WO2022119204A1 - Ebv 동정을 포함한 암 면역치료제 효능예측 표적유전체 분석법 - Google Patents

Ebv 동정을 포함한 암 면역치료제 효능예측 표적유전체 분석법 Download PDF

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WO2022119204A1
WO2022119204A1 PCT/KR2021/017169 KR2021017169W WO2022119204A1 WO 2022119204 A1 WO2022119204 A1 WO 2022119204A1 KR 2021017169 W KR2021017169 W KR 2021017169W WO 2022119204 A1 WO2022119204 A1 WO 2022119204A1
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김학균
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국립암센터
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    • C12Q1/6813—Hybridisation assays
    • C12Q1/6834—Enzymatic or biochemical coupling of nucleic acids to a solid phase
    • C12Q1/6837—Enzymatic or biochemical coupling of nucleic acids to a solid phase using probe arrays or probe chips

Definitions

  • the present invention predicts cancer immunotherapeutic efficacy by determining whether Epstein-Barr Virus (EBV) is positive through target genomic analysis and at the same time more precisely determining the tumor mutation burden (TMB) of cancer It relates to a method of providing information.
  • EBV Epstein-Barr Virus
  • TMB tumor mutation burden
  • RNA-based analysis method called (in situ hybridization) is the most commonly used. This is a method that requires a pathologist to obtain a section of a pathological tissue and fluoresce the probe for EBER RNA and read it directly under a microscope. There was a problem with the expensive inspection.
  • the problem with the target genomic analysis of gastric cancer with low tumor cell fidelity is that the TMB is too low and the high-TMB tumor is erroneously judged as a low-TMB tumor, so the opportunity to administer immunotherapeutic drugs may be missed. that there is Since EBV is also present in tumor cells, not normal cells, the target genomic analysis of gastric cancer samples with low tumor cell fidelity may be false-negative.
  • the present inventors obtain information on ploidy and tumor purity during target genome analysis and correct the ploidy/tumor cell fidelity to determine TMB. This is to minimize missed opportunities for treatment, and it also applies to EBV.
  • the problem to be solved by the present invention is to determine whether Epstein-Barr Virus (EBV) positive or not, which is associated with the effect of cancer immunotherapy, by target genomic analysis, and at the same time to precisely determine the tumor mutation burden (TMB) of cancer It is to provide an information providing method that can accurately predict the efficacy of cancer immunotherapeutic drugs by judging them.
  • EBV Epstein-Barr Virus
  • the present invention provides a method comprising: (a) performing a target genome analysis on a cancer sample isolated from a patient; and (b) correcting the number of Epstein-Barr Virus (EBV) reads measured in the analysis result using Equations 1 to 3, providing information for predicting cancer immunotherapeutic efficacy do.
  • EBV Epstein-Barr Virus
  • the cancer may be gastric cancer or nasopharyngeal cancer.
  • the target genome analysis may be performed using a probe that detects an EBV-specific gene.
  • the probe may detect any one gene selected from SEQ ID Nos: 1 to 3.
  • the target genome analysis may be simultaneous analysis of a cancer sample and a normal sample isolated from the same patient.
  • the cancer sample may be a cancer tissue sample or a cytology sample
  • the normal sample may be a normal blood sample or a normal tissue sample.
  • step (b) If the number of EBV reads corrected in step (b) is 10,000 or more, it may be determined as EBV-positive cancer.
  • the prediction of the cancer immunotherapeutic agent efficacy may be to predict that the immunotherapeutic effect of anti-PD-1 or anti-PD-L1 alone or in combination therapy will be superior in EBV-positive cancer patients compared to EBV-negative cancer patients. .
  • step (a) The target genome analysis of step (a) is performed on a cancer sample and a normal sample isolated from the same patient, and the observed tumor mutation burden (observed TMB) measured from the target genome analysis result is calculated by the following equation It may further include the step of calibrating using 2, 4 and 5.
  • the corrected TMB (corrected TMB) is less than or equal to a set value (reference value), it is determined as a low-TMB arm, and when it exceeds a set value (reference value), it is determined as a high-TMB arm. It may be to predict that the immunotherapeutic effect of PD-1 or anti-PD-L1 alone or in combination therapy will be excellent.
  • the cancer may be stomach cancer, and the set value (reference value) may be 10/Mb.
  • the present invention relates to a method for providing information for predicting the efficacy of cancer immunotherapeutic agents, and in diffuse gastric cancer with low tumor fidelity, the inventor can determine the presence of Epstein-Barr Virus (EBV) DNA in a sample of gastric cancer tissue. It provides a target genomic analysis method with high precision, and at the same time can accurately determine the tumor mutation burden (TMB).
  • EBV Epstein-Barr Virus
  • useful information can be provided by predicting the effect of anti-PD-1 or PD-L1 alone or combination therapy associated with TMB and EBV in cancer patients.
  • EBV DNA is mainly present in tumor cells rather than surrounding normal cells, and thus the results may vary depending on tumor purity, ploidy and tumor cell fidelity are calculated for each sample and corrected when detecting EBV DNA.
  • the precision was improved by making it possible to
  • gene amplification and single nucleotide variation are simultaneously identified by performing EBV diagnosis and TMB determination, which had to be performed at a high cost, for a separate ISH analysis for the selection of a target treatment for cancer. possible and cost-effective.
  • a method of providing information for predicting cancer immunotherapeutic efficacy is provided.
  • the present inventors developed a target genomic analysis algorithm to determine whether Epstein-Barr Virus (EBV) DNA is present in a cancer sample to determine whether Epstein-Barr Virus is positive, and found that the results of the algorithm of the present invention are consistent with the clinical results. By confirming, the present invention was completed.
  • EBV Epstein-Barr Virus
  • the present invention provides a method for precisely determining a tumor mutation burden (TMB) even from a cancer biopsy sample with low cell fidelity.
