암 게놈 염기서열 분석

Cancer genome sequencing

암 게놈 염기서열은 암세포의 단일, 동종 또는 이종 그룹의 전체 게놈 염기서열이다. 그것은 암세포의 DNA 또는 RNA 염기서열의 특성화와 확인을 위한 생화학 실험실 방법이다.

J. 크레이그 벤터나 제임스 D와 같은 혈액 세포에서 추출되는 전체 게놈(WG) 염기서열과는 달리. Watson의 WG 염기서열 [2]프로젝트, 침, 상피 세포 또는 뼈 - 암 게놈 염기서열 분석은 1차 종양 조직, 인접 또는 원위 정상 조직, 섬유모세포/스트롬 세포와 같은 종양 미세 환경 또는 전이 종양 부위의 직접 염기서열을 포함한다.

전체 게놈 염기서열 분석과 유사하게, 이 기법에서 생성되는 정보로는 뉴클레오티드 염기(DNA 또는 RNA), 복사 번호 및 염기서열 변형, 돌연변이 상태, 염색체 변환 및 핵융합 유전자와 같은 구조 변화 등이 있다.

암 게놈 염기서열 분석은 WG 염기서열 분석에만 국한되지 않으며 엑소메, 성적 증명서, 미크롬 염기서열 분석 및 최종 염기서열 분석도 포함할 수 있다. 이러한 방법은 유전자 발현, miRNA 발현, 시퀀스 데이터 외에 대체 스플리싱 사건을 정량화하는 데 사용할 수 있다.

암 게놈 염기서열 분석의 첫 보고서는 2006년에 나왔다. 이 연구에서 13,023개의 유전자가 11개의 유방종양과 11개의 대장종양에서 배열되었다.[3] 후속 후속 후속 조치는 2007년에 발표되었는데, 동일한 그룹이 11개의 유방과 대장 종양의 엑소메트를 완성하기 위해 5,000개가 조금 넘는 유전자와 거의 8,000종의 증식을 추가했다.[4] 첫 번째 전체 암 게놈의 염기서열은 2008년 11월 레이 외 연구진에 의한 세포유전성 정상 급성 골수성 백혈병에서 나왔다.[5] 첫 번째 유방암 종양은 2009년 10월 샤 외 연구진에 의해,[6] 첫 번째 폐암과 피부암은 2010년 1월에,[7][8] 첫 번째 전립선종양은 2011년 2월에 각각 서열화되었다.[9]

역사

역사적으로, 암 게놈 염기서열 분석은 transcentome 기반의 염기서열 분석 프로젝트와 DNA 중심의 노력으로 나뉘어 왔다.

암 게놈해부학 프로젝트(CGAP)는 종양 세포에서 RNA 성분의 순서를 문서화하는 것을 목표로 1997년에[10] 처음 자금을 지원받았다.[11] 기술이 발전함에 따라, CGAP는 암, 사전, 정상 조직의 유전자 발현 프로파일을 결정하는 것을 포함하도록 목표를 확대했다.[12]

CGAP는 2003년에 암표현순서 태그의 가장 큰 공개 수집을 발표했다.[13]

2005년에 처음 자금을 지원한 상어 연구소의 암 게놈 프로젝트는 DNA 염기서열에 초점을 맞추고 있다. 그것은 인과관계로 암과 관련된 유전자에 대한 인구 [14]조사와 암과 관련된 유전자에 대한 다수의 유전자 재시퀀싱 스크린을 발행했다.[15]

국제암 게놈 컨소시엄(ICGC)은 여러 연구그룹의 가용 유전체, 전치사 및 후생유전 데이터를 통합하는 것을 목표로 2007년에 설립되었다.[16][17] 2011년 12월 현재 ICGC는 45개의 커밋된 프로젝트를 포함하고 있으며 2,961개의 암 게놈 데이터를 이용할 수 있다.[16]

소셜 임팩트

암의 복잡성과 생물학

정상세포를 암세포로 변형시키는 종양세포의 과정은 일련의 복잡한 유전적 변화와 후생유전적 변화를 수반한다.[18][19][20] 이러한 모든 변화의 식별과 특성화는 다양한 암 게놈 염기서열화 전략을 통해 이루어질 수 있다.

