 참조). CH의 발생은 노화와 관련이 있으며, 심혈관 질환 및 혈액 악성 종양 발병과 상당한 관련이 있는 것으로 보고되었다.

본 발명은 상술한 종래 기술의 문제점을 해결하는 것을 그 목적으로 한다.

본 발명은 연령 관련 황반변성의 발생 예측, 진단 또는 치료를 위한 바이오마커를 제공하는 것으로 다른 목적으로 한다.

본 발명은 연령 관련 황반 변성의 발생 예측, 진단 또는 치료를 위한 조성물, 키트, 또는 패널을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

본 발명은 연령 관련 황반 변성의 발생 예측, 진단 또는 치료를 위한 정보를 제공하는 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명자들은 연령 관련 황반변성의 조기 진단을 위한 바이오마커를 확보하기 위해 연구한 결과, 클론성 조혈증(CH) 유발 유전자 변이의 존재가 중요한 인자임을 확인함으로써, 본 발명을 완성하였다.

본 발명의 일 측면은 개체로부터 분리한 생물학적 시료를 이용하여 클론성 조혈증 유발 돌연변이를 검출할 수 있는 제제를 포함하는 연령 관련 황반변성의 발생 예측, 진단 또는 치료에 필요한 정보를 제공하기 위한 조성물을 제공한다.

본 발명의 다른 측면은 상기 조성물을 포함하는 연령 관련 황반변성의 발생 예측, 진단 또는 치료에 필요한 정보를 제공하기 위한 키트를 제공한다.

본 발명의 또 다른 측면은 상기 조성물을 포함하는 연령 관련 황반변성의 발생 예측, 진단 또는 치료에 필요한 정보를 제공하기 위한 유전자 분석용 패널을 제공한다.

본 발명의 또 다른 측면은 개체로부터 분리한 생물학적 시료의 유전자 분석을 통해 개체에 클론성 조혈증 유발 돌연변이가 존재하는지 여부를 확인하는 단계를 포함하는 연령 관련 황반변성의 발생 예측, 진단 또는 치료를 위한 정보를 제공하는 방법을 제공한다.

본 발명에 따른 연령 관련 황반변성의 발생 예측, 진단 또는 치료를 위한 정보를 제공하는 마커 조성물, 키트, 패널 및 방법은 연령 관련 황반변성을 진단하거나 예방하거나 치료할 수 있는 새로운 도구로서, 민감도가 우수할 뿐만 아니라, 생검을 이용하지 않고 간편하게 분석할 수 있어, 특히 연령 관련 황반변성의 조기 진단, 예방 또는 치료에 유용하게 사용될 수 있다.

도 1은 실시예 3.1.1에서 확인된 VAF 1.5% 이상의 체세포 서열변이를 나타내는 각 유전자의 검출빈도를 막대 그래프로 나타낸 도면이다.
도 2는 실시예 4.1.1에서 확인된 VAF 2% 이상의 체세포 서열변이를 나타내는 각 유전자의 검출빈도를 막대 그래프로 나타낸 도면이다.

이하 본 발명을 상세히 설명한다.

본 발명의 일 측면은 개체로부터 분리한 생물학적 시료를 이용하여 클론성 조혈증 유발 돌연변이를 검출할 수 있는 제제를 포함하는 연령 관련 황반변성의 발생 예측, 진단 또는 치료에 필요한 정보를 제공하기 위한 조성물을 제공한다.

본 명세서에서 사용된 용어 "클론성 조혈증(Clonal haematopoiesis)"은 조혈 줄기 세포에 체세포 돌연변이가 발생하여 선택적 증식의 기회를 얻게 되는 경우, 돌연변이가 발생한 클론이 확장하여 백혈구의 일정 부분을 차지하는 현상을 의미한다. 상기 클론성 조혈증과 관련된 체세포 돌연변이가 발생하는 유전자(클론성 조혈증 유발 돌연변이)로는 APC, ASXL1, ASXL2, ATM, BCL11B, BCOR, BCORL1, BIRC3, BRAF, BRCC3, CARD11, CASP8, CBL, CD58, CD79B, CNOT3, CREBBP, CUX1, DDX3X, DNMT3A, EP300, ETV6, EZH2, FAM46C, FBXW7, FLT3, FOXP1, GNAS, GNB1, GPS2, HIST1H1C, IDH2, IKZF1, IKZF2, JAK1, JAK2, JAK3, JARID2, KDM6A, KIT, KLHL6, KMT2D, KRAS, LUC7L2, MAP3K1, MPL, MYD88, NF1, NFE2L2, NOTCH1, NOTCH2, NRAS, PDS5B, PDSS2, PHF6, PHIP, PIK3CA, PIK3R1, PPM1D, PRDM1, PRPF40B, PTEN, PTPN11, RAD21, RIT1, RPS15, SETD2, SETDB1, SF1, SF3A1, SF3B1, SMC1A, SMC3, SRSF2, STAG1, STAG2, STAT3, SUZ12, TBL1XR1, TET1, TET2, TNFAIP3, TNFRSF14, TP53, U2AF1, VHL, WT1, ZRSR2 및 CHEK2가 있다.

일 구현예에서, 상기 클론성 조혈증 유발 돌연변이는 APC, ASXL1, ASXL2, BCOR, CD58, CHEK2, CUX1, DNMT3A, EP300, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, JARID2, KMT2D, NF1, NOTCH2, PPM1D, RIT1, SETD2, SF1, SF3B1, SRSF2, STAG1, STAT3, SUZ12, TBL1XR1, TET2, TNFAIP3 및 U2AF1로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 유전자의 돌연변이이거나 이를 포함할 수 있다.

다른 구현예에서, 상기 돌연변이는 APC, ASXL1, ASXL2, CD58, CHEK2, CUX1, DNMT3A, EP300, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, JARID2, KMT2D, NF1, NOTCH2, PPM1D, RIT1, SETD2, SF1, SF3B1, SRSF2, STAT3, SUZ12, TBL1XR1, TET2, TNFAIP3 및 U2AF1로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 유전자의 돌연변이이거나 이를 포함할 수 있다.

또 다른 구현예에서, 상기 돌연변이는 DNMT3A, TET2, ASXL1, APC, ASXL2, BCOR, CHEK2, CUX1, EP300, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, KMT2D, NF1, NOTCH2, RIT1, SETD2, SF3B1, SRSF2, STAG1, STAT3, SUZ12 및 TNFAIP3로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 유전자의 돌연변이이거나 이를 포함할 수 있다.

또 다른 구현예에서, 상기 돌연변이는 DNMT3A, TET2, ASXL1, SETD2, KMT2D, NF1, NOTCH2, SF3B1, ASXL2, CHEK2, CUX1, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, RIT1, SRSF2, SUZ12, APC, STAT3 및 TNFAIP3로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 유전자의 돌연변이이거나 이를 포함할 수 있다.

또 다른 구현예에서, 상기 돌연변이는 DNMT3A, TET2 및 ASXL1로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 유전자의 돌연변이이거나 이를 포함할 수 있다.

또 다른 구현예에서, 상기 돌연변이는 DNMT3A의 돌연변이이거나 이를 포함할 수 있다.

또 다른 구현예에서, 상기 돌연변이는 TET2의 돌연변이이거나 이를 포함할 수 있다.

또 다른 구현예에서, 상기 돌연변이는 DNMT3A 및 TET2, 또는 DNMT3A, TET2 및 ASXL1의 돌연변이이거나 이를 포함할 수 있다.

상기 조성물에 따라 발생 예측, 진단 또는 치료에 필요한 정보를 제공할 수 있는 연령 관련 황반변성의 병태는 건성 및/또는 습성을 포함할 수 있으며, 상기 건성의 연령 관련 황반변성은 망막에 드루젠이나 망막색소상피의 위축과 같은 병변이 더욱 진행되면서 습성의 연령 관련 황반변성으로 발전할 수 있다.

본 명세서에서 사용되는 용어 “발생 예측”은 임상적 증상으로 연령 관련 황반변성으로 진단되지 않은 개체(subject) 중에서 연령 관련 황반변성이 발생할 경향 또는 위험이 증가되었거나 그러한 경향 또는 위험이 상대적으로 높은 개체를 선별 또는 확인하는 것을 의미한다.

본 명세서에서 사용되는 용어 “진단” 또는 “치료”는 당업계에서 통상적으로 의미하는 질병 또는 질환의 진단 또는 치료를 의미한다. 상기 “진단”이라는 용어는 연령 관련 황반변성에 대해 개체의, 즉 검사 대상자의 감수성(susceptibility)을 판정하는 것, 한 개체가 연령 관련 황반변성 질병 또는 질환을 현재 가지고 있는 지의 여부를 판정하는 것, 또는 연령 관련 황반변성에 대한 치료 효능에 대한 정보를 제공하기 위하여 개체의 치료 상태를 모니터링하는 것을 포함하는 의미이며, 가장 좁은 의미로는 연령 관련 황반변성의 발병 여부를 확인하는 것을 의미한다. 또한, 연령 관련 황반변성의 예방이나 치료를 위한 조기 진단이나 연령 관련 황반변성의 조기 진단을 위한 정보, 예컨대 유전적 정보를 제공하는 것을 포함한다.