  • TMB tumor mutation burden
  • TMB has been reported to be related to the efficacy of immunotherapeutic drugs.
  • the TMB value may be false-negative due to the problem of cellular heterogeneity peculiar to gastric cancer.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of an algorithm of a method for providing information for predicting cancer immunotherapeutic efficacy according to an embodiment of the present invention.
  • target genomic analysis is performed on a cancer sample and the EBV gene detection result (number of leads) is corrected using the tumor DNA fraction to determine EBV-positive or negative cancer to predict the effect of an immunotherapeutic agent, and at the same time bias ( Artifact) is corrected to calculate precise TMB, and the algorithm predicts that the immunotherapeutic agent will be effective in high TMB cancer patients is shown.
  • the present invention comprises the steps of (a) performing a target genomic analysis on a cancer sample isolated from a patient; and (b) correcting the number of Epstein-Barr Virus (EBV) reads measured in the analysis result using Equations 1 to 3, related to a method for providing information for predicting cancer immunotherapeutic efficacy will be.
  • EBV Epstein-Barr Virus
  • genomic analysis was performed on 200 ng of tumor DNA obtained by macrodissecting tumor cells and 200 ng of normal DNA isolated from blood or normal tissue as input genomic DNA.
  • target genome analysis may be simultaneous analysis of a cancer sample and a normal sample isolated from the same patient.
  • the cancer sample may be a cancer tissue sample or a cytology sample
  • the normal sample may be a normal blood sample or a normal tissue sample.
  • the sample may be a formalin-fixed paraffin-embedded sample, a frozen sample, or an RNA later sample, but is not limited to a sample preservation method.
  • the EBV gene was detected using a probe covering the sequence 360 bp of MK973062.1 (13,501 to 13,860, SEQ ID NO: 1), which is a representative DNA sequence that is not present in the human body and is specific only to EBV.
  • the target genome analysis may be performed using a probe that detects an EBV-specific gene.
  • the EBV-specific gene may be one selected from the genes of SEQ ID NOs: 1 to 3.
  • the probe of the present invention may be characterized in detecting any one gene selected from SEQ ID NOs: 1 to 3.
  • the number of EBV reads is detected by target genomic analysis of a sample isolated from a gastric cancer patient, and the number of EBV reads corrected by Equations 1 to 3 is 10,000 or more. hybridization) was confirmed.
  • step (b) if the number of EBV reads corrected in step (b) is 10,000 or more, it may be determined as an EBV-positive cancer.
  • Epstein-Barr virus (EBV)-positive gastric cancer or nasopharyngeal cancer patients are shown to have excellent immunotherapy effects of anti-PD-1 or anti-PD-L1 alone or in combination therapy. known (Kim ST et al. Nat Med. 2018;24(9);1449. Park JC et al. J Clin Oncol 2020;38;15S).
  • the prediction of the efficacy of the immunotherapeutic agent may be to predict that the immunotherapeutic agent will have superior efficacy in the EBV-positive cancer patient compared to the EBV-negative cancer patient.
  • the cancer may be gastric cancer or nasopharyngeal cancer.
  • the target genome analysis of step (a) is performed on cancer samples and normal samples isolated from the same patient, and the observed tumor mutation burden (observed TMB) measured from the target genome analysis results It may further include the step of correcting using Equations 2, 4 and 5 below.
  • the standard for high-TMB tumor is more than 20/Mb and the standard for low-TMB tumor is often less than 8/Mb.
  • the criterion for gastric cancer is TMB > 11.6/Mb. Therefore, when the corrected TMB (corrected TMB) value was 10/Mb or less, it was diagnosed as a low-TMB tumor, and when it was more than 10/Mb, it was diagnosed as a high-TMB tumor.
  • the corrected TMB (corrected TMB) is less than or equal to a set value (reference value), it is determined as a low-TMB arm, and when it exceeds a set value (reference value), it is determined as a high-TMB arm, and the high - In the case of TMB cancer, it may be to predict that the immunotherapeutic effect of anti-PD-1 or anti-PD-L1 alone or in combination therapy will be excellent.
  • the cancer may be stomach cancer, and the set value (reference value) may be 10/Mb.
  • the set value is not limited to the method of distinguishing low-TMB cancer or high-TMB cancer from gastric cancer on the basis of 10/Mb, and various standards may be applied according to clinical judgment.
  • Example 1 EBV diagnosis using target genomic analysis and ploidy/tumor cell fidelity correction
  • the hybridization probe was a 120-bp SureSelect hybridization probe (Agilent), in which a human probe and an EBV probe were mixed.
  • the human probe has a coverage of 4.208 Mb. It consists of a 1.377Mb coding sequence for 286 genes and a noncoding sequence focusing on 1Mb-copy number resolution OneSeq backbone (2.7Mb, Agilent).
  • the EBV probe does not exist in the human body and a probe that detects DNA sequences (SEQ ID NOs: 1 to 3) specific to EBV can be used (Table 1).
  • analysis was performed using an EBV probe covering 360 bp of the sequence of SEQ ID NO: 1.
  • 200ng of tumor DNA extracted from tumor cells enriched (macrodissect) and 200ng of normal DNA isolated from blood or normal tissue were used as input genomic DNA.
  • the DNA sample was randomly fragmented with an ultrasonicator, followed by barcode and adapter ligation, and library amplification.
  • Raw data were produced with 150-bp paired-end reads by performing on the Illumina NovaSeq platform.
  • Raw fastq maps fastqc, cutadapt, BWA, picard, GATK, etc. to a custom fasta file that combines EBV genome (genome, MK973062.1) fasta to hg19 fasta file.
  • the target genome analysis is performed using the 360bp of the MK973062.1 (13,501 -13,860) sequence as a probe for targeted DNA sequencing, the EBV genome sequence read of 5 loci (1.8kb) below can be read.
