Notice01 NGS TREND 2013년 푸른달02 - Revision history

S at 23:28, 11 October 2022

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S: Created page with "= '''암 게놈 패널을 이용한 정확한 백혈병 변이 검색''' = 　 최근 급성 림프구성 백혈병으로 인한 젊은 프로게이머의 죽음은..."

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Created page with "= '''암 게놈 패널을 이용한 정확한 백혈병 변이 검색''' = 　 최근 급성 림프구성 백혈병으로 인한 젊은 프로게이머의 죽음은..."

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= '''암 게놈 패널을 이용한 정확한 백혈병 변이 검색''' =

　

  최근 급성 림프구성 백혈병으로 인한 젊은 프로게이머의 죽음은 백혈병에 대한 관심을 고취시키고 있다. 주로 소아에서 발생되는 급성 림프구성 백혈병이 성인에게서 발병하게 되면 예후가 좋지 않다. 급성 림프구성 백혈병이 무엇인지에 대해 알아보자.

　

=== 급성림프구성 백혈병 ===

　

  소아에서 주로 발생하며, 미국 통계상으로는 연간 10만 명당 1.2명이 발생한다. 환자 나이의 중앙값은 11세인데, 남자들에게서 다소 많이 발생하는 경향이 있다. 2011년에 발표된 중앙암등록본부 자료에 의하면 2009년에 우리나라에서는 연 192,561건의 암이 발생되었는데, 2009년 조혈계 암 중 림프구성 백혈병은 연 658건으로 나타나고 있다. 발생빈도는 전체 암 중 0.34%를 차지하고 있으며 남녀를 합쳐서 본 연령대별로는 10대 미만이 26.3%로 가장 많고, 10대가 16.9%, 70대가 10.8%의 순이다.

　

=== NGS를 이용한 백혈병에서 변이발견 ===

　

  NGS를 이용하여 백혈병 환자에서 97개 암 유전자를 타겟으로 하여 Re-sequencing을 하였으며 최적의 민감도와 특이성을 검출할 수 있는 분석 파이프라인 9개를 여러가지 경우로 조합한 후 분석해 보았다. 그 결과 가장 최적의 값을 보이는 분석 파이프라인을 선정하였고 이 선정된 분석파이프라인을 암패널 유전자에서 사용하여 백혈병과 관련된 돌연변이를 검출하였다.

　

[[Image:Leukamia_cancer_panel01.png|center|500px]]<br>

　　　　　　　　　　　　　　Figure 1. 최적의 분석파이프라인을 선별하기 위한 민감도와 특이성 조절 결과

　

  변이 탐지결과, 대부분이 Nonsynonymous 변이(블루)가 대부분 이였으며 그 다음으로 synonymous 변이(노란색)가 탐지되었다. 이 결과를 통해 급성 림프구성 백혈병과 관련있는 driver변이를 확인할 수 있었다. 또한 백혈병 세포에서도 암패널 유전자의 변이를 분석하였다. 세포에서는 발견되지 않고 환자에서만 발견된 유전자변이, 발암과정에서 중요한 역할을 한다고 알려져 있는 RAS/MAPK 신호전달과정에서 음성조절자인 SPRY4에서 유전자변이, 백혈병이 재발된 환자에서만 발견되는 변이 등을 확인할 수 있었다.

　

[[Image:Leukamia_cancer_panel02.png|center|650px]]　　　　　　　　　　　　　　　　Figure 2. 18개 세포와 15명의 환자에서 45개 암 유전자의 변이결과

　

  또한 세포에서 유전자 변이를 분석한 결과 특이하게 환자에서는 탐지되지 않은 변이가 세포에서는 탐지되어 이 변이 발생경로를 알기 위한 추가 실험을 수행하였다.

　

=== 세포배양과정에서 획득되는 변이들 ===

　

  첫 분양 받은 세포, 현재 배양중인 세포, 그리고 현재 판매되는 세포에서 동일한 변이의 변화를 비교해 본 결과, 세포를 배양하는 환경과 체내환경이 다르기 때문에 세포배양 횟수가 증가함에 따라 획득된 변이가 축적된다는 결과를 확인하였다.

　

=== 맺음말 ===

　

  NGS에서 이용 가능한 분석파이프라인 조합을 개발하였으며 이를 이용하여 탐지된 변이를 확인해 본 결과 백혈병 유발과 연관있는 유전자 변이를 발굴 할 수 있었다. 또한 병의 재발에 따른 신규 유전변이까지 탐지할 수 있었다. 이 연구를 통해 임상에서 쉽고 정확하게 변이발굴을 할 수 있는 NGS 장점을 다시한번 확인 할 수 있었다.

　

=== 참고문헌 ===

　

1. Li H, Durbin R (2010) Fast and accurate long-read alignment with Burrows-Wheeler transform. Bioinformatics 26: 589–595. doi: 10.1093/bioinformatics/btp698..

2. Aifantis I, Raetz E, Buonamici S (2008) Molecular pathogenesis of T-cell leukaemia and lymphoma. Nat Rev Immunol 8: 380–390. doi: 10.1038/nri2304.