본 명세서에서 사용되는 용어 "개체"는 인간을 포함한 포유동물을 지칭하지만, 이로 한정되지 않는다.

본 명세서에서 사용되는 용어, “생물학적 시료”란 개체로부터 수득한 임의의 생물학적 표본으로서, 연령 관련 황반변성의 발병을 확인하고자 하는 개체로부터 분리된 혈액, 혈청, 혈장, 림프액, 타액, 객담, 점액, 소변 또는 대변과 같은 시료 등을 포함하나, 이에 제한되지 않는다.

일 구현예에서, 상기 돌연변이는 나열된 유전자가 암호화하는 단백질의 활성을 야생형에 비해 낮게 하거나 결여시킬 수 있다. 또한, 상기 돌연변이는 체세포 돌연변이(somatic mutation)일 수 있다.

상기 돌연변이는 미스센스(missense) 돌연변이, 프레임시프트(frameshift mutation) 돌연변이, 넌센스(nonsense) 돌연변이 또는 스플라이스(splice) 돌연변이, 뉴클레오티드의 삽입, 결실 또는 치환, 이들의 조합 등의 형태일 수 있다.

본 명세서에서 사용된 용어, “미스센스 돌연변이”는 DNA 사슬 위의 어떤 부위에 하나의 염기 치환이 일어나서 mRNA의 유전암호가 변해 본래의 것과는 다른 아미노산으로 지정되어 단백질에 영향을 주게 되는 유전자 돌연변이를 지칭한다.

본 명세서에서 사용된 용어, “프레임시프트 돌연변이”는 염기가 3으로 나누어지지 않는 개수로 삽입되거나 결실되어 일어나는 유전자 돌연변이를 지칭한다.

본 명세서에서 사용된 용어, “넌센스 돌연변이”는 하나의 염기 치환으로 본래의 어느 한 아미노산을 암호화하는 코돈이 아미노산을 암호화하지 않는 종결코돈으로 변화되어 단백질의 합성이 그 코돈이 있는 곳에서 중단되는 유전자 돌연변이를 지칭한다.

본 명세서에서 사용된 용어, “스플라이스 돌연변이”는 전사된 RNA 분자 내 또는 개별적으로 전사된 RNA 분자 사이에 대안적인 스플라이싱 부위의 사용을 통해 발생하는 돌연변이를 지칭한다.

예를 들어, 상기 DNMT3A 유전자의 돌연변이는 하기 표 1에 기재된 변이 중 선택되는 하나 이상일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

상기 TET2 유전자의 돌연변이는 하기 표 2에 기재된 변이 중 선택되는 하나 이상일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

상기 ASXL1 유전자의 돌연변이는 하기 표 3에 기재된 변이 중 선택되는 하나 이상일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

상기 APC, ASXL2, BCOR, CD58, CHEK2, CUX1, EP300, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, JARID2, KMT2D, NF1, NOTCH2, PPM1D, RIT1, SETD2, SF1, SF3B1, SRSF2, STAG1, STAT3, SUZ12, TBL1XR1, TNFAIP3 및 U2AF1 유전자의 돌연변이는 하기 표 4에 기재된 변이 일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

예를 들어, 상기 JAK2 유전자 14번 엑손의 돌연변이는 NM_004972.3으로 표시되는 염기서열에 있어서 1849번 위치의 염기 G가 T로 치환되는 미스센스 돌연변이일 수 있다.

일 구현예에서, 상기 돌연변이를 검출할 수 있는 제제는, 예를 들어 상기 돌연변이 유전자, 이로부터 유래되는 mRNA, 또는 상기 돌연변이 유전자로부터 코딩되는 단백질의 발현을 검출할 수 있는 제제를 포함할 수 있다.

상기 유전자 또는 mRNA 발현을 검출할 수 있는 제제는 상기 돌연변이 유전자 또는 mRNA에 상보적으로 결합하는 뉴클레오티드 서열, 예를 들어, 센스 및 안티센스 프라이머, 프로브, 또는 안티센스 핵산일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

본 명세서에서 사용되는 용어, "프로브"란 시료 내의 검출하고자 하는 표적 물질과 특이적으로 결합할 수 있는 물질로서, 상기 결합을 통하여 특이적으로 시료 내의 표적 물질의 존재를 확인할 수 있는 물질을 의미한다. 프로브는 올리고뉴클레오티드 프로브, 단쇄 DNA 프로브, 이중쇄 DNA 프로브, RNA 프로브 등의 형태로 제작될 수 있다. 프로브의 선택 및 혼성화 조건은 당업계에 공지된 것을 기초로 변형할 수 있다.

본 명세서에서 사용되는 용어, "프라이머"란 상보적인 주형(template)과 염기쌍(base pair)을 형성할 수 있고, 주형 가닥 복사를 위한 시작 지점으로 기능을 하는 핵산 서열을 의미한다. 프라이머의 서열은 반드시 주형의 서열과 정확히 같을 필요는 없으며, 충분히 상보적이어서 주형과 혼성화될 수 있으면 된다. 프라이머는 적절한 완충용액 및 온도에서 중합반응을 위한 시약 및 상이한 4가지 뉴클레오사이드 3인산(nucleoside triphosphate)의 존재 하에 DNA 합성을 개시할 수 있다. PCR 조건, 센스 및 안티센스 프라이머의 길이는 당업계에 공지된 것을 기초로 변형할 수 있다. 예를 들어, 상업적으로 구입가능한 프라이머 설계용 프로그램을 사용하여 설계할 수 있다.

본 명세서에서 사용되는 용어, "안티센스 핵산"은 타겟으로 하는 유전자 변이체에 대한 상보적인 뉴클레오티드 서열을 가지고 있어 그와 이합체를 형성할 수 있는 핵산 기반의 분자를 의미한다. 상기 안티센스 핵산은 상기 폴리뉴클레오티드 또는 그의 단편, 또는 이들에 상보적인 것일 수 있다. 상기 안티센스 핵산은 길이가 10nt 이상, 보다 구체적으로 10 내지 200nt, 10 내지 150nt, 또는 10 내지 100nt인 것일 수 있으나, 검출 특이성을 증가시키기 위하여 적절한 길이를 선택할 수 있다.

상기 프라이머, 프로브 또는 안티센스 핵산을 사용하여 돌연변이 위치에 특정한 대립인자를 가진 뉴클레오티드 서열을 증폭하거나 그 존재를 확인할 수 있다.

상기 제제의 예시로서 다음과 같은 프로브의 서열 정보를 나열할 수 있다.

이는 DNMT3A, TET2, ASXL1, APC, ASXL2, BCOR, CHEK2, CUX1, EP300, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, KMT2D, NF1, NOTCH2, RIT1, SETD2, SF3B1, SRSF2, STAG1, STAT3, SUZ12 및 TNFAIP3의 24개 유전자에 대한 NGS 패널의 전체 서열 중 체세포 서열변이가 검출된 염색체 서열에 대한 프로브 서열정보를 예시적으로 제시한 것이며, 상기 돌연변이 검출 제제는 이에 제한되지 않는다. 상기 프로브 서열은 서열번호 1 내지 65로 표시하였다.

또한, 상기 단백질을 검출할 수 있는 제제는 상기 단백질에 특이적으로 결합할 수 있는 모노클로날 항체, 폴리클로날 항체, 키메릭(chimeric) 항체, 이들 항체의 단편(scFv), 또는 앱타머 (aptamer)일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

본 발명의 다른 측면은 상기 조성물을 포함하는 연령 관련 황반변성의 발생 예측, 진단 또는 치료에 필요한 정보를 제공하기 위한 키트를 제공한다.

구체적으로, 상기 키트는 분석 방법에 적합한 한 종류 또는 그 이상의 다른 구성성분 조성물, 용액 또는 장치로 구성될 수 있다. 예를 들어, 상기 키트는 RT-PCR(Reverse transcription polymerase chain reaction) 키트, DNA 칩 키트, ELISA(Enzyme-linked immunosorbent assay) 키트, 단백질 칩 키트 또는 래피드(rapid) 키트일 수 있다.

본 발명의 다른 측면은 상기 조성물을 포함하는 연령 관련 황반변성의 발생 예측, 진단 또는 치료에 필요한 정보를 제공하기 위한 유전자 분석용 패널을 제공한다.

상기 유전자 분석용 패널은 복수 개의 목적 유전자에 대한 돌연변이가 하나의 패널로 구성된 유전자 변이 검사 방법이다. 상기 유전자 패널은 NGS에 기반할 수 있다.