  • the reference fasta file for mapping uses a custom fasta file that combines the EBV genome (MK973062.1) fasta with the hg19 fasta file downloaded from the UCSC genomic browser.
  • the representative BAM file is samtools view filename.bam
  • Calculation of ploidy and tumor purity can be performed in several ways, but an algorithm such as pureCN is typically used.
  • Custom targeted DNA sequencing was performed on 3 EBV-positive gastric cancer patients and 2 negative gastric cancer patients, and the number of EBV reads was corrected and calculated according to Equations 1 to 3, and EBV positivity was diagnosed. In addition, we compared and verified the results using the traditional EBV diagnostic method in the same patient.
  • TMB tumor mutation burden
  • custom targeted DNA sequencing was performed with a 120-bp SureSelect hybridization probe (Agilent) as follows.
  • the probe is supposed to have a total human probe coverage of 4.208Mb.
  • the coding sequence probe is 1.377 Mb for 286 genes, and 402 tiling probes for the coding region of 10 genes (EGFR, ERBB2, FGFR2, CCND1, MET, etc.) (39,332 bp).
  • the noncoding sequence probe includes a 1Mb-copy number resolution OneSeq backbone (2.7Mb, Agilent).
  • 200ng of tumor DNA extracted from tumor cells enriched (macrodissect) and 200ng of normal DNA isolated from blood or normal tissue were used as input genomic DNA.
  • the observed TMB calculation method in the present invention is not limited to the above method.
  • a correction coefficient c was calculated according to Equation 4 below using tumor fidelity and ploidy (purity/ploidy). Tumor fidelity and ploidy calculations can be performed in several ways, but an algorithm such as pureCN is typically used.
  • the corrected TMB was calculated by multiplying the observed TMB (observed TMB) by the correction index c as shown in Equation 5 below.
  • the Ft is the tumor DNA fraction calculated by Equation 2.
  • the standard for high-TMB tumor is generally 20/Mb or more and that for low-TMB tumor is 8/Mb or less.
  • gastric cancer was defined as TMB > 11.6/Mb.
  • a case in which the corrected TMB (corrected TMB) value is 10/Mb or less is diagnosed as a low-TMB tumor, and a case in which the corrected TMB (corrected TMB) value is greater than 10/Mb is diagnosed as high-TMB.
  • Custom targeted DNA sequencing was performed on 3 patients with MSI-H gastric cancer and 2 patients with gastric cancer without MSI, and calculated by correcting TMB according to Equations 2, 4 and 5, and calculating high-TMB or low-TMB TMB was diagnosed.

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Abstract

본 발명은 암 면역치료제 효능 예측을 위한 정보 제공방법에 관한 것으로, 종양충실도가 낮은 미만형 위암에서 EBV DNA 존재와 TMB 정도를 정밀하게 동정함으로써, anti-PD-1 또는 PD-L1 단독 또는 병용요법의 면역치료제의 효과 예측에 유용한 정보를 제공할 수 있다. 기존에 별도의 ISH 분석을 고가로 수행하였어야 했던 EBV 진단을 TMB 결정과 한 번에 수행하되, 유전자 증폭(gene amplification) 및 단일염기변이(single nucleotide variation)가 동시 동정이 가능하여 비용 효율적이다.

Description

EBV 동정을 포함한 암 면역치료제 효능예측 표적유전체 분석법
본 발명은 표적유전체 분석을 통해 엡스타인 바 바이러스(Epstein-Barr Virus, EBV) 양성 여부를 판단하고, 동시에 암의 종양 변이 부담(tumor mutation burden, TMB)을 보다 정밀하게 판단함으로써 암 면역치료제 효능을 예측하는 정보 제공방법에 관한 것이다.
국내 전이성 위암의 대부분은 미만형 위암(diffuse type)으로, 미만형 위암의 생검 (biopsy) 조직의 경우 종양충실도(tumor purity)가 전반적으로 낮아 암 유전체 분석에 비뚤림(artifact)이 심하고 세포충실도 변이(cellular heterogeneity)가 심한 문제가 있다. 이를 극복하는 검사법을 개발하는 것이 정밀의료에 있어 매우 시급하다.
엡스타인-바 바이러스(Epstein-Barr virus, EBV) 감염이 존재하거나 종양 변이 부담(tumor mutation burden, TMB)이 높은 위암은 면역치료제의 효능이 높다는 것이 알려져 있지만, 종래의 EBV 진단법은 EBER 유전자에 대한 ISH(in situ hybridization) 이라는 RNA 기반의 분석방법이 가장 흔히 이용되고 있다. 이는 병리조직 절편을 얻어 EBER RNA 에 대한 프로브(probe)를 형광 반응시켜 병리의가 직접 현미경으로 판독해야 하는 방법이므로, 유전자 증폭 및 변이를 탐색하기 위해 시행하는 NGS 와 완전히 별도의 과정으로 진행해야 하는 고가의 검사라는데 문제가 있었다.
종양세포충실도가 낮은 위암의 표적유전체 분석에서의 문제는, TMB가 실제보다 너무 낮게 나와 high-TMB 종양(tumor)이 low-TMB 종양(tumor)으로 잘못 판정되어 면역치료제 투약의 기회를 놓칠 소지가 있다는 점이다. EBV 역시 정상세포가 아닌 종양세포에 존재하므로, 종양세포충실도가 낮은 위암 검체의 표적유전체 분석에서는 위음성의 소지가 있다.
이에 본 발명자는 표적유전체 분석 시, 배수성(ploidy)와 종양세포충실도(tumor purity) 정보를 획득, 배수성/종양세포충실도로 보정하여 TMB를 판정할 수 있게 함으로써, 종양세포충실도가 낮은 것으로 오판되어 면역치료제 투약의 기회를 놓치는 경우를 최소화하기 위한 것이며, EBV 에도 적용된다.
