보고서 정보
주관연구기관 |
숙명여자대학교 산학협력단 |
연구책임자 |
윤석준
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보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
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발행년월 | 2013-05 |
과제시작연도 |
2012 |
주관부처 |
보건복지부 |
사업 관리 기관 |
국립암센터 National Cancer Center |
등록번호 |
TRKO201400002846 |
과제고유번호 |
1465011763 |
사업명 |
암연구소및국가암관리사업본부운영(구.국립암연구소운영)(연구개발사업비) |
DB 구축일자 |
2014-04-19
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키워드 |
암 세포주.유전형.약물 민감도.생물정보학.유전체.Cancer cell line.Genotype.Drug sensitivity.Bioinformatics.Transcriptome.
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초록
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연구목표
- 암관련 주요 유전형에 따른 유전자 및 단백질 발현 지표 그리고 단백질 활성 지표 파악
- 여러 암종과 약물에 대하여, 유전형과 다양한 약물 민감도의 통계적 상관관계 규명
- 기존 약물 및 신규 화합물의 조합 스크리닝을 통하여 새로운 target therapy가 가능한 유전형 파악 및 신규 약물 repositioning
- 다양한 암종 및 유전형에서 TP53 돌연변이가 약물 민감도에 미치는 영향을 규명
연구방법 및 결과
CLEA 분석을 통한 유전형에 따른 약물 민감도 분석 및 DB 구축
연구목표
- 암관련 주요 유전형에 따른 유전자 및 단백질 발현 지표 그리고 단백질 활성 지표 파악
- 여러 암종과 약물에 대하여, 유전형과 다양한 약물 민감도의 통계적 상관관계 규명
- 기존 약물 및 신규 화합물의 조합 스크리닝을 통하여 새로운 target therapy가 가능한 유전형 파악 및 신규 약물 repositioning
- 다양한 암종 및 유전형에서 TP53 돌연변이가 약물 민감도에 미치는 영향을 규명
연구방법 및 결과
CLEA 분석을 통한 유전형에 따른 약물 민감도 분석 및 DB 구축
- MD Anderson, NCI, GSK 등으로 부터의 >300여개 세포주에 대한 약물 스크리닝 및 전사체, 단백질체, 단백질 인산체 데이터를 확보하였음. 또한, Sanger COSMIC DB와 MD Anderson의 genotyping 결과를 바탕으로 Lineage, Mutation, Gene amplification에 대한 표준적인 annotation 마련하였음.
- CLEA (Cell Line Enrichment Analysis) 분석을 적용하여, 대규모 암세포주를 유전형에 따라 분류하고, 각 유전형 그룹에서의 약물 민감도와 Omics 데이터의 변화 양상을 파악하였음.
- 암세포에서 발생 빈도가 높은 약 17가지 돌연변이 유전형에 대하여, 유전형에 따른 약물 민감도/저항성의 변화 분석을 NCI60 dataset의 40,000여 약물과 GSK dataset의 34개 약물에 대하여 실시하였음.
- GSK dataset의 34개 약물에 대한 CLEA 분석에서, IGF1R, MEK와 PI3K를 타겟으로 하는 약물 반응과 관련 유전형과의 높은 상관관계를 확인하였음.
- 뿐만 아니라 MYC-amplification과 NRAS mutation에서의 IGF1R 억제 약물이 높은 민감도를 나타냈고, PI3K 타겟 약물이 ERBB2-Amp과 PIK3CA mutation에 특이적인 민감도를 나타내는 등 기존에 알려져 있지 않은 새로운 유전형과 약물 민감도의 연관관계를 규명하였음.
- 또한, 암 조절 기작에 중요한 역할을 하는 TP53를 중심으로 10가지 돌연변이와의 combined mutation에 대해 CLEA를 분석한 결과, TP53 돌연변이형과 정상형에 따라 크게 clustering 되는 것을 확인하였음.
- 이를 통해 TP53 돌연변이 여부를 중심으로 한 다른 유전형들의 세분화된 분류가 항암제 평가에 매우 중요함을 제시하였음.
- NCI60 dataset에 존재하는 약 40,000 화합물의 정보와 GI50를 정보, 유전형에 따른 약물민감도 값 등을 이용하여 web DB를 구축하였음 (http://lage.sookmyung.ac.kr/~MSEA). CLEA 분석 결과와 암세포주 전사체 및 단백질체 데이터 통합
- 확보된 대규모 암 세포주의 전사체 및 단백질체 데이터를 CLEA 분석을 수행하여 암 유전형에 따른 상관관계 분석을 실시하였음.
- 유전형에 특이적인 유전자 발현, 단백질 발현, 단백질 활성 (phophorylation) 패턴을 파악하고, 이를 약물 민감도 양상과 통합적으로 분석하였음.
- 더 나아가, 약물 민감도에 따른 전사체, 단백질체 마커를 네트워크 수준으로 분석하여, 유전형에 따른 약물민감도를 유전자 및 단백질 발현 및 단백질 활성화 수준에서 시스템생물학적으로 설명하였음.
암의 특성(암세포 유전형)에 관련된 암 지표 유전자의 발굴
- GSK(GlaxoSmithKline)로부터 제공된 300개 이상의 cancer cell line에 대한 전사체 데이터 분석을 통하여 특정 cell line에 해당하는 암세포 유전형과 유전자 발현 변화에 대한 상관관계를 분석하였음.
- 페암에서 STK11 유전형에 특이적인 발현 패턴을 보이는 지표 유전자 5종을 선별하였고, siRNA 및 cell viability assay를 활용한 validation을 수행하였음.
- 더 나아가 Whole genome 기반의 siRNA library screening 기술을 도입하여, 유전형에 따른 유전자 발현 변화 양상을 파악함.