본 발명의 다른 측면은 개체로부터 분리한 생물학적 시료의 유전자 분석을 통해 개체에 클론성 조혈증 유발 돌연변이가 존재하는지 여부를 확인하는 단계를 포함하는 연령 관련 황반변성의 발생 예측, 진단 또는 치료를 위한 정보를 제공하는 방법을 제공한다.

상기 “클론성 조혈증 유발 돌연변이”, “개체”, “생물학적 시료”, “연령 관련 황반변성”, “발생 예측”, “진단” 및 “치료”에 대한 설명은 전술한 바를 참조한다.

본 발명에 따른 연령 관련 황반변성의 발생 예측, 진단 또는 치료에 필요한 정보를 제공하기 위하여 다양한 통계처리 방법이 사용될 수 있다. 통계적 처리 방법으로 예를 들어, 로지스틱 회귀분석 방법이 사용될 수 있다. 또한, 통계처리를 통해 연령 관련 황반변성으로 진단하기 위해 시험군과 대조군 간의 유의한 차이에 관한 신뢰수준을 결정할 수 있다. 통계 처리에 사용되는 데이터는 각 마커에 대하여 이중, 삼중 또는 다중으로 분석된 값이다. 이러한 통계적 분석 방법은 바이오마커는 물론, 임상 및 유전적 데이터의 통계적 처리를 통하여 임상 적으로 유의한 판단을 하는데 매우 유용하다.

일 구현예에서, 상기 유전자 군으로부터 선택되는 하나 이상의 유전자에서 돌연변이가 확인되는 경우, 상기 개체의 연령 관련 황반변성의 발병율이 높다고 판단할 수 있다. 구체적으로, 상기 방법은 상기 하나 이상의 유전자의 돌연변이가 존재하면 연령 관련 황반변성의 발생 가능성이 높은 것으로 판단하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.

또한, 상기 방법은 상기 유전자의 돌연변이가 존재하면, 연령 관련 황반변성의 발병 또는 진행의 위험을 감소시키기 위하여, 환자에서 상기 돌연변이를 억제하거나 상기 돌연변이가 존재하는 유전자의 기능을 회복 또는 보충하기 위한 처치를 할 필요가 있다고 판단하는 단계를 추가로 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 방법을 통하여 특정 연령 관련 황반변성 치료제를 투여할 필요성에 대한 동반진단(companion diagnostics) 관련 정보를 제공할 수 있다.

본 명세서에서 사용되는 용어 “동반진단”이란, 특정 치료 약물을 특정 환자에 적용하기 위한 가능성을 확인하기 위한 진단 테스트 중 하나를 의미하는 것으로, 클론성 조혈증 유발 돌연변이의 존재 여부를 검출할 수 있는 제제 또는 이로 수행되는 실험을 통해 연령 관련 황반변성 치료 대상을 식별하거나 모니터링 하는 것을 의미한다.

상기 유전자 분석은 차세대 유전체 시퀀싱 분석법(Next Generation Sequencing, NGS)을 이용할 수 있다. 예를 들어, 차세대 유전체 시퀀싱 분석법을 활용하여, 전유전체 염기서열분석(Whole Genome Sequencing), 전엑솜 염기서열분석(Whole Exome Sequencing), RNA 염기서열분석(RNA Sequencing) 등의 데이터 처리를 통해 생성된 정보를 분석할 수 있다.

본 발명의 또 다른 측면은 전술한 바와 같은 클론성 조혈증 유발 돌연변이가 있는 세포주 또는 동물 모델에 연령 관련 황반변성의 예방 또는 치료를 위한 후보 물질을 시험하는 것을 포함하는 연령 관련 황반변성의 예방 또는 치료용 물질을 스크리닝하는 방법을 제공한다.

이하, 본 발명을 실시예에 의해 상세히 설명한다. 단, 하기 실시예는 본 발명을 예시하기 위한 것일 뿐, 본 발명이 하기 실시예로 한정되는 것은 아니다.

실시예 1. 환자군 및 시료 수집

서울대병원 안과에서 50세 이상의 연령 관련 황반변성 환자 197명 및 서울대병원 강남검진센터에서 50세 이상의 정상 대조군 3278명의 혈액 시료를 수득하였다. 본 연구는 서울대병원의 의학연구윤리심의위원회(IRB)의 승인을 받아 진행하였다(IRB No: 2001-151-1097).

실시예 2. 차세대 염기서열 분석법을 통한 체세포 변이 검출

확보된 혈액 시료에 포함되어 있는 면역세포들의 체세포 돌연변이(somatic mutation)를 검출하기 위해 게놈 DNA를 추출하여 차세대 염기서열 시퀀싱 분석을 수행하였다. 면역세포의 일부에서 증식한 돌연변이를 측정하여 검출하기 위해서는, 수십개의 유전자의 다양한 위치에서 발생할 수 있으므로 미리 정해지지 않은 돌연변이 염기서열을 검출할 수 있어야 한다. 또한 1~2%로 존재하는 미세한 돌연변이를 신뢰성 있게 검출할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 차세대 염기서열 시퀀싱(이하, NGS)기술이 가장 최적의 플랫폼이다. 면역세포에 발생한 돌연변이를 검출하기 위한 과정은 아래와 같다.

1. 말초혈액 DNA 추출

① 검사 대상의 말초혈액을 2~3 ml 채취

② 원심분리를 통해 백혈구 분획 분리

③ 백혈구 분획에서 DNA 추출

2. NGS 기기에서 해석할 수 있도록 말초혈액 DNA를 NGS 라이브러리로 변환

① 말초혈액 DNA를 초음파나 제한효소를 이용하여 적당한 길이 (150~300 base pair)로 절단

② 절단된 DNA에 NGS기기에 맞는 adapter 염기서열 부착

3. 유전자 패널을 이용한 타겟 DNA 선별

① 89개의 유전자 표지자(Probe) 교합반응(Hybridization)

② 교합반응이 일어난 DNA만 선별하여 추출

4. NGS 시퀀싱(염기서열 해독) 및 염기서열 분석

① 선별된 NGS 라이브러리(Targeted library)를 NGS 기기에 입력

② 목표로 하는 양의 데이터 생산 : 평균 염기서열 해독 깊이 (Mean Depth of coverage 800x 이상)

③ 인간표준유전체(hg19)와 비교하여 돌연변이 염기서열 분별

④ 분별된 염기서열의 기능 예측 및 돌연변이 데이터베이스 매칭

⑤ 결과 판별

이때 1~2% 정도의 미세한 돌연변이를 신뢰성 있게 해독하기 위하여 NGS 염기서열 데이터는 평균 염기서열 해독 깊이(Depth of coverage)가 800 이상이 되어야 하며 노이즈를 최소한으로 억제하여야 한다.

본 실시예에서는 hybridization enrichment 방식으로 시퀀싱 대상 영역을 포획하는 방법이 적용되었으며, 시퀀싱 라이브러리는 페어 엔드(paired end) 방식(forward/reverse reads 적용, read length = 150 base pairs)으로 제작하여 일루미나 시퀀서(Nova-Seq)를 이용해 생산하였다. NGS 데이터는 대상 유전자들의 전체 엑손을 시퀀싱 데이터로 포함하며, 제작한 NGS 타겟 패널(특정 유전체 서열만을 대상으로 시퀀싱)은 아래의 총 89개의 유전자를 포함하였다:

APC, ASXL1, ASXL2, ATM, BCL11B, BCOR, BCORL1, BIRC3, BRAF, BRCC3, CARD11, CASP8, CBL, CD58, CD79B, CNOT3, CREBBP, CUX1, DDX3X, DNMT3A, EP300, ETV6, EZH2, FAM46C, FBXW7, FLT3, FOXP1, GNAS, GNB1, GPS2, HIST1H1C, IDH2, IKZF1, IKZF2, JAK1, JAK2, JAK3, JARID2, KDM6A, KIT, KLHL6, KMT2D, KRAS, LUC7L2, MAP3K1, MPL, MYD88, NF1, NFE2L2, NOTCH1, NOTCH2, NRAS, PDS5B, PDSS2, PHF6, PHIP, PIK3CA, PIK3R1, PPM1D, PRDM1, PRPF40B, PTEN, PTPN11, RAD21, RIT1, RPS15, SETD2, SETDB1, SF1, SF3A1, SF3B1, SMC1A, SMC3, SRSF2, STAG1, STAG2, STAT3, SUZ12, TBL1XR1, TET1, TET2, TNFAIP3, TNFRSF14, TP53, U2AF1, VHL, WT1, ZRSR2 및 CHEK2.