이와 같이 배수성/종양 세포 충실도를 보정하는 표적유전체분석법 동반진단 개발은 우리나라에서 흔한 위암의 경우에는 임상적 필요가 크다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 표적유전체 분석으로 암 면역 치료제 효과와 연관된 엡스타인 바 바이러스(Epstein-Barr Virus, EBV) 양성 여부를 판단하고, 동시에 암의 종양 변이 부담(tumor mutation burden, TMB)을 정밀하게 판단함으로써 암 면역치료제 효능을 정확하게 예측할 수 있는 정보 제공방법을 제공하는 것이다.
상기의 과제를 해결하기 위해, 본 발명은 (a) 환자에서 분리된 암 시료에 대해 표적유전체 분석을 수행하는 단계; 및 (b) 분석 결과에서 측정된 엡스타인 바 바이러스 (Epstein-Barr Virus, EBV) 리드 수를 수학식 1 내지 3을 이용하여 보정하는 단계를 포함하는, 암 면역치료제 효능 예측을 위한 정보 제공방법을 제공한다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000001
[수학식 2]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000002
이 때, a는 배수성(ploidy)이고, D는 종양세포충실도(tumor purity)이다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000003
상기 암은 위암(gastric cancer) 또는 비인두암 (nasopharyngeal cancer) 일 수 있다.
상기 표적유전체 분석은 EBV 특이적인 유전자를 검출하는 프로브를 이용하는 것일 수 있다.
상기 프로브는 서열번호1 내지 3 중 선택되는 어느 하나의 유전자를 검출하는 것 일수 있다.
상기 표적유전체 분석은 동일한 환자에서 분리된 암 시료 및 정상 시료를 동시에 분석하는 것 일수 있다.
상기 암 시료는 암 조직 시료 또는 세포진(aytology) 시료이고, 상기 정상 시료는 정상 혈액 시료 또는 정상 조직 시료일 수 있다.
상기 (b) 단계에서 보정된 EBV 리드 수가 10,000 이상인 경우 EBV 양성 암으로 판정하는 것일 수 있다.
상기 암 면역치료제 효능 예측은, EBV 양성 암 환자는 EBV 음성 암 환자와 비교하여 anti-PD-1 또는 anti-PD-L1의 단독 또는 병용요법의 면역치료제의 효과가 우수할 것으로 예측하는 것 일수 있다.
상기 (a) 단계의 표적유전체 분석은 동일한 환자에서 분리된 암 시료 및 정상 시료를 대상으로 수행되며, 상기 표적유전체 분석 결과에서 측정된 종양 변이 부담(observed tumor mutation burden, observed TMB)을 하기 수학식 2, 4 및 5를 이용하여 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000004
(이 때, a는 배수성(ploidy)이고, D는 종양세포충실도(tumor purity)임)
[수학식 4]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000005
(상기 Ft는 상기 수학식 2에 의해 계산됨)
[수학식 5]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000006
상기 보정된 TMB(corrected TMB)가 설정값(기준값) 이하인 경우, low-TMB 암으로 판단하며, 설정값(기준값) 초과인 경우 high-TMB 암으로 판단하며, 상기 high-TMB 암인 경우, anti-PD-1 또는 anti-PD-L1의 단독 또는 병용요법의 면역치료제의 효과가 우수할 것으로 예측하는 것일 수 있다.
상기 암은 위암이며, 상기 설정값(기준값)은 10/Mb일 수 있다.
본 발명은 암 면역치료제 효능 예측을 위한 정보 제공방법에 관한 것으로, 종양충실도가 낮은 미만형 위암에서 발명자는 위암 조직의 시료의 엡스타인 바 바이러스 (Epstein-Barr Virus, EBV)의 DNA 존재 여부를 알 수 있는 표적유전체 분석방법을 제공하며, 동시에 종양 변이 부담(tumor mutation burden, TMB)을 정밀하게 결정할 수 있다.
따라서 암 환자에서 TMB 및 EBV와 연관된 anti-PD-1 또는 PD-L1 단독 또는 병용요법의 면역치료제의 효과를 예측하여 유용한 정보를 제공할 수 있다.
특히 EBV DNA가 주변정상세포 보다는 주로 종양세포에 존재하고, 따라서 종양세포충실도(tumor purity)에 따라 결과값이 달라질 수 있으므로, 이를 보정하기 위해 배수성과 종양세포 충실도를 검체마다 구하여 EBV DNA 검출시 보정할 수 있게 함으로써 정밀성을 향상시켰다.
본 발명에서는 암의 표적치료제 선택을 위해 별도의 ISH 분석을 고가로 수행하였어야 했던 EBV 진단을 TMB 결정과 한 번에 수행하여 유전자 증폭(gene amplification) 및 단일염기변이(single nucleotide variation)가 동시 동정이 가능하여 비용 효율적이다.
도 1은 본 발명을 요약한 것 이다.
(a) 환자에서 분리된 암 시료에 대해 표적유전체 분석을 수행하는 단계; 및
(b) 분석 결과에서 측정된 엡스타인 바 바이러스(Epstein-Barr Virus, EBV) 리드 수를 수학식 1 내지 3을 이용하여 보정하는 단계를 포함하는,
암 면역치료제 효능 예측을 위한 정보 제공방법.
[수학식 1]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000007
[수학식 2]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000008
(이 때, a는 배수성 (ploidy)이고, D는 종양세포충실도(tumor purity)임)
[수학식 3]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000009
본 발명자는 암 시료의 엡스타인 바 바이러스(Epstein-Barr Virus, EBV) DNA 존재를 보정하여 엡스타인 바 바이러스 양성 여부를 판단하는 표적유전체 분석 알고리즘을 개발하고, 임상에서 본 발명의 알고리즘의 결과와 일치함을 확인함으로써 본 발명을 완성하였다.
또한, 본 발명은 세포충실도가 낮은 암 생검 시료로부터도 종양 변이 부담 (tumor mutation burden, TMB)을 정밀하게 결정하는 방법을 제공한다.