암 게놈 염기서열의 힘은 암과 환자의 이질성에 있다. 대부분의 암은 다양한 아형을 가지고 있으며 이러한 '암 변종'과 결합한 것은 한 개인과 다른 개인에서 암 아형의 차이점이다. 암 게놈 염기서열 분석은 임상의와 종양학자가 환자가 암을 개발하기 위해 겪은 구체적이고 독특한 변화를 확인할 수 있게 해준다. 이러한 변화를 바탕으로 개인 맞춤형 치료 전략을 수행할 수 있다.[21][22]

임상 관련성

암 사망과 실패한 암 치료에 큰 기여는 예를 들어 급성 골수성 백혈병(AML)에서 볼 수 있는 세포유전학적 수준의 클론 진화다.[23][24] 2011년에 발표된 네이처 연구에서 딩 외 연구진은 특정 종양 전·후 치료와 한 개인에서 정상혈액의 이질성을 나타내기 위해 공통 돌연변이 변화가 특징인 세포 분수를 확인했다.[25]

이러한 세포파는 오직 암 게놈 염기서열을 통해서만 식별될 수 있었는데, 염기서열이 산출할 수 있는 정보와 한 개인 내에서 종양의 복잡성과 이질성을 보여준다.

포괄적 암 유전체 프로젝트

개인들의 완전한 암 특성화에 초점을 맞춘 두 개의 주요 프로젝트는 웰컴 트러스트 생거 연구소의 암 게놈 프로젝트와 국립 암 연구소(NCI)와 국립 인간 게놈 연구소(NHGRI)가 후원하는 암 게놈 아틀라스가 있다. 이러한 노력과 결합하여 국제암 게놈 컨소시엄(더 큰 조직)은 세계 유수의 암 및 게놈 연구자들 간의 협력의 장을 제공하는 자발적인 과학 단체다.

암 게놈 프로젝트(CGP)

암 게놈 프로젝트의 목표는 인간 암의 발달에 중요한 염기서열 변종과 돌연변이를 식별하는 것이다. 이 프로젝트는 인간 암의 후천적 돌연변이를 위해 인간 게놈에 있는 모든 유전자의 유전자를 코딩하고 옆구리 접합부를 체계적으로 검사하는 것이다. 이러한 사건들을 조사하기 위해, 발견 샘플 세트에는 1차 종양의 DNA, (동일한 개인의) 정상 조직, 그리고 암 세포 라인이 포함될 것이다. 이 프로젝트의 모든 결과는 결합되어 우주 암 데이터베이스에 저장된다. 우주에는 과학 문헌에 발표된 돌연변이 데이터도 포함되어 있다.

암 게놈 지도책(TCGA)

TCGA는 대규모 게놈 염기서열 분석 기법을 비롯한 게놈 분석 기술을 통해 암의 분자 기준을 파악하기 위한 다기관 차원의 노력이다. 수백 개의 샘플이 수집, 배열, 분석되고 있다. 현재 채취되고 있는 암조직은 중추신경계, 유방, 위장, 부인과, 머리와 목, 혈액, 흉부, 비뇨기과 등이다.

TCGA 연구 네트워크의 구성요소는 다음과 같다. Biospecimon 핵심 리소스, 게놈 특성화 센터, 게놈 분석 센터, 프로테오메 특성화 센터, 데이터 조정 센터, 게놈 데이터 분석 센터. 각 암 유형은 종합적인 유전체 특성화 및 분석을 받게 된다. 생성된 데이터와 정보는 프로젝트 TCGA 데이터 포털을 통해 자유롭게 이용할 수 있다.

국제암 게놈 컨소시엄(ICGC)

ICGC의 목표는 "전 세계적으로 임상 및 사회적 중요성이 있는 50가지 종양 유형 및/또는 하위 유형의 유전체, 전치성 및 후생유전성 변화에 대한 포괄적인 설명을 얻는 것"[16]이다.

기술 및 플랫폼

2세대 시퀀싱
3세대 시퀀싱

암 게놈 염기서열 분석은 전체 게놈 염기서열 분석과 관련된 동일한 기술을 활용한다. 1977년 프레드릭 생거의 효소 디도시 DNA 염기서열 분석 기법과 앨런 맥삼과 월터 길버트 화학 분해 기법 등 두 개의 독립된 그룹에 의해 시작된 염기서열의 역사는 먼 길을 왔다.[27] 이러한 획기적인 논문에 이어 20여년 후인 2010년 '제3세대 HT-NGS 기술'에 이어 '제2세대' 고투과 차세대 시퀀싱(HT-NGS)이 탄생했다.[28] 오른쪽 그림은 일반 생물학적 파이프라인과 2세대 및 3세대 HT-NGS 시퀀싱에 관련된 기업을 예시하고 있다.

3대 2세대 플랫폼으로는 Roche/454 Pyro-sequenceing, 레그레이션에 의한 ABI/SOLiD 시퀀싱, Illumina의 브리지 증폭 시퀀싱 기술이 있다. 3대 주요 3세대 플랫폼으로는 태평양 생물학 단일 분자 실시간(SMRT) 시퀀싱, 옥스포드 나노포어 시퀀싱, 이온 반도체 시퀀싱 등이 있다.