NGS 데이터는 평균 DOC(Depth of Coverage)가 >= 800x이 되도록 생산하였다. 이는 체세포 서열변이(Somatic variant)의 최소 검출 한계(LOD, Limit of Detection)를 대립 유전자 빈도(Variant Allele Frequency, VAF) >= 1.5%로 검출하는 것을 보장하기 위한 NGS 데이터 품질 기준으로 적용한 것이다. 체세포 서열변이를 구성하는 SNV, Insertion, Deletion 검출은 출원인이 직접 구현하여 여러 연구에서 검증된 바 있는 검출분석 소프트웨어(inhouse software)를 통해서 수행하였고, 유효한 체세포 서열변이에 대한 판정은 아래와 같은 기준을 적용하였다.

a) 1.5%<= VAF <=30% 값인 서열변이

b) 서열변이 증거가 되는 5', 3' reads가 각각 5개 이상씩 존재

c) 서열변이에 따른 효과가 frame shift, stop codon gain, 또는 splice donor/acceptor인 것 또는 amino acid change이면서 암유전체 데이터베이스에서 혈액암 1회 이상이거나 고형암 10회 이상 검출인 것을 잠재적인 운전자(Potential Driver, PD)로 구분하였으며, 그 외 체세포 서열변이들을 Non-PD로 구분함

d) 1000Genome project, ESP6500, gnomAd 모두에서 0.2% 이하 출현 빈도

e) 자체 서열 검출 빈도 데이터베이스 기준 Non-PD인 경우 2% 이하 출현빈도, PD인 경우라도 위양성 VAF 범위에서 벗어난 신뢰도(99.9%) 서열변이만 채택

이상의 조건을 모두 만족하는 서열변이를 유효한 체세포 서열변이로 선별하여 실시예 3에 적용하였다.

실시예 3. 데이터 분석 I

실시예 3.1. 양성율을 나타내는 유전자의 확인

실시예 3.1.1. 연령 관련 황반변성 환자에 대한 양성율 분석

상기 연령 관련 황반변성 환자군 197개 샘플과 정상 대조군 3278개 샘플에 대하여, 89개 유전자의 양성율을 조사하였고 양성율의 차이를 카이 제곱 검정으로 분석하였다. 이때, 양성은 대상 유전자 중 어느 하나라도 대립유전자 빈도(Variant allele fraction, VAF) 1.5% 이상의 유전변이가 검출될 경우 양성으로 정의하였다. 분석 결과를 하기 표 6에 나타내었다.

AMD 환자군 VAF 1.5~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	15	3	20.0
60	69	21	30.4
70	92	35	38.0
80	21	12	57.1
합계	197	71	36.0
정상 대조군 VAF 1.5~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	2006	340	16.9
60	1003	260	25.9
70	257	93	36.2
80	12	3	25.0
합계	3278	696	21.2

표 6을 참조하면, 상기 89개 유전자군에 대한 양성율이 연령 관련 황반 변성 환자군에서 정상 대조군보다 유의하게 높은 것을 확인하였다(36.0% vs 21.2%, p-value < 0.001). 상기 89개 유전자군에서 VAF 1.5% 이상의 체세포 서열변이를 나타낸 유전자를 확인한 결과, APC, ASXL1, ASXL2, BCOR, CD58, CHEK2, CUX1, DNMT3A, EP300, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, JARID2, KMT2D, NF1, NOTCH2, PPM1D, RIT1, SETD2, SF1, SF3B1, SRSF2, STAG1, STAT3, SUZ12, TBL1XR1, TET2, TNFAIP3 및 U2AF1 총 30개의 유전자가 선별되었다. 각 유전자의 검출빈도를 도 1에 나타내었다.

이로부터 상기 유전자 중 어느 하나 이상의 유전자에 체세포 서열 돌연변이가 있는 경우 연령 관련 황반변성 위험이 유의하게 높음을 알 수 있다.

실시예 3.1.2. 습성 연령 관련 황반변성 환자에 대한 양성율 분석

상기 실시예 3.1.1.에서 분석한 전체 연령 관련 황반변성 환자군의 197개 샘플 중 습성 연령 관련 황반변성 153개 샘플에 대하여 같은 분석을 시행하였고, 분석 결과를 하기 표 7에 나타내었다.

AMD 환자군 VAF 1.5~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	6	2	33.3
60	60	21	27.2
70	66	25	37.9
80	21	12	57.1
합계	153	48	39.2
정상 대조군 VAF 1.5~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	2006	340	16.9
60	1003	260	25.9
70	257	93	36.2
80	12	3	25.0
합계	3278	696	21.2

표 7을 참조하면, 상기 89개 유전자군에 대한 양성율이 습성 연령 관련 황반 변성 환자군에서 정상 대조군보다 유의하게 높은 것을 확인하였다(39.2% vs 21.2%, p-value < 0.001).상기 89개 유전자 군에서 VAF 1.5% 이상의 체세포 서열변이를 나타낸 유전자를 확인한 결과, APC, ASXL1, ASXL2, CD58, CHEK2, CUX1, DNMT3A, EP300, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, JARID2, KMT2D, NF1, NOTCH2, PPM1D, RIT1, SETD2, SF1, SF3B1, SRSF2, STAT3, SUZ12, TBL1XR1, TET2, TNFAIP3 및 U2AF1 총 28개의 유전자가 선별되었다. 이로부터 상기 유전자 중 어느 하나 이상의 유전자에 체세포 서열 돌연변이가 있는 경우에 습성 연령 관련 황반변성 위험이 유의하게 높음을 알 수 있다.

실시예 3.2. 주요 유전자에 대한 양성율 확인

실시예 3.2.1. 연령 관련 황반변성 환자에 대한 양성율 분석

연령 관련 황반변성 환자군과 대조군에 대하여 DNMT3A, TET2 및 ASXL1 3개 유전자에 대한 양성율을 조사하였으며, 양성율의 차이를 카이 제곱 검정으로 분석하였다. 분석 결과를 하기 표 8에 나타내었다.

AMD 환자군 VAF 1.5~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	15	2	13.3
60	69	16	23.2
70	92	24	26.1
80	21	9	42.9
합계	197	51	25.9
정상 대조군 VAF 1.5~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	2006	173	8.6
60	1003	164	16.4
70	257	59	23.0
80	12	3	25.0
합계	3278	399	12.2

표 8을 참조하면, 분석 결과 환자군의 양성율이 대조군의 양성율보다 유의하게 높았다(25.9% vs 12.2%, p-value < 0.001).

실시예 3.2.2. 습성 연령 관련 황반변성 환자에 대한 양성율 분석

상기 실시예 3.2.1.에서 분석한 전체 연령 관련 황반변성 환자군의 197개 샘플 중 습성 연령 관련 황반변성 153개 샘플에 대하여 같은 분석을 시행하였고, 분석 결과를 하기 표 9에 나타내었다.

AMD 환자군 VAF 1.5~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	6	1	16.7
60	60	16	26.7
70	66	17	25.8
80	21	9	42.9
합계	153	43	28.1
정상 대조군 VAF 1.5~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	2006	173	8.6
60	1003	164	16.4
70	257	59	23.0
80	12	3	25.0
합계	3278	399	12.2

표 9를 참조하면, 상기 89개 유전자군에 대한 양성율이 습성 연령 관련 황반 변성 환자군에서 정상 대조군보다 유의하게 높은 것을 확인하였다(28.1% vs 12.2%, p-value < 0.001). 또한 DNMT3A, TET2 및 ASXL1 3개 유전자가 습성 연령 관련 황반변성 여부에 미치는 영향을 알아보기 위해 연령과 성별 및 흡연여부를 보정하여 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 그 결과 오즈비는 1.57(CI 1.02-2.40, p-value 0.0383)로 DNMT3A, TET2 또는 ASXL1 유전자의 체세포 서열변이가 존재하는 경우 습성 연령 관련 황반변성과 유의한 연관성을 보였다.

실시예 3.3. 개별 유전자에 대한 양성율 확인

각 개별 유전자 DNMT3A와 TET2의 양성율을 환자군과 대조군에서 조사하였고, 양성율의 차이를 카이 제곱 검정으로 분석하였다.

실시예 3.3.1. 연령 관련 황반변성 환자에 대한 TET2 양성율 분석

먼저, TET2 유전자의 분석 결과를 하기 표 10에 나타내었다.

AMD 환자군 VAF 1.5~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	15	1	6.7
60	69	4	5.8
70	92	8	8.7
80	21	4	19.0
합계	197	17	8.6
정상 대조군 VAF 1.5~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	2006	25	1.2
60	1003	40	4.0
70	257	13	5.1
80	12	0	0.0
합계	3278	78	2.4

표 10을 참조하면, TET2 유전자의 양성율은 환자군에서 대조군보다 유의하게 높았다(8.6% vs 2.4%, p-value < 0.001). 또한, TET2 유전자가 연령 관련 황반변성 여부에 미치는 영향을 로지스틱 회귀분석으로 조사하였다. 연령, 성별, 흡연 여부를 보정하여 분석한 결과, TET2 유전자에 VAF 1.5% 이상의 체세포 서열변이가 존재하는 경우는 연령, 성별, 흡연 여부를 보정하여 분석했을 때 황반변성의 위험이 유의하게 증가함을 확인하였다(OR 2.13, CI 1.11-4.11, p-value = 0.0235).