　

=== 역저자 ===

　

글 : Jeon.EunSook(eunsook.jeon@therabio.kr)

편집 : Park.HyeonJi, Ahn.Kung

키워드 : 비동의변이(Nonsynonymous mutation), Resequencing, 급성림프구성 백혈병(acute lymphoblastic leukemia)

　

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+= '''암 게놈 패널을 이용한 정확한 백혈병 변이 검색''' =
-=== 급성림프구성 백혈병  ===
+&nbsp; 최근 급성 림프구성 백혈병으로 인한 젊은 프로게이머의 죽음은 백혈병에 대한 관심을 고취시키고 있다. 주로 소아에서 발생되는 급성 림프구성 백혈병이 성인에게서 발병하게 되면 예후가 좋지 않다. 급성 림프구성 백혈병이 무엇인지에 대해 알아보자.
+=== 급성림프구성 백혈병 ===
-&nbsp; NGS를 이용하여 백혈병 환자에서 97개 암 유전자를 타겟으로 하여 Re-sequencing을 하였으며 최적의 민감도와 특이성을 검출할 수 있는 분석 파이프라인 9개를 여러가지 경우로 조합한 후 분석해 보았다. 그 결과 가장 최적의 값을 보이는 분석 파이프라인을 선정하였고 이 선정된 분석파이프라인을 암패널 유전자에서 사용하여 백혈병과 관련된 돌연변이를 검출하였다.
+&nbsp; 소아에서 주로 발생하며, 미국 통계상으로는 연간 10만 명당 1.2명이 발생한다. 환자 나이의 중앙값은 11세인데, 남자들에게서 다소 많이 발생하는 경향이 있다. 2011년에 발표된 중앙암등록본부 자료에 의하면 2009년에 우리나라에서는 연 192,561건의 암이 발생되었는데, 2009년 조혈계 암 중 림프구성 백혈병은 연 658건으로 나타나고 있다. 발생빈도는 전체 암 중 0.34%를 차지하고 있으며 남녀를 합쳐서 본 연령대별로는 10대 미만이 26.3%로 가장 많고, 10대가 16.9%, 70대가 10.8%의 순이다.
-　　　　　　　　　　　　　　Figure 1. 최적의 분석파이프라인을 선별하기 위한 민감도와 특이성 조절 결과
+=== NGS를 이용한 백혈병에서 변이발견 ===
+&nbsp; NGS를 이용하여 백혈병 환자에서 97개 암 유전자를 타겟으로 하여 Re-sequencing을 하였으며 최적의 민감도와 특이성을 검출할 수 있는 분석 파이프라인 9개를 여러가지 경우로 조합한 후 분석해 보았다. 그 결과 가장 최적의 값을 보이는 분석 파이프라인을 선정하였고 이 선정된 분석파이프라인을 암패널 유전자에서 사용하여 백혈병과 관련된 돌연변이를 검출하였다.
-&nbsp; 또한 세포에서 유전자 변이를 분석한 결과 특이하게 환자에서는 탐지되지 않은 변이가 세포에서는 탐지되어 이 변이 발생경로를 알기 위한 추가 실험을 수행하였다.
+[[File:Leukamia cancer panel01.png|center|500px|Leukamia cancer panel01.png]]
+Figure 1. 최적의 분석파이프라인을 선별하기 위한 민감도와 특이성 조절 결과
-&nbsp; 첫 분양 받은 세포, 현재 배양중인 세포, 그리고 현재 판매되는 세포에서 동일한 변이의 변화를 비교해 본 결과, 세포를 배양하는 환경과 체내환경이 다르기 때문에 세포배양 횟수가 증가함에 따라 획득된 변이가 축적된다는 결과를 확인하였다.
+&nbsp; 변이 탐지결과, 대부분이 Nonsynonymous 변이(블루)가 대부분 이였으며 그 다음으로 synonymous 변이(노란색)가 탐지되었다. 이 결과를 통해 급성 림프구성 백혈병과 관련있는 driver변이를 확인할 수 있었다. 또한 백혈병 세포에서도 암패널 유전자의 변이를 분석하였다. 세포에서는 발견되지 않고 환자에서만 발견된 유전자변이, 발암과정에서 중요한 역할을 한다고 알려져 있는 RAS/MAPK 신호전달과정에서 음성조절자인 SPRY4에서 유전자변이, 백혈병이 재발된 환자에서만 발견되는 변이 등을 확인할 수 있었다.
+[[File:Leukamia cancer panel02.png|center|650px|Leukamia cancer panel02.png]]　　　　　　　　　　　　　　　　Figure 2. 18개 세포와 15명의 환자에서 45개 암 유전자의 변이결과
-=== 참고문헌  ===
+&nbsp; 또한 세포에서 유전자 변이를 분석한 결과 특이하게 환자에서는 탐지되지 않은 변이가 세포에서는 탐지되어 이 변이 발생경로를 알기 위한 추가 실험을 수행하였다.
-. Aifantis I, Raetz E, Buonamici S (2008) Molecular pathogenesis of T-cell leukaemia and lymphoma. Nat Rev Immunol 8: 380–390. doi: 10.1038/nri2304.
+=== 세포배양과정에서 획득되는 변이들 ===
+&nbsp; 첫 분양 받은 세포, 현재 배양중인 세포, 그리고 현재 판매되는 세포에서 동일한 변이의 변화를 비교해 본 결과, 세포를 배양하는 환경과 체내환경이 다르기 때문에 세포배양 횟수가 증가함에 따라 획득된 변이가 축적된다는 결과를 확인하였다.
-키워드&nbsp;: 비동의변이(Nonsynonymous mutation), Resequencing, 급성림프구성 백혈병(acute lymphoblastic leukemia)
+=== 맺음말 ===
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Notice01 NGS TREND 2013년 푸른달02 - Revision history

S at 23:28, 11 October 2022

S: Created page with "= '''암 게놈 패널을 이용한 정확한 백혈병 변이 검색''' = 최근 급성 림프구성 백혈병으로 인한 젊은 프로게이머의 죽음은..."

S: Created page with "= '''암 게놈 패널을 이용한 정확한 백혈병 변이 검색''' = 　 최근 급성 림프구성 백혈병으로 인한 젊은 프로게이머의 죽음은..."