TMB는 면역치료제 효능과의 관련성이 보고 되고 있는데, 우리나라에 흔한 위암 같은 경우에 있어서는 위암 특유의 세포이질성(cellular heterogeneity)의 문제로 TMB 값이 위음성으로 낮게 나올 소지가 있다.
이는 위암 생검 조직의 특성상 종양세포 충실도(tumor purity)가 낮은 검체들이 TMB 분석에 있어서 비뚤림(bias)을 흔히 초래하는데 연유한다. 이에 한국인 위암 환자들의 실제 조직 검체에서 유래된 표적유전체 데이터를 근거로, 낮은 종양세포충실도로 인한 비뚤림을 보정하여 정밀한 TMB를 계산하는 알고리즘을 개발하고, 본 발명의 알고리즘으로 보정된 TBM가 기존의 임상과 일치하는 결과를 나타냄을 확인함으로써 본 발명을 완성하였다.
본 발명은 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 암 면역치료제 효능 예측을 위한 정보 제공방법의 알고리즘을 도식화 한 것이다.
도 1을 참조하면 암 시료에서 표적유전체 분석을 수행하고 tumor DNA fraction을 이용하여 EBV 유전자 검출결과(리드 수)를 보정하여 EBV 양성 또는 음성 암을 판단하여 면역치료제를 효과를 예측하며, 동시에 비뚤림(artifact)을 보정하여 정밀한 TMB를 계산하여 high TMB 암 환자에서 면역치료제를 효과가 우수할 것으로 예측하는 알고리즘을 나타내고 있다.
본 발명은 (a) 환자에서 분리된 암 시료에 대해 표적유전체 분석을 수행하는 단계; 및 (b) 분석 결과에서 측정된 엡스타인 바 바이러스(Epstein-Barr Virus, EBV) 리드 수를 수학식 1 내지 3을 이용하여 보정하는 단계를 포함하는, 암 면역치료제 효능 예측을 위한 정보 제공방법에 관한 것이다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000010
[수학식 2]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000011
이 때, a는 배수성(ploidy)이고, D는 종양세포충실도(tumor purity)이다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000012
본 발명의 실시예에서 종양 세포 위주(enrich)로 절제(macrodissect) 해낸 종양 DNA 200ng 과 혈액 또는 정상조직에서 분리한 정상(normal) DNA 200ng을 input genomic DNA 로 유전체 분석을 수행하였다.
따라서 본 발명에서 표적유전체 분석은 동일한 환자에서 분리된 암 시료 및 정상 시료를 동시에 분석하는 것일 수 있다.
또한 본 발명에서 암 시료는 암 조직 시료 또는 세포진 (cytology) 시료이고, 정상 시료는 정상 혈액 시료 또는 정상 조직 시료일 수 있다.
상기 시료는 포르말린(formalin-fixed paraffin-embedded) 시료, 동결 시료 또는 RNA 레이터(RNA later) 시료가 될 수 있으며, 시료 보존방법에 제한 받지 않는다.
본 발명의 실시예에서, 인체에 존재하지 않으며 EBV 에만 특이적인 DNA 염기서열의 대표적인 MK973062.1의 (13,501 내지 13,860, 서열번호1) 서열 360bp을 커버하는 프로브를 이용하여 EBV 유전자를 검출하였다.
따라서, 상기 표적유전체 분석은 EBV 특이적인 유전자를 검출하는 프로브를 이용하여 수행되는 것일 수 있다.
본 발명에서 EBV 특이적인 유전자는 서열번호1 내지 3의 유전자에서 선택되는 하나 일 수 있다.
따라서 본 발명의 프로브는 서열번호1 내지 3 중 선택되는 어느 하나의 유전자를 검출하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서 위암 환자에서 분리한 시료를 표적유전체 분석하여 EBV 리드(read) 수를 검출하고, 수학식 1 내지 3으로 보정된 EBV 리드 수가 10,000 이상이 환자가 전통적인 EBV 진단법(in situ hybridization)과 일치함을 확인하였다.
따라서 상기 (b) 단계에서 보정된 EBV 리드 수가 10,000 이상인 경우 EBV 양성 암으로 판정하는 것일 수 있다.
엡스타인-바 바이러스(Epstein-Barr virus, EBV) 양성 위암(gastric cancer) 또는 비인두암(nasopharyngeal cancer) 환자는 면역 치료제인 anti-PD-1 또는 anti-PD-L1의 단독 또는 병용요법 효과가 우수한 것으로 알려져 있다(Kim ST et al. Nat Med. 2018;24(9);1449. Park JC et al. J Clin Oncol 2020;38;15S).
따라서, 상기 면역치료제 효능 예측은, EBV 양성 암 환자는 EBV 음성 암 환자와 비교하여 면역치료제의 효과가 우수할 것으로 예측하는 것일 수 있다.
또한, 본 발명에서 암은 위암(gastric cancer) 또는 비인두암 (nasopharyngeal cancer)일 수 있다.
또한 본 발명은 상기 (a) 단계의 표적유전체 분석은 동일한 환자에서 분리된 암 시료 및 정상 시료를 대상으로 수행되며, 상기 표적유전체 분석 결과에서 측정된 종양 변이 부담(observed tumor mutation burden, observed TMB)을 하기 수학식 2, 4 및 5를 이용하여 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000013
(이때, a는 배수성(ploidy)이고, D는 종양세포충실도(tumor purity)임)
[수학식 4]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000014
(상기 Ft는 상기 수학식 2에 의해 계산됨)
[수학식 5]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000015
본 발명의 일 실시예에서 현미부수체(microsatellite, MSI) 불안정(MSI-High, MSI-H) 위암 환자 3명과 현미부수체 안정(MSI 음성) 위암 환자 2명을 대상으로 표적유전체분석(custom targeted DNA sequencing)을 수행하여, 수학식2, 4 및 5에 따라서 TMB를 보정하여 계산하고, high-TMB 또는 low-TMB 여부를 판단하였으며, 분석결과, 이에 capillary PCR을 이용한 Bethesda panel의 MSI testing 결과와 비교하여 보정된 TMB 판정 결과가 일치함을 확인하였다.