실시예 3.3.2. 습성 연령 관련 황반변성 환자에 대한 TET2 양성율 분석

전체 샘플 중 습성 연령 관련 황반변성 153개 샘플에 대하여 같은 분석을 시행하였고, 분석 결과를 하기 표 11에 나타내었다.

AMD 환자군 VAF 1.5~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	6	0	0.0
60	60	4	6.7
70	66	6	9.1
80	21	4	19.0
합계	153	14	9.2
정상 대조군 VAF 1.5~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	2006	25	1.2
60	1003	40	4.0
70	257	13	5.1
80	12	0	0.0
합계	3278	78	2.4

표 11을 참조하면, TET2 유전자의 양성율은 환자군에서 대조군보다 유의하게 높았다(9.2% vs 2.4%, p-value < 0.001). 또한 TET2 유전자가 습성 연령 관련 황반변성 여부에 미치는 영향을 알아보기 위해 연령과 성별 및 흡연여부를 보정하여 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 그 결과 오즈비 2.02(CI 0.99-4.16, p-value 0.0548)로 TET2 유전자의 체세포 서열변이가 존재하는 경우 습성 연령 관련 황반변성의 위험이 증가하는 경향을 보였다.

실시예 3.3.3. 연령 관련 황반변성 환자에 대한 DNMT3A 양성율 분석

다음으로, DNMT3A 유전자의 분석 결과를 하기 표 12에 나타내었다.

AMD 환자군 VAF 1.5~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	15	1	6.7
60	69	8	11.6
70	92	18	19.6
80	21	5	23.8
합계	197	32	16.2
정상 대조군 VAF 1.5~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	2006	136	6.8
60	1003	111	11.1
70	257	40	15.6
80	12	3	25.0
합계	3278	290	8.8

표 12를 참조하면, DNMT3A 유전자의 양성율은 환자군에서 대조군보다 유의하게 높았다(16.2% vs 8.8%, p-value < 0.001).

실시예 3.3.4. 습성 연령 관련 황반변성 환자에 대한 DNMT3A 양성율 분석

전체 샘플 중 습성 연령 관련 황반변성 153개 샘플에 대하여 같은 분석을 시행하였고, 분석 결과를 하기 표 13에 나타내었다.

AMD 환자군 VAF 1.5~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	6	1	16.7
60	60	8	13.3
70	66	14	21.2
80	21	5	23.8
합계	153	28	18.3
정상 대조군 VAF 1.5~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	2006	136	6.8
60	1003	111	11.1
70	257	40	15.6
80	12	3	25.0
합계	3278	290	8.8

표 13을 참조하면, DNMT3A 유전자의 양성율은 환자군에서 대조군보다 유의하게 높았다(18.3% vs 8.8%, p-value < 0.001).

실시예 4. 데이터 분석 II

실시예 1에서 확보된 시료를, VAF가 2% 이상의 유전자 변이가 검출되는 경우를 양성으로 정의한 것을 제외하고 실시예 2와 동일한 방식으로 체세포 변이를 검출, 선별하였다.

실시예 4.1. 양성율을 나타내는 유전자의 확인

실시예 4.1.1. 연령 관련 황반변성 환자에 대한 양성율 분석

상기 연령 관련 황반변성 환자군 197개 샘플과 정상 대조군 3278개 샘플에 대하여, 89개 유전자의 양성율을 조사하였고 양성율의 차이를 카이 제곱 검정으로 분석하였다. 이때, 양성은 대상 유전자 중 어느 하나라도 대립유전자 빈도(Variant allele fraction, VAF) 2% 이상의 유전변이가 검출될 경우 양성으로 정의하였다. 분석 결과를 하기 표 14에 나타내었다.

AMD 환자군 VAF 2~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	15	2	13.3
60	69	15	21.7
70	92	30	32.6
80	21	11	52.4
합계	197	58	29.4
정상 대조군 VAF 2~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	2006	236	11.8
60	1003	192	19.1
70	257	73	28.4
80	12	2	16.7
합계	3278	503	15.3

표 14를 참조하면, 상기 89개 유전자군에 대한 양성율이 연령 관련 황반 변성 환자군에서 정상 대조군보다 유의하게 높은 것을 확인하였다(29.4% vs 15.3%, p-value < 0.001). 상기 89개 유전자군에서 VAF 2% 이상의 체세포 서열변이를 나타낸 유전자를 확인한 결과, DNMT3A, TET2, ASXL1, APC, ASXL2, BCOR, CHEK2, CUX1, EP300, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, KMT2D, NF1, NOTCH2, RIT1, SETD2, SF3B1, SRSF2, STAG1, STAT3, SUZ12 및 TNFAIP3 총 24개의 유전자가 선별되었다. 각 유전자의 검출빈도를 도 2에 나타내었다.

이로부터 상기 유전자 중 어느 하나 이상에 체세포 서열 돌연변이가 있는 경우 연령 관련 황반변성 위험에서 높은 유의성을 보여줌을 알 수 있다.

실시예 4.1.2. 습성 연령 관련 황반변성 환자에 대한 양성율 분석

상기 실시예 4.1.1에서 분석한 전체 연령 관련 황반변성 환자군의 197개 샘플 중 습성 연령 관련 황반변성 153개 샘플에 대하여 같은 분석을 시행하였고, 분석 결과를 하기 표 15에 나타내었다.

AMD 환자군 VAF 2~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	6	1	16.7
60	60	15	25.0
70	66	21	31.8
80	21	11	52.4
합계	153	48	31.4
정상 대조군 VAF 2~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	2006	236	11.8
60	1003	192	19.1
70	257	73	28.4
80	12	2	16.7
합계	3278	503	15.3

표 15를 참조하면, 상기 89개 유전자군에 대한 양성율이 습성 연령 관련 황반 변성 환자군에서 정상 대조군보다 유의하게 높은 것을 확인하였다(31.4% vs 15.3%, p-value < 0.001).상기 89개 유전자 군에서 VAF 2% 이상의 체세포 서열변이를 나타낸 유전자를 확인한 결과, DNMT3A, TET2, ASXL1, SETD2, KMT2D, NF1, NOTCH2, SF3B1, ASXL2, CHEK2, CUX1, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, RIT1, SRSF2, SUZ12, APC, STAT3 및 TNFAIP3 총 21개의 유전자가 선별되었다. 이로부터 상기 유전자 중 하나 이상에 체세포 서열 돌연변이가 있는 경우 습성 연령 관련 황반변성 위험에서 높은 유의성을 보여줌을 알 수 있다.

실시예 4.2. 주요 유전자에 대한 양성율 확인

실시예 4.2.1. 연령 관련 황반변성 환자에 대한 양성율 분석

연령 관련 황반변성 환자군과 대조군에 대하여 DNMT3A, TET2 및 ASXL1 3개 유전자에 대한 양성율 조사하였으며, 양성율의 차이를 카이 제곱 검정으로 분석하였다. 분석 결과를 하기 표 16에 나타내었다.

AMD 환자군
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	15	2	13.3
60	69	9	13.0
70	92	21	22.8
80	21	8	38.1
합계	197	40	20.3
정상 대조군
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	2006	132	6.6
60	1003	130	13.3
70	257	45	17.5
80	12	2	16.7
합계	3278	309	9.4

표 16을 참조하면, 분석 결과 환자군의 양성율이 대조군의 양성율보다 유의하게 높았다(20.3% vs 9.4%, p-value < 0.001).

실시예 4.2.2. 습성 연령 관련 황반변성 환자에 대한 양성율 분석

상기 실시예 4.2.1.에서 분석한 전체 연령 관련 황반변성 환자군의 197개 샘플 중 습성 연령 관련 황반변성 153개 샘플에 대하여 같은 분석을 시행하였고, 분석 결과를 하기 표 17에 나타내었다.

AMD 환자군 VAF 2~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	6	1	16.7
60	60	9	15.0
70	66	15	22.7
80	21	8	38.1
합계	153	33	21.6
정상 대조군 VAF 2~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	2006	132	6.6
60	1003	130	13.3
70	257	45	17.5
80	12	2	16.7
합계	3278	309	9.4

표 17을 참조하면, 상기 89개 유전자군에 대한 양성율이 습성 연령 관련 황반 변성 환자군에서 정상 대조군보다 유의하게 높은 것을 확인하였다(21.6% vs 9.4%, p-value < 0.001). 또한, DNMT3A, TET2 및 ASXL1 3개 유전자가 습성 연령 관련 황반변성 여부에 미치는 영향을 알아보기 위해 연령과 성별 및 흡연여부를 보정하여 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 그 결과 오즈비는 1.37(CI 0.86-2.20, p-value 0.1881)로 DNMT3A, TET2 또는 ASXL1 유전자의 체세포 서열변이가 존재하는 경우 습성 연령 관련 황반변성과 유의한 연관성을 보였다.

실시예 4.3. 개별 유전자에 대한 양성율 확인

각 개별 유전자 DNMT3A와 TET2의 양성율을 환자군과 대조군에서 조사하였고, 양성율의 차이를 카이 제곱 검정으로 분석하였다.