- 기존의 암종 특이적인 생체지표유전자 분석에서 나아가 암세포의 유전형에 따른 다양한 양상을 고려한 분석 체계를 제시함.
기대효과
- 암종별 유전형별 항암제 민감도에 대한 체계적인 정보 확보
- 항암제 민감도를 설명하고 예측할 수 있는 지표를 유전자 및, 단백질 발현 그리고 단백질 활성화 수준에서 체계적으로 이해
- 약물 조합을 통하여 새로운 유전형에 대한 항암제 repositioning 가능
Abstract
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Purpose
- Identification of gene and protein expression markers along major cancer genotype
- Understanding statistical correlation between genotype and drug sensitivity using diverse cancer types and drugs
- Suggestion of genotype applicable to novel target therapy and drug repositioning t
Purpose
- Identification of gene and protein expression markers along major cancer genotype
- Understanding statistical correlation between genotype and drug sensitivity using diverse cancer types and drugs
- Suggestion of genotype applicable to novel target therapy and drug repositioning through combination screening of previous and new compound
- Confirmation of for drug sensitivity affected by TP53 mutation in different cancer types and genotype
Contents
Analysis of genotype-dependent drug sensitivity and DB construction using CLEA
- Securing DNA microarray, RPPA (Reverse Phase Protein Array), drug response data on hundreds of cancer cell lines form MD Anderson, NCI, GSK. Construction of regular annotation for Lineage, Mutation, Gene amplification based on Sanger COSMIC DB and genotyping by MD Anderson
- Applying CLEA (Cell Line Enrichment Analysis) analysis, genotype-based classification of cancer cell lines and identification of genotype-dependent drug sensitivity and differentiated pattern of omics data
- Analysis of drug sensitivity and resistance along major 17 genotype for >40,000 compounds of NCI60 and 34 drugs of GSK dataset.
- From analysis of GSK dataset, confirmation of significant correlation between IGF1R, MEK, and PI3K target drugs and related genotype.
- In addition, identification of novel relationship between drug and genotype. IGF1R inhibitor represented high sensitivity to MYC-amplification and NRAS mutation and PI3K target drug showed ERBB2-Amp and PIK3CA mutation-sensitive response.
- Confirmation of clustered pattern for major 10 genotype along TP53 wild and mutant type from analysis of combined mutation pairs centered on TP53.
- Through this analysis, suggestion of important role of TP53 in evaluation of drug.
- Construction of web DB using chemical information for >40,000 compounds and data value of its GI50 and drug sensitivity in NCI60 dataset(http://lage.sookmyung.ac.kr/~MSEA).
Integration of cell line-based transcriptome and proteome with CLEA analysis
- Genotype-dependent correlation analysis of cell line-based transcriptome and proteome applying CLEA
- Analysis of genotype-specific gene expression, protein expression and phosphorylation patterns and integration with genotype-dependent drug sensitivity
- The network analysis of transcriptome and proteome along drug sensitivity and systematic understanding of genotype-dependent drug sensitivity in the level of gene and protein expression
Identification of cancer characteristic (genotype)-related gene markers
- Correlation analysis of cancer genotype and gene expressional change through transcriptome analysis obtained from GSK(GlaxoSmithKline)
- Identification of 5 gene markers with STK11 mutation-sensitive expression in lung cancer and validation using siRNA and cell viability assay
- Adapting whole genome siRNA library screening, comprehension of gene expression pattern along genotype and drug sensitivity
- Suggestion of analytical system based on diverse cancer genotype over previous cancer type-dependent analysis
Expected Contribution
- Securing systematic information for drug sensitivity based on cancer types and genotype
- Understanding of predictable markers of drug sensitivity in the level fo gene and protein expression and phosphorylation
- Probability of novel drug repositioning for new genotype through drug combination
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 제출문 ... 2
- 목차 ... 3
- 연구개발사업 최종연구개발결과보고서 요약문 ... 4
- Project Summery ... 6
- 1. 연구과제의 최종 연구개발 목표 ... 8
- 연구 배경 및 필요성 ... 8
- 연차별 연구 목표 및 범위 ... 9
- 2. 연구과제의 연구대상 및 방법 ... 10
- 암 세포주에 대한 유전형 분류 ... 10
- 약물 반응 및 전사체, 단백질체 데이터 확보 ... 11
- CLEA를 이용한 시스템 수준의 유전형과 약물민감도 상관관계 분석 ... 12
- 3. 연구과제의 연구개발결과 ... 14
- 단일 유전형에 따른 약물 반응 분석 ... 14
- TP53 co-mutation에 따른 약물 반응 분석 ... 16
- CLEA DB 구축 ... 17
- CLEA 약물 민감도 결과와 전사체, 단백질체 데이터의 통합 분석 ... 18
- 유전형 기반 시스템 수준에서의 약물 민감도 이해 ... 19
- 전사체 데이터를 활용한 유전형 특이적 유전자 지표 발굴 ... 20
- Human siRNA library 스크리닝 ... 23
- NCI60 데이터를 활용한 화합물 구조와 돌연변이 특이적 암 세포 민감도 분석 ... 24
- 4. 연구과제의 연구결과 고찰 및 결론 ... 27
- 5. 연구과제의 연구성과 및 목표달성도 ... 28
- (1) 연구성과 총괄 ... 28
- (2) 연구성과 상세내역 ... 29
- (3) 연구개발과제의 목표달성도 ... 34
- 6. 연구과제의 활용계획 ... 35
- (1) 연구종료 3년까지 예상 연구성과 ... 35
- (2) 연구성과의 활용계획 ... 35
- 7. 참고문헌 ... 36
- 8. 첨부서류 ... 37
- 끝페이지 ... 39
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