폐암이나 악성 흑색종 등에서는 high-TMB tumor의 기준은 20/Mb 이상, low-TMB tumor의 기준은 8/Mb 이하로 하는 경우가 많으며, 위암 TCGA 연구상으로는 whole exome sequencing 상, 과돌연변이 위암(hypermutated gastric cancer)의 기준이 TMB > 11.6/Mb 으로 되어 있다. 따라서 보정된 TMB(corrected TMB) 값이 10/Mb 이하인 경우, low-TMB tumor로 진단하였으며, 10/Mb 초과인 경우, high-TMB tumor 으로 진단하였다.
따라서 본 발명의 제공방법은 상기 보정된 TMB(corrected TMB)가 설정값(기준값) 이하인 경우, low-TMB 암으로 판단하며, 설정값(기준값) 초과인 경우 high-TMB 암으로 판단하며, 상기 high-TMB 암인 경우, anti-PD-1 또는 anti-PD-L1의 단독 또는 병용요법의 면역치료제의 효과가 우수할 것으로 예측하는 것 것 일수 있다.
상기 암은 위암이며, 상기 설정값(기준값)은 10/Mb인 것을 특징할 수 있다.
그러나 본 발명에서 상기 설정값(기준값)은 위암에서 10/Mb 기준으로 low-TMB 암 또는 high-TMB 암을 구분하는 방법에만 국한되지는 않으며, 임상의 판단에 따라 다양한 기준이 적용할 수 있다.
이하, 실시예를 통하여 본 발명의 구성 및 효과를 더욱 상세히 설명하고자 한다. 이들 실시예는 오로지 본 발명을 예시하기 위한 것일 뿐, 본 발명의 범위가 이들 실시예에 의해 한정되는 것은 아니다.
[실시예1] 표적유전체분석법 및 배수성/종양세포충실도 보정을 이용한 EBV 진단
혼성화 프로브(Hybridization probe)는 120-bp SureSelect hybridization probe(Agilent)로 human probe와 EBV probe를 혼합하였다.
이 중에서 human probe는 4.208 Mb의 커버리지를 가지도록 되어 있다. 이는 286 개 유전자에 대한 1.377Mb coding sequence와, 1Mb-copy number resolution OneSeq backbone(2.7Mb, Agilent)을 위주로 하는 noncoding sequence 로 구성되어 있다.
EBV 프로브(probe)는 인체에 존재하지 않으며 EBV에만 특이적인 DNA 염기서열(서열번호1 내지 3)을 검출하는 프로브를 사용할 수 있다(표 1).
본 실시예에서는 서열번호1의 서열 360bp를 cover하는 EBV 프로브를 이용하여 분석을 수행하였다.
Figure PCTKR2021017169-appb-T000001
종양 세포 위주(enrich)로 절제(macrodissect) 해낸 종양 DNA 200ng 과 혈액 또는 정상조직에서 분리한 정상(normal) DNA 200ng을 input genomic DNA로 사용하였다. Agilent 프로토콜에 따라 DNA 시료를 초음파분쇄기(ultrasonicator)로 랜덤 절편화(random fragmentation)한 후 barcode and adaptor ligation, library amplification 과정을 진행하였다. Illumina NovaSeq platform 으로 수행하여 150-bp paired-end reads 로 raw data를 생산하였다. Raw fastq는 hg19 fasta file 에 EBV 게놈(genome, MK973062.1) fasta를 결합한 custom fasta file에 fastqc, cutadapt, BWA, picard, GATK 등으로 맵핑(mapping) 한다.
이와 같이 MK973062.1(13,501 -13,860) 서열 360bp을 targeted DNA sequencing의 probe로 이용하여 표적유전체 분석을 수행하면 아래 5 loci(1.8kb) 의 EBV 게놈서열 리드(read)를 읽을 수 있다
MK973062.1: 13,501 -13,860
MK973062.1: 16,574 -16,933
MK973062.1: 19,647 - 20,006
MK973062.1: 22,720 -23,079
MK973062.1: 25,793 - 26,152
이 때 mapping 하는 reference fasta file은 UCSC genomic browser에서 다운로드된 hg19 fasta file에 EBV genome(MK973062.1) fasta를 결합한 custom fasta file을 이용한다. Raw NGS data를 fastqc, cutadapt, BWA, picard, GATK 등으로 mapping하여 recalibrated BAM file을 만든다. 여러 방법이 가능하나, 대표적으로 해당 BAM file을 samtools view filename.bam | awk ' $3=="MK973062.1" ' | wc - l 명령어로 EBV read를 구한다. 정규화(normalization)를 위해 total read count를 구한다(여러 방법이 가능하나 대표적으로 samtools view filename.bam | wc - l 명령어 사용). 배수성(ploidy)과 종양세포충실도(tumor purity) 계산은, 여러 방법이 가능하나 대표적으로 pureCN 등의 알고리즘을 사용한다.
이후 하기 수학식 1 내지 3을 이용하여 EBV 리드 수(read count)를 보정하였다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000016
[수학식 2]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000017
(이때, a는 배수성(ploidy)이고, D는 종양세포충실도(tumor purity)임)
[수학식 3]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000018
최종적으로 보정된 EBV 리드 수(corrected EBV read count) 10,000 이상(≥ 10,000) 인 검체에 대해 EBV 양성으로 진단하였다.