실시예 4.3.1. 연령 관련 황반변성 환자에 대한 TET2 양성율 분석

먼저, TET2 유전자의 분석 결과를 하기 표 18에 나타내었다.

AMD 환자군 VAF 2~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	15	1	6.7
60	69	2	2.9
70	92	6	6.5
80	21	4	19.0
합계	197	13	6.6
정상 대조군 VAF 2~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	2006	19	0.9
60	1003	29	2.9
70	257	10	3.9
80	12	0	0.0
합계	3278	58	1.8

표 18을 참조하면, TET2 유전자의 양성율은 환자군에서 대조군보다 유의하게 높았다(6.6% vs 1.8%, p-value < 0.001). 또한, TET2 유전자가 연령 관련 황반변성 여부에 미치는 영향을 로지스틱 회귀분석으로 조사하였다. 연령, 성별, 흡연 여부를 보정하여 분석한 결과, TET2 유전자에 체세포 서열변이가 존재하는 경우 황반변성의 위험이 증가하는 경향이 있음을 확인하였다(OR 1.93, CI 0.90-4.16, p-value = 0.0913).

실시예 4.3.2. 습성 연령 관련 황반변성 환자에 대한 TET2 양성율 분석

전체 샘플 중 습성 연령 관련 황반변성 153개 샘플에 대하여 같은 분석을 시행하였고, 분석 결과를 하기 표 19에 나타내었다.

AMD 환자군 VAF 2~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	6	0	0.00
60	60	2	3.3
70	66	5	7.6
80	21	4	19.0
합계	153	11	7.2
정상 대조군 VAF 2~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	2006	19	0.9
60	1003	29	2.9
70	257	10	3.9
80	12	0	0.0
합계	3278	58	1.8

표 19를 참조하면, TET2 유전자의 양성율은 환자군에서 대조군보다 유의하게 높았다(7.2% vs 1.8%, p-value < 0.001). 또한 TET2 유전자가 습성 연령 관련 황반변성 여부에 미치는 영향을 알아보기 위해 연령과 성별 및 흡연여부를 보정하여 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 그 결과 오즈비는 1.83(CI 0.80-4.20, p-value 0.1519)로 TET2 유전자의 체세포 서열변이가 존재하는 경우 습성 연령 관련 황반변성의 위험이 증가하는 경향을 보였다.

실시예 4.3.3. 연령 관련 황반변성 환자에 대한 DNMT3A 양성율 분석

다음으로, 유전자의 분석 결과를 하기 표 20에 나타내었다.

AMD 환자군
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	15	1	6.7
60	69	3	4.3
70	92	15	16.3
80	21	4	19.0
합계	197	23	11.7
정상 대조군
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	2006	105	5.2
60	1003	87	8.7
70	257	32	12.5
80	12	2	16.7
합계	3278	226	6.9

표 20을 참조하면, DNMT3A 유전자의 양성율은 환자군에서 대조군보다 유의하게 높았다(11.7% vs 6.9%, p-value = 0.011).

실시예 4.3.4. 습성 연령 관련 황반변성 환자에 대한 DNMT3A 양성율 분석

전체 샘플 중 습성 연령 관련 황반변성 77개 샘플에 대하여 같은 분석을 시행하였고, 분석 결과를 하기 표 21에 나타내었다.

AMD 환자군 VAF 2~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	6	1	16.7
60	60	3	5.0
70	66	11	16.7
80	21	4	19.0
합계	153	19	12.4
정상 대조군 VAF 2~30% 양성율
Ages	샘플 수	양성(n)	양성율(%)
50	2006	105	5.2
60	1003	87	8.7
70	257	32	12.5
80	12	2	16.7
합계	3278	226	6.9

표 21을 참조하면, DNMT3A 유전자의 양성율은 환자군에서 대조군보다 유의하게 높았다(12.4% vs 6.9%, p-value = 0.009).

