초록 ▼

본 연구의 최종목표로는 주관부서에서 제시한 5종 이상의 간독성유발 물질에 노출된 랫트 동물모델에 독성유전체기법을 적용하여 일반적 혈액생화학 및 조직병리학적 독성 검사에서 진단되지 않는 노출초기시간에서 간독성을 예측하고 판단할 수 있는 전사체 및 단백체 예측지표를 발굴하고 기존의 국내외 수행된 간독성유전체데이타로부터 통합분석을 시행하여 간독성 예측지표로서의 검증을 시행함으로서 차별화된 간독성 예측생체 지표군을 확보하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 현재 상용되고 있으면서 약물간독성을 야기한다고 알려져 있는 Pyrazinamide, R

본 연구의 최종목표로는 주관부서에서 제시한 5종 이상의 간독성유발 물질에 노출된 랫트 동물모델에 독성유전체기법을 적용하여 일반적 혈액생화학 및 조직병리학적 독성 검사에서 진단되지 않는 노출초기시간에서 간독성을 예측하고 판단할 수 있는 전사체 및 단백체 예측지표를 발굴하고 기존의 국내외 수행된 간독성유전체데이타로부터 통합분석을 시행하여 간독성 예측지표로서의 검증을 시행함으로서 차별화된 간독성 예측생체 지표군을 확보하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 현재 상용되고 있으면서 약물간독성을 야기한다고 알려져 있는 Pyrazinamide, Ranitidine, Enalapril, Carbamazepine, Chlorpromazine의 5개 약물을 단회 투여하여 각 각 2일 3일, 10일 후 간조직에서 각 각 전사체 및 단백체프로파일을 조사하였다. 5가지 약물은 간독성 유형으로 Hepatocelular(Pyrazinamide), Cholestatic(Chlorpromazine), Mixed type (Ranitidine, Enalapril, Carbamazepine)으로 구분되는데 전사체 발현 프로파일 및 단백체프로파일모두 3가지 유형을 구분 할 수 있었으며, 전사체의 결과로부터 투여 2일후 3가지 간독성유형을 구분할 수 있는 예측생체표지자 2,311를 확보 할 수 있었으며, 이중 31개 유전자가 정확히 3가지 유형을 구분 할 수 있는 최소 예측인자로 제시 되었다. 투여 3일후에는 2089개의 생체지표인자가 3가지 유형의 약물간독성을 예측할 수 있는 마커로 판단되었다. 또한 단백체 분석 결과 2D 및 MS 분석결과 135개의 단백질중 115개의 단백질이 포함되어 있어 전사체결과를 단백질 수준에서도 검증할 수 있었다. 또한 Meta analysis를 통하여 기존의 Hepatocellular type의 Acetaminopen의 전사체결과를 비교 분석하여 주요한 pathway가 공유 된다는 사실을 알 수 있었다. 결론으로 본 연구과제를 수행하여 3가지 유형의 간독성을 유발하는 약물간독성 예측 생체지표인자를 확보하였으며, 또한 국내외 수행된 간독성유전체데이타를 이용한 통합분석을 시행하여 본 과제에서 도출된 예측 생체지표인자를 검증할 수 있었다.
본 연구결과는 신약개발과정에서 약물의 장기적 복용이나 오,남용에 의한 간독성 예측 및 간독성 유형 판단이 가능한 지표물질로 활용될 수 있다. 이는 신약개발의 비용 감소 및 기간 축소등 경제적 파급효과를 기대 할 수 있으며, 만성질환에 장기 복용하는 약물의 간독성을 예측함으로서 국민 보건에 기여 할 수 있다고 사료된다.

Abstract ▼

We are especially concerned with serious drug-related hepatotoxicity that is disabling or life-threatening or that requires hospitalization. In the United States, drug-related hepatotoxicity is now the leading cause of acute liver failure among patients referred for liver transplantation because of

We are especially concerned with serious drug-related hepatotoxicity that is disabling or life-threatening or that requires hospitalization. In the United States, drug-related hepatotoxicity is now the leading cause of acute liver failure among patients referred for liver transplantation because of an intentional or unintentional overdose of acetaminophen, the drug most often implicated in such cases. Given its rarity, drug-related hepatotoxicity may not occur during clinical trials, which are usually limited to a few thousand participants. However, after approval of a drug for use and subsequent marketing, large numbers of patients are exposed, and rare toxic effects may emerge. Thus, it is very important to predict this drug-related hepatic injury by toxicogenomics approach using animal mode.
To investigate and identify molecular signature which exactly predict different pattern of drug related hepatotoxicity, 5 drugs (pyrazinamide, ranitidine, enalapril, carbamazepine, chlorpromazine) which include 3 types (hepatocellular, cholestatic and mixed) of hepatoxoicity were administered to rats for indicated time points. Expression genomic analysis resulted in the 2,311 genetic elements as a molecular classifier for prediction of drug-related hepatotoxicity. Validation analysis of this molecular signature resulted the minimum 31 number genes are molecular marker for prediction of drug-related hepatotoxicity with 100% accuracy. Proteomics analysis revealed 205 markers that were up or down-regulated by drug-related hepatotoxicity. Among them, we identified 135 protein, and 115 out of 135 prpteins were matched with expression genomic data. Finally, integrated meta-analysis for acetaminophen resulted that both pyrazinmide and acetaminophen shared activated pathway as hepatocellular type hepatotoxicity.

목차 Contents

• 용역연구개발과제 최종보고서 ...1
• 제출문 ...4
• 목차 ...5
• I. 연구개발결과 요약문 ...6
• 최종보고서 요약문 ...6
• Summary ...8
• II. 총괄연구개발과제 연구결과 ...10
• 제1장 총괄연구개발과제의 최종 연구개발 목표 ...10
• 1.1 총괄연구개발과제의 목표 ...10
• 1.2 총괄연구개발과제의 목표달성도 ...30
• 1.3 국내.외 기술개발 현황 ...30
• 제2장 총괄연구개발과제의 최종 연구개발 내용 및 방법 ...35
• 2.1 연구내용 ...35
• 2.2 연구방법 ...37
• 제3장 총괄연구개발과제의 최종 연구개발 결과 ...60
• 3.1. 랫트 간독성 예측지표 발굴을 위한 간독성 약물의 선정 ...60
• 3.2. 시험물질의 투여 용량 결정을 위한 예비 실험 ...60
• 3.3. 랫트 간독성 예측지표 발굴을 위한 급성 간독성 유발동물시험 ...63
• 3.4. Expression genomics를 이용한 간독성 예측지표발굴 연구 ...69
• 3.5. 프로테오믹스 기법을 활용한 간독성 예측지표 발굴 ...201
• 3.7. Microarray 실험 결과의 통계적 분석을 통한 간독성 약물의 분류 ...211
• 3.7. 간독성을 예측.판단할 수 있는 전사체 및 단백체 예측지표를 발굴 ...230
• 제4장 총괄연구개발과제의 연구결과 고찰 및 결론 ...240
• 제5장 총괄연구개발과제의 연구성과 ...242
• 5.1 활용성과 ...242
• 5.2 활용계획 ...243
• 제6장 기타 주요변경사항 ...243
• 제7장 참고문헌 ...243
• 제8장 첨부서류 ...244