EBV 양성 위암 환자 3명과 음성 위암 환자 2명을 대상으로 표적유전체 분석 (custom targeted DNA sequencing)을 수행하여, 수학식 1 내지 3에 따라서 EBV 리드 수를 보정하여 계산하고, EBV 양성 여부를 진단하였다. 또한 동일한 환자에서 전통적인 EBV 진단방법을 이용한 결과와 비교검증 하였다.
본 발명의 Targeted DNA sequencing 및 수학식 1 내지 3을 이용하여 보정한 EBV 진단 결과가 전통적인 EBV 진단법(in situ hybridization)과 일치하는 것을 확인하였는바, 본 발명의 방법을 이용하여 위암 환자에서 EBV 진단에 활용 가능하다(표 2).
Figure PCTKR2021017169-appb-T000002
[실시예2] 표적유전체분석법 및 배수성/종양세포충실도 보정을 이용한 종양 변이 부담 (tumor mutation burden, TMB) 계산
한국인 위암 동결조직 및 동일한 환자의 주변 정상(adjacent normal) 위조직에 대해 표적유전체분석(custom targeted DNA sequencing)을 120-bp SureSelect hybridization probe(Agilent)로 아래와 같이 수행하였다. 프로브는 총 4.208Mb의 human probe 커버리지를 가지도록 되어 있다. 코딩 시퀸스 프로브(coding sequence probe)는 286 개 유전자에 대해 1.377Mb 로서, 10 개 유전자(EGFR, ERBB2, FGFR2, CCND1, MET 등)의 코딩 영역(coding region)에 대한 타일링 프로브(tiling probe) 402 개 (39,332 bp)를 포함한다. 논코딩 시퀸스 프로브(noncoding sequence)는 1Mb-copy number resolution OneSeq backbone(2.7Mb, Agilent)를 포함한다.
종양 세포 위주(enrich)로 절제(macrodissect) 해낸 종양 DNA 200ng 과 혈액 또는 정상조직에서 분리한 정상(normal) DNA 200ng을 input genomic DNA 로 사용하였다.
Agilent 프로토콜에 따라 DNA 시료를 초음파분쇄기(ultrasonicator)로 랜덤 절편화(random fragmentation)한 후 barcode 및 adaptor ligation, library amplification 진행하였다. Illumina NovaSeq platform으로 150-bp paired-end reads로 raw data를 생산하였다. Raw NGS data는 BWA로 맵핑(mapping) 하였으며, GATK로 process하되, MuTect v1.4의 default setting을 사용하여 somatic calling 하였고, 이를 Snpeff로 vcf file을 annotate하여 단백질 코딩 영역(protein-coding region)의 nonsynonymous missense/nonsense mutation과 splice site mutation을 call하여 전체 코딩 영역 변이(coding region mutation) 개수를 구하였다. 이를 coding sequence coverage (1.377Mb)로 나누어 측정된 TMB(observed TMB)를 계산하였다. 이 때 UTR, intergenic region, 인트론의 somatic variation은 제외하였다.
그러나 본 발명에서의 observed TMB 계산법이 상기 방법에만 국한되는 것은 아니다.
종양 충실도와 배수성(purity/ploidy)을 이용하여 하기 수학식 4에 따라 교정지수 c(correction coefficient)를 계산하였다. 종양 충실도와 배수성 계산은, 여러 방법이 가능하나 대표적으로 pureCN 등의 알고리즘을 사용하였다.
하기 수학식 5와 같이 관찰된 TMB(observed TMB)에 교정지수 c에 곱하여 보정된 TMB(corrected TMB)를 계산하였다.
[수학식 4]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000019
상기 Ft는 수학식 2에 의해 계산된 tumor DNA fraction이다.
[수학식 5]
Figure PCTKR2021017169-appb-I000020
폐암이나 악성 흑색종 등에서는 high-TMB tumor의 기준은 20/Mb 이상, low-TMB tumor의 기준은 8/Mb 이하로 하는 것이 일반적이며, 위암 TCGA 연구상으로는 whole exome sequencing상, 과돌연변이 위암(hypermutated gastric cancer)은 TMB > 11.6/Mb으로 정의되어 있다.
따라서 본 발명에서는, 보정된 TMB(corrected TMB) 값이 10/Mb 이하인 경우를 low-TMB 암(tumor)으로 진단하였으며, 10/Mb 초과인 경우를 high-TMB로 진단하였다.
MSI-H 위암 환자 3명과 MSI 없음 위암 환자 2명을 대상으로 표적유전체분석(custom targeted DNA sequencing)을 수행하여, 수학식 2, 4 및 5에 따라서 TMB 보정하여 계산하고, high-TMB 또는 low-TMB 여부를 진단하였다.
capillary PCR을 이용한 Bethesda panel의 MSI 검사 결과상 MSI-H(현미부수체 불안정)으로 나오는 위암이, 대표적인 high-TMB 위암이라는 것이, TCGA 데이터를 비롯한 모든 문헌에 보고되어있다(Nature 2014,513;202). 따라서, 현미부수체 불안정(MSI 양성, MSI-H)을 전통적인 양성 표준(gold standard positive control)로 하여 본 발명의 예측력을 검토하였다.
분석결과, high-TMB 진단 결과가 MSI 테스트 결과와 일치하는 것을 확인하였는바, 본 발명의 방법을 이용하여 위암 환자에서 high-TMB 또는 low-TMB 진단에 활용 가능하다(표 3).
Figure PCTKR2021017169-appb-T000003

Claims (11)

  1. (a) 환자에서 분리된 암 시료에 대해 표적유전체 분석을 수행하는 단계; 및
    (b) 분석 결과에서 측정된 엡스타인 바 바이러스(Epstein-Barr Virus, EBV) 리드 수를 수학식 1 내지 3을 이용하여 보정하는 단계를 포함하는,
    암 면역치료제 효능 예측을 위한 정보 제공방법.