<110> Genome Opinion Inc. SEOUL NATIONAL UNIVERSITY HOSPITAL <120> BIOMARKER FOR DIAGNOSING AGE-RELATED MACULAR DEGENERATION AND USES THEREOF <130> KC21587 <160> 65 <170> KoPatentIn 3.0 <210> 1 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 1 ccagcactca ccctgccctc tctgcctttt ctcccccagg gtatttggtt tcccagtcca 60 ctatactgac gtctccaaca tgagccgctt ggcgaggcag agactgctgg gccggtcatg 120 120 <210> 2 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 2 ccagcactca ccctgccctc tctgcctttt ctcccccagg gtatttggtt tcccagtcca 60 ctatactgac gtctccaaca tgagccgctt ggcgaggcag agactgctgg gccggtcatg 120 120 <210> 3 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 3 ttcagcaaag tgaggaccat tactacgagg tcaaactcca taaagcaggg caaagaccag 60 cattttcctg tcttcatgaa tgagaaagag gacatcttat ggtgcactga aatggaaagg 120 120 <210> 4 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 4 ttacagtctc tcttctgcct cctaggccgt tggcatccac tgtgaatgat aagctggagc 60 tgcaggagtg tctggagcat ggcaggatag ccaaggtcag ctccagcgtc tagaacctct 120 120 <210> 5 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 5 cgtctcctgt tttgtagtcc aaccctgtga tgattgatgc caaagaagtg tcagctgcac 60 acagggcccg ctacttctgg ggtaaccttc ccggtatgaa caggttggtg aaagctcctg 120 120 <210> 6 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 6 cgtctcctgt tttgtagtcc aaccctgtga tgattgatgc caaagaagtg tcagctgcac 60 acagggcccg ctacttctgg ggtaaccttc ccggtatgaa caggttggtg aaagctcctg 120 120 <210> 7 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 7 cccttcttct ggctctttga gaatgtggtg gccatgggcg ttagtgacaa gagggacatc 60 tcgcgatttc tcgaggtata gccagcaacc ttggtttggc cagctcacta atggcttcta 120 120 <210> 8 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 8 ctatgcagac agccccagct gatggctttc tcttccgacc tctcagaggg cactggccgg 60 ctcttctttg agttctaccg cctcctgcat gatgcgcggc ccaaggaggg agatgatcgc 120 120 <210> 9 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 9 ctatgcagac agccccagct gatggctttc tcttccgacc tctcagaggg cactggccgg 60 ctcttctttg agttctaccg cctcctgcat gatgcgcggc ccaaggaggg agatgatcgc 120 120 <210> 10 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 10 ctttatcctc ccagatccag gagtggggcc cattcgatct ggtgattggg ggcagtccct 60 gcaatgacct ctccatcgtc aaccctgctc gcaagggcct ctacggtagg taccatcctg 120 120 <210> 11 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 11 cacggtgggc atggtgcggc accaggggaa gatcatgtac gtcggggacg tccgcagcgt 60 cacacagaag catgtatgtc catgctgtgg ggcgcagccc gtcttcccct ccctgcacac 120 120 <210> 12 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 12 ccagggagat ggctccaagt aacggtgctg tctgctggct ggtgcagggc tcctggtgct 60 gaaggacttg ggcattcagg tggaccgcta cattgcctcg gaggtgtgtg aggactccat 120 120 <210> 13 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 13 ccagggagat ggctccaagt aacggtgctg tctgctggct ggtgcagggc tcctggtgct 60 gaaggacttg ggcattcagg tggaccgcta cattgcctcg gaggtgtgtg aggactccat 120 120 <210> 14 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 14 ggcacaaggg tacctacggg ctgctgcggc ggcgagagga ctggccctcc cggctccaga 60 tgttcttcgc taataaccac gaccaggaat ttgtgagtgc tgggcctggg gcgcggtctc 120 120 <210> 15 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 15 gtgcagaaca agcccatgat tgaatgggcc ctggggggct tccagccttc tggccctaag 60 ggcctggagc caccagaagg taaatgaggg cacccagctt tctgggaccc ctgcccgcca 120 120 <210> 16 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 16 ttggtggatg acgggccgga gccgagcagc tgaaggcacc cgctgggtca tgtggttcgg 60 agacggcaaa ttctcagtgg taagttgtgg ggtttggcag tagcctgggg tgggggaagg 120 120 <210> 17 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 17 ttggtggatg acgggccgga gccgagcagc tgaaggcacc cgctgggtca tgtggttcgg 60 agacggcaaa ttctcagtgg taagttgtgg ggtttggcag tagcctgggg tgggggaagg 120 120 <210> 18 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 18 gtgaccactg tgtaatgatt tctgctcctt ggggctccag gacggccggg gctttggcat 60 tggggagctg gtgtggggga aactgcgggg cttctcctgg tggccaggcc gcattgtgtc 120 120 <210> 19 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 19 gactggcgcc aggaccctcg cagacattaa agcccgtgct ctgcaggtcc gaggggcgag 60 aggtcaccac tgccatagag aggcggccac cactgccatc ggaggggggg gtggcccggg 120 120 <210> 20 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 20 aagctgccta ctacagaggg ctacagttgg actcacagat gggctaggag atgcctccca 60 actccccgtt gctcccactg gggaccagcc atgccaggcc ttgcccctac tgtcctccca 120 120 <210> 21 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 21 aacctcagta gctgagagat tagtggagca gcctcagttg catccggatg ttagaactga 60 atgtgagtct ggcaccactt cctgggaaag tgatgatgag gagcaaggac ccaccgttcc 120 120 <210> 22 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 22 acctgaatcc tcaccgactg attgcctgca gaacagagca tttgatgacg aattagggct 60 tggtggctca tgccctccta tgagggaaag tgatactaga caagaaaact tgaaaaccaa 120 120 <210> 23 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 23 tgtgagtcct gactttacac aagaaagtag agggtattcc aagtgtttgc aaaatggagg 60 aataaaacgc acagttagtg aaccttctct ctctgggctc cttcagatca agaaattgaa 120 120 <210> 24 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 24 acaagaccaa aaggctaatg gagaaagacg taacttcggg gtaagccaag aaagaaatcc 60 aggtgaaagc agtcaaccaa atgtctccga tttgagtgat aagaaagaat ctgtgagttc 120 120 <210> 25 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 25 gatcaattcc gcacagacct ctaactctga gctgcctcca aagccagctg cagtggtgag 60 tgaggcctgt gatgctgatg atgctgataa tgccagtaaa ctagctgcaa tgctaaatac 120 120 <210> 26 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 26 ttgttcaaac aatacacacc tagtttcaga gaataaagaa cagactacac atcctgaact 60 ttttgcagga aacaagaccc aaaacttgca tcacatgcaa tattttccaa ataatgtgat 120 120 <210> 27 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 27 acttgatagc cacaccccag ctttagagca gcaaacaact tcttcagaaa agacaccaac 60 caaaagaaca gctgcttctg ttctcaataa ttttatagag tcaccttcca aattactaga 120 120 <210> 28 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 28 aggagcaggt cctaatgtgg cagctattag agaaatcatg gaagaaaggt aattaacgca 60 aaggcacagg gcagattaac gtttatcctt ttgtatatgt cagaattttt ccagccttca 120 120 <210> 29 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 29 atggtgatcc acgcaggtgg ttcgcagaag cagcagtgaa gagaagctac tgtgtttggt 60 gcgggagcga gctggccaca cctgtgaggc tgcagtgatt gtgattctca tcctggtgtg 120 120 <210> 30 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 30 ggaaggaatc ccgctgtctc tggctgacaa actctactcg gagcttaccg agacgctgag 60 gaaatacggc acgctcacca atcgccggtg tgccttgaat gaagagtaag tgaagcccag 120 120 <210> 31 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 31 ggaaggaatc ccgctgtctc tggctgacaa actctactcg gagcttaccg agacgctgag 60 gaaatacggc acgctcacca atcgccggtg tgccttgaat gaagagtaag tgaagcccag 120 120 <210> 32 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 32 attcacttta tacaggaaga gaaactggag tctcatttgc aaaacctgtc cactcttatg 60 gcaccaacat ataagaaact tgcacctgat gcatataata atcaggtaag tttaaataat 120 120 <210> 33 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 33 ctcaggagga gaaaaaacgg agtggtgcca ttcaggtact gagttctttt cggcgaaaag 60 tcaggatgtt agcagagcca gtcaagactt gccgacaaag gaaactagaa gccaagaaag 120 120 <210> 34 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 34 gagaccccag cagcagcagc cacatcaccc tcagacagag tctgtcaact cttattctgc 60 ttctggatcc accaatccat acatgagacg gcccaatcca gttagtcctt atccaaactc 120 120 <210> 35 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 35 tctggatcct gacattgggg gagtggccgt ggctccaact catgggtcaa ttctcattga 60 gtgtgcaaag cgtgagctgc atgccacaac ccctttaaag aatcccaata ggaatcaccc 120 120 <210> 36 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 36 ccccaccagg atctccctcg tcttttacca gcataagagc atgaatgagc caaaacatgg 60 cttggctctt tgggaagcca aaatggctga aaaagcccgt gagaaagagg aagagtgtga 120 120 <210> 37 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 37 atagttgttc ctgaaaatga taggcccaac ccatggccag atgacagtca caagacttgt 60 gaatacgtta aaagaaggaa aacgcctgcc gtgcccacct aactgtccag atgaggtatc 120 120 <210> 38 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 38 tttttttttt ccttagtctt tctttgaagc agcaagtatg atgagcaagc tttctcacaa 60 gcatttggtt ttaaattatg gagtatgtgt ctgtggagac gagagtaagt aaaactacag 120 120 <210> 39 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 39 tgacttataa tgtaacagct tgttgaccca tttgtttttt tcagccctca tgatgtattg 60 gctacacttc tgaacaacct caaagttcaa gaaaggcaga acagagtttg taccactgta 120 120 <210> 40 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 40 gccagttccg tctgtgtgtt cgagtggaca aaatggcgaa gatcgccaag actcacgaag 60 gtaagcggtc tttccctgct tacgtgtttt cttcgttgct agcctaataa aagccttttt 120 120 <210> 41 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 41 acatctccag gtagacagat gagccaacag aaccttacca aacaaacagg tttatccaag 60 aatgccagta gtattccaag aagtgagtct gcctccaaag gactaaatca gatgaataat 120 120 <210> 42 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 42 cgctttctgc catgatgatt gcatcggccc ctccaaactg tgcgtctcct gccttgtcgt 60 tcggtaatga gactagaaag agatacactg taaaggaggg ggaagggaag ggttgaccag 120 120 <210> 43 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 43 cacacttagc aggttgcagg ccattggaga gctggaaagc attggggagc ttttctcaag 60 gtatgtaatt cgtatgactt tgttatccta aagtgcagct tttctgttac caatagtgac 120 120 <210> 44 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 44 ccactgctga aaagaacaga taaataccga acatacagca agaaacactt tcggattttc 60 agggtaggta atgaataccc atgtatctag gagagctggt aatttggtca ttgtttttag 120 120 <210> 45 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 45 aaaccatcga agacctcgcc acccagctca acctgaaaac cagcaccgtc atcaactggt 60 tccacaacta caggtacgac ggctggctca cagggagcgc cggtcggccc aggggaaggg 120 120 <210> 46 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 46 gaattggctc tgctcttcca ggtttgttga atgtacagag tgcggaagaa agatgcatca 60 gatctgtgtc cttcaccatg agatcatctg gcctgctggg taagtcttaa cgttgttact 120 120 <210> 47 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 47 tttattctct agcatctatt gctggcacca tctgacgtgg caggctgggg gatttttatc 60 aaagatcctg tgcagaaaaa tgaattcatc tcagaatact gtggagaggt aaggcactga 120 120 <210> 48 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 48 ttcaagatca caaacaacat cgacccagtg ggaagaatcc aaatgcgcac gaggaggaca 60 ctgcgggggc acctggccaa gatctacgcc atgcactggg gcacagactc caggtaggcg 120 120 <210> 49 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 49 gggccagcag gtgagctcca tgccaaggtc ccaagtgggc agccccccaa ttttgtccgg 60 tcccctggga cgggtgcatt tgtgggcacc ccctctccca tgcgtttcac tttccctcag 120 120 <210> 50 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 50 cctgtgcctg aggagccatg cttgtccccc caacctgagg aatcacacct gtccccccag 60 tctgaggagc catgcctgtc cccccggcct gaggaatcgc atctgtcccc tgagcttgag 120 120 <210> 51 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 51 attaacctta tgtgtgacat gttctaatat agtcacattt tcattatttt tattataagg 60 cctgctgaaa atgactgaat ataaacttgt ggtagttgga gctggtggcg taggcaagag 120 120 <210> 52 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 52 ttatatctgc attaggttat tgatgatgct agtaacaatg aactttatgt tactgcagct 60 cacaaatgct tttttacatc tgcaagaaat taactagtca tcaaatgctt agtagcacag 120 120 <210> 53 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 53 tgtcagtgct tcagtaaagc ttatttattt atttttttct agcaggcaga tagaagttcc 60 tgtcactttc tcctttttta cggggtagga tgtgatattc cttctagtgg aaataccagt 120 120 <210> 54 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 54 ttctcccagc ctatcatcct ttcccagcct ctgtgggcaa gtaccccaca cccccttcac 60 agcacagtta tgcttcctca aatgctgctg agcgaacacc cagtcacagt ggtcacctcc 120 120 <210> 55 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 55 gccagattga tagggagcat tgttttcacc tttcaggctg aagatgaggc cttactctca 60 gaagaagatg accccattga tcgacggcca tggacacagc agcaccttga agctgcagac 120 120 <210> 56 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 56 attagaagag tccaattctg gccccctgat gaagaagcat agacgaaatg gcttaagtcg 60 aagtagtggt gctcagcctg caagtctccc cacaacctca cagcgaaaga actctgttaa 120 120 <210> 57 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 57 attagaagag tccaattctg gccccctgat gaagaagcat agacgaaatg gcttaagtcg 60 aagtagtggt gctcagcctg caagtctccc cacaacctca cagcgaaaga actctgttaa 120 120 <210> 58 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 58 cctttgctcc aacagacagg ctgggacacg tcagaaagtg agctgagtga gggtgagctg 60 gagaggcggc ggcggacact cctacagcag ctggatgatc accagtgacc caatgagctg 120 120 <210> 59 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 59 cctttgctcc aacagacagg ctgggacacg tcagaaagtg agctgagtga gggtgagctg 60 gagaggcggc ggcggacact cctacagcag ctggatgatc accagtgacc caatgagctg 120 120 <210> 60 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 60 ataatgaccc ttgtttccct ctaggcagag tttacagcca tgcgggacca gtatatgagg 60 gcaggagaag ggtttatcat ctgttactct atcacggatc gtcgaagttt ccatgaagtt 120 120 <210> 61 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 61 taagactgct gtccctccgt tgagtgaagg agatgggtat tctagtgaga atacatcgcg 60 tgctcataca ccactcaaca cacctgatcc ttccaccaag ctgagcacag aagctgacac 120 120 <210> 62 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 62 caaagattca gacatatact gtactttgaa cgatagcaac ccttctttgt gtaactctga 60 agctgaaaat attgagcctt cagttatgaa gatttcttca aatagcttta tgaatgtgca 120 120 <210> 63 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 63 tcgttcgctt tcacgacaag cgcgacgctg aggacgctat ggatgccatg gacggggccg 60 tgctggacgg ccgcgagctg cgggtgcaaa tggcgcgcta cggccgcccc ccggactcac 120 120 <210> 64 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 64 cagcaaactt atcatttatg acattgttga catgcatgca gctgcagaca tcttcaaaca 60 ctacatgaag gtatagttaa atattcttat ttttctcctt cctctaactg gcagagaaat 120 120 <210> 65 <211> 120 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> artificial sequence <400> 65 tttttctttc tttttcccag caaattgaag agttttctga tgttaatgaa ggagagaaag 60 aagtgatgaa actctggaat ctccatgtca tgaagcatgg gtagggtatt tctaaattaa 120 120