데이터 분석

조직 검사에서 치료 권고까지 종양의 염기서열의 작업 흐름.

다른 게놈 염기서열 분석 프로젝트와 마찬가지로, 판독치는 염기서열 분석 대상의 표상을 형성하기 위해 조립되어야 한다. 암 게놈의 경우 대개 판독치를 인간 참조 게놈에 맞춰 조정한다.

비암세포라도 체세포 돌연변이를 축적하기 때문에 어떤 돌연변이가 암 고유의 것인지 밝혀내기 위해서는 종양의 순서를 일치된 정상조직과 비교해 볼 필요가 있다. 백혈병 등 일부 암에서는 암 검체를 정상 조직에 맞추는 것이 실용적이지 않기 때문에 반드시 다른 비암 조직을 사용해야 한다.[25]

종양에서 모든 체세포 돌연변이를 발견하려면 종양 게놈의 30배 염기서열 범위와 일치하는 정상 조직이 필요할 것으로 추정되었다.[29] 이에 비해 인간 게놈의 원본 초안은 약 65배의 커버리지를 가지고 있었다.[30]

암 게놈 염기서열의 주요 목표는 운전자의 돌연변이를 식별하는 것이다: 세포의 돌연변이를 증가시켜 종양의 진화와 전이가 더 빨리 진행되도록 하는 유전적 변화.[31] DNA 염기서열만으로는 운전자 돌연변이를 파악하기 어렵지만, 운전자들은 종양들 사이에서 가장 흔하게 공유되는 돌연변이, 알려진 온코겐 주변의 군집인 경향이 있고, 침묵하지 않는 경향이 있다.[29] 질병의 진행에 중요하지 않은 승객 돌연변이는 게놈 전체에 무작위로 분포한다. 평균적인 종양에는 80개의 체세포 돌연변이가 있는 것으로 추정되고 있는데, 이 중 15개 미만이 운전자로 예상된다.[32]

개인 유전체 분석을 위해서는 검출된 돌연변이 유전자의 추가적인 기능적 특성화와 종양의 기원과 진행에 대한 기본 모델의 개발이 필요하다. 이 분석은 약리학적 치료를 권고하는 데 사용될 수 있다.[21][22] 2012년 2월 현재, 이는 암 치료에 대한 개인 유전체학 접근법을 평가하기 위해 고안된 환자 임상에 대해서만 시행되었다.[22]

제한 사항

유방 종양과 대장종양의 체세포 돌연변이를 위한 대규모 스크린을 통해 많은 저주파 돌연변이가 각각 세포 생존에 작은 기여를 하는 것으로 나타났다.[32] 작은 효과의 많은 돌연변이에 의해 세포 생존이 결정된다면, 게놈 염기서열 분석으로 항암제의 단일 '아킬레스 힐' 표적이 밝혀질 것 같지는 않다. 그러나 체세포 돌연변이는 잠재적 치료 대상인 제한된 수의 신호 전달 경로에 군집하는 경향이 있다.[29][32][33]

암은 세포의 이질적인 집단이다. 전체 종양에서 시퀀스 데이터를 추출하면 세포 간 시퀀스 및 표현 패턴의 차이에 대한 정보가 손실된다.[34] 이 난이도는 단세포 분석을 통해 개선될 수 있다.

약물 내성을 포함한 임상적으로 유의한 종양의 특성은 단일 돌연변이가 아닌 게놈의 대규모 재배열로 인해 발생하는 경우도 있다.[35] 이 경우 단일 뉴클레오티드 변형에 대한 정보는 제한된 효용성이 될 것이다.[34]

암 게놈 염기서열 분석은 희귀하거나 새로운 종양 유형을 가진 환자에게 임상적으로 관련된 정보를 제공하는 데 사용될 수 있다. 시퀀스 정보를 임상 치료 계획으로 변환하는 것은 매우 복잡하고, 여러 분야의 전문가가 필요하며, 효과적인 치료 계획으로 이어질 수 있다고 보장되지 않는다.[21][22]

부수적

부수적인 것은 연구 중인 암과 관련이 없는 검출된 게놈 변종들의 집합이다.([36]이 용어는 우연에 의해 전신 이미지에서 검출된 종양과 성장을 지정하는 부수종이라는 이름에 대한 놀이다.[37] 이러한 변형을 감지하면 추가 시험이나 라이프스타일 관리와 같은 추가 조치가 발생할 수 있다.[36]

참고 항목

참조

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외부 링크