    [수학식 1]
    Figure PCTKR2021017169-appb-I000021
    [수학식 2]
    Figure PCTKR2021017169-appb-I000022
    (이 때, a는 배수성(ploidy)이고, D는 종양세포충실도(tumor purity)임)
    [수학식 3]
    Figure PCTKR2021017169-appb-I000023
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 암은 위암(gastric cancer) 또는 비인두암(nasopharyngeal cancer) 인 것을 특징으로 하는, 정보 제공방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 표적유전체 분석은 EBV 특이적인 유전자를 검출하는 프로브를 이용하는 것을 특징으로 하는, 정보 제공방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 프로브는 서열번호1 내지 3 중 선택되는 어느 하나의 유전자를 검출하는 것을 특징으로 하는, 정보 제공방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 표적유전체 분석은 동일한 환자에서 분리된 암 시료 및 정상 시료를 동시에 분석하는 것을 특징으로 하는, 정보 제공방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 암 시료는 암 조직 시료 또는 세포진(cytology) 시료이고, 상기 정상 시료는 정상 혈액 시료 또는 정상 조직 시료인 것을 특징으로 하는, 정보 제공방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 (b) 단계에서 보정된 EBV 리드 수가 10,000 이상인 경우 EBV 양성 암으로 판정하는 것을 특징으로 하는, 정보 제공방법.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 면역치료제 효능 예측은, EBV 양성 암 환자는 EBV 음성 암 환자와 비교하여 anti-PD-1 또는 anti-PD-L1 의 단독 또는 병용요법의 면역치료제의 효과가 우수할 것으로 예측하는 것을 특징으로 하는, 정보 제공방법.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 (a) 단계의 표적유전체 분석은 동일한 환자에서 분리된 암 시료 및 정상 시료를 대상으로 수행되며,
    상기 표적유전체 분석 결과에서 측정된 종양 변이 부담(observed tumor mutation burden, observed TMB)을 하기 수학식 2, 4 및 5를 이용하여 보정하는 단계를 더 포함하는, 정보 제공방법.
    [수학식 2]
    Figure PCTKR2021017169-appb-I000024
    (이 때, a는 배수성(ploidy)이고, D는 종양세포충실도(tumor purity)임)
    [수학식 4]
    Figure PCTKR2021017169-appb-I000025
    (상기 Ft 는 상기 수학식 2에 의해 계산됨)
    [수학식 5]
    Figure PCTKR2021017169-appb-I000026
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 보정된 TMB(corrected TMB)가 설정값(기준값) 이하인 경우, low-TMB 암으로 판단하며, 설정값(기준값) 초과인 경우 high-TMB 암으로 판단하며, 상기 high-TMB 암인 경우, anti-PD-1 또는 anti-PD-L1 의 단독 또는 병용요법의 면역치료제의 효과가 우수할 것으로 예측하는 것을 특징으로 하는, 정보 제공방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 암은 위암이며, 상기 설정값(기준값)은 10/Mb인 것을 특징으로 하는, 정보 제공방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115287336A (zh) * 2022-09-01 2022-11-04 首都医科大学附属北京友谊医院 一种检测人淋巴细胞eb病毒感染和免疫检查点表达水平的方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008035701A (ja) * 2004-11-19 2008-02-21 Cellfree Sciences Co Ltd 無細胞タンパク質合成方法を用いた抗体検出方法及び特定タンパク質のスクリーニング方法
KR20190108436A (ko) * 2018-03-14 2019-09-24 경북대학교 산학협력단 엡스타인 바 바이러스 연관 위암의 재발 가능성 예측을 위한 정보제공 방법

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102112951B1 (ko) 2019-06-21 2020-05-20 가톨릭대학교 산학협력단 암의 진단을 위한 ngs 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008035701A (ja) * 2004-11-19 2008-02-21 Cellfree Sciences Co Ltd 無細胞タンパク質合成方法を用いた抗体検出方法及び特定タンパク質のスクリーニング方法
KR20190108436A (ko) * 2018-03-14 2019-09-24 경북대학교 산학협력단 엡스타인 바 바이러스 연관 위암의 재발 가능성 예측을 위한 정보제공 방법

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ANAGNOSTOU VALSAMO, NIKNAFS NOUSHIN, MARRONE KRISTEN, BRUHM DANIEL C., WHITE JAMES R., NAIDOO JARUSHKA, HUMMELINK KARLIJN, MONKHOR: "Multimodal genomic features predict outcome of immune checkpoint blockade in non-small-cell lung cancer", NATURE CANCER, vol. 1, no. 1, 1 January 2020 (2020-01-01), pages 99 - 111, XP055936131, DOI: 10.1038/s43018-019-0008-8 *
KIM JINCHUL, KIM BINNARI, KANG SO YOUNG, HEO YOU JEONG, PARK SE HOON, KIM SEUNG TAE, KANG WON KI, LEE JEEYUN, KIM KYOUNG-MEE: "Tumor Mutational Burden Determined by Panel Sequencing Predicts Survival After Immunotherapy in Patients With Advanced Gastric Cancer", FRONTIERS IN ONCOLOGY, vol. 10, no. 314, pages 1 - 9, XP055936127, DOI: 10.3389/fonc.2020.00314 *
SADATO DAICHI, OGAWA MINA, HIRAMA CHIZUKO, HISHIMA TSUNEKAZU, HORIGUCHI SHIN‐ICHIRO, HARADA YUKA, SHIMOYAMA TATSU, ITOKAWA MASANAR: "Potential prognostic impact of EBV RNA‐seq reads in gastric cancer: a reanalysis of The Cancer Genome Atlas cohort", FEBS OPEN BIO, vol. 10, no. 3, 1 March 2020 (2020-03-01), US , pages 455 - 467, XP055936129, ISSN: 2211-5463, DOI: 10.1002/2211-5463.12803 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115287336A (zh) * 2022-09-01 2022-11-04 首都医科大学附属北京友谊医院 一种检测人淋巴细胞eb病毒感染和免疫检查点表达水平的方法

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