Claims (23)

1. 개체로부터 분리한 생물학적 시료를 이용하여 클론성 조혈증 유발 돌연변이를 검출할 수 있는 제제를 포함하는
   연령 관련 황반변성의 발생 예측, 진단 또는 치료에 필요한 정보를 제공하기 위한 조성물.
2. 제1항에 있어서,
   상기 돌연변이는 APC, ASXL1, ASXL2, BCOR, CD58, CHEK2, CUX1, DNMT3A, EP300, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, JARID2, KMT2D, NF1, NOTCH2, PPM1D, RIT1, SETD2, SF1, SF3B1, SRSF2, STAG1, STAT3, SUZ12, TBL1XR1, TET2, TNFAIP3 및 U2AF1로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 유전자의 돌연변이를 포함하는
   조성물.
3. 제1항에 있어서,
   상기 돌연변이는 APC, ASXL1, ASXL2, CD58, CHEK2, CUX1, DNMT3A, EP300, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, JARID2, KMT2D, NF1, NOTCH2, PPM1D, RIT1, SETD2, SF1, SF3B1, SRSF2, STAT3, SUZ12, TBL1XR1, TET2, TNFAIP3 및 U2AF1로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 유전자의 돌연변이를 포함하는
   조성물.
4. 제1항에 있어서,
   상기 돌연변이는 DNMT3A, TET2, ASXL1, APC, ASXL2, BCOR, CHEK2, CUX1, EP300, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, KMT2D, NF1, NOTCH2, RIT1, SETD2, SF3B1, SRSF2, STAG1, STAT3, SUZ12 및 TNFAIP3로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 유전자의 돌연변이를 포함하는
   조성물.
5. 제1항에 있어서,
   상기 돌연변이는 DNMT3A, TET2, ASXL1, SETD2, KMT2D, NF1, NOTCH2, SF3B1, ASXL2, CHEK2, CUX1, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, RIT1, SRSF2, SUZ12, APC, STAT3 및 TNFAIP3로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 유전자의 돌연변이를 포함하는
   조성물.
6. 제1항에 있어서,
   상기 돌연변이는 DNMT3A, TET2 및 ASXL1로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 유전자의 돌연변이를 포함하는
   조성물.
7. 제1항에 있어서,
   상기 돌연변이는 미스센스(missense) 돌연변이, 프레임시프트(frameshift mutation) 돌연변이, 넌센스(nonsense) 돌연변이 또는 스플라이스(splice) 돌연변이인
   조성물.
8. 제1항에 있어서,
   상기 제제는 상기 돌연변이를 검출하기 위한 프라이머, 프로브 또는 안티센스 핵산을 포함하는
   조성물.
9. 제1항에 있어서,
   상기 연령 관련 황반변성이 습성 황반변성인
   조성물.
10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 조성물을 포함하는
    연령 관련 황반변성의 발생 예측, 진단 또는 치료에 필요한 정보를 제공하기 위한 키트.
11. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 조성물을 포함하는
    연령 관련 황반변성의 발생 예측, 진단 또는 치료에 필요한 정보를 제공하기 위한 유전자 분석용 패널.
12. 개체로부터 분리한 생물학적 시료의 유전자 분석을 통해 개체에 클론성 조혈증 유발 돌연변이가 존재하는지 여부를 확인하는 단계를 포함하는
    연령 관련 황반변성의 발생 예측, 진단 또는 치료를 위한 정보를 제공하는 방법.
13. 제12항에 있어서,
    상기 돌연변이는 APC, ASXL1, ASXL2, BCOR, CD58, CHEK2, CUX1, DNMT3A, EP300, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, JARID2, KMT2D, NF1, NOTCH2, PPM1D, RIT1, SETD2, SF1, SF3B1, SRSF2, STAG1, STAT3, SUZ12, TBL1XR1, TET2, TNFAIP3 및 U2AF1로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 유전자의 돌연변이를 포함하는
    방법.
14. 제12항에 있어서,
    상기 돌연변이는 APC, ASXL1, ASXL2, CD58, CHEK2, CUX1, DNMT3A, EP300, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, JARID2, KMT2D, NF1, NOTCH2, PPM1D, RIT1, SETD2, SF1, SF3B1, SRSF2, STAT3, SUZ12, TBL1XR1, TET2, TNFAIP3 및 U2AF1로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 유전자의 돌연변이를 포함하는
    방법.
15. 제12항에 있어서,
    상기 돌연변이는 DNMT3A, TET2, ASXL1, APC, ASXL2, BCOR, CHEK2, CUX1, EP300, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, KMT2D, NF1, NOTCH2, RIT1, SETD2, SF3B1, SRSF2, STAG1, STAT3, SUZ12 및 TNFAIP3로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 유전자의 돌연변이를 포함하는
    방법.
16. 제12항에 있어서,
    상기 돌연변이는 DNMT3A, TET2, ASXL1, SETD2, KMT2D, NF1, NOTCH2, SF3B1, ASXL2, CHEK2, CUX1, EZH2, GNB1, JAK1, JAK2, RIT1, SRSF2, SUZ12, APC, STAT3 및 TNFAIP3로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 유전자의 돌연변이를 포함하는
    방법.
17. 제12항에 있어서,
    상기 돌연변이는 DNMT3A, TET2 및 ASXL1로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 유전자의 돌연변이를 포함하는
    방법.
18. 제12항에 있어서,
    상기 돌연변이는 미스센스(missense) 돌연변이, 프레임시프트(frameshift mutation) 돌연변이, 넌센스(nonsense) 돌연변이 또는 스플라이스(splice) 돌연변이인
    방법.
19. 제12항에 있어서,
    상기 생물학적 시료는 혈액, 혈청, 혈장, 림프액, 타액, 객담, 점액, 소변 또는 대변인
    방법.
20. 제12항에 있어서,
    상기 유전자 분석은 차세대 유전체 시퀀싱 분석법(Next Generation Sequencing)을 이용하는
    방법.
21. 제12항에 있어서,
    상기 돌연변이가 존재하면 연령 관련 황반변성의 발생 가능성이 높은 것으로 판단하는 단계를 추가로 포함하는
    방법.
22. 제12항에 있어서,
    상기 돌연변이가 존재하면, 연령 관련 황반변성의 발병 또는 진행의 위험을 감소시키기 위하여, 환자에서 상기 돌연변이를 억제하거나 상기 돌연변이가 존재하는 유전자의 기능을 회복 또는 보충하기 위한 처치를 할 필요가 있다고 판단하는 단계를 추가로 포함하는
    방법.
23. 제12항에 있어서,
    상기 연령 관련 황반변성이 습성 황반변성인
    방법.

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