| 초록 |
1. 분석자서문 지난 수십 년 동안 전사체 프로파일링(transcriptome profiling)은 인간의 질병을 분자 수준에서 조사하는 데 가장 많이 사용된 접근법 중 하나였으며, 이 데이터를 이용한 발현 연구(expression study)를 통해 많은 생체표지자 및 치료 표적들이 발견되었다. 또한 RNA 시퀀싱(RNA sequencing) 역시 이러한 치료 표적을 증가시키는 데 많은 기여를 하고 있다. 실제로 이 새로운 기술은 단일 실험으로부터 유전자발현 수준 및 대립유전자의 특이적 발현(allele-specific expression)을 정량하는 동시에 새로운 유전자, splice isoforms 및 융합 전사체의 동정을 한 번에 가능하도록 함으로써 전사체 분석을 완전히 혁신시켜 전례가 없는 수준의 비암호화 RNA(non-coding RNA)의 세계를 조사할 수 있게 되었다. 또한 RNA 시퀀싱은 수십 개의 세포주와 수천 개의 원발성 종양 표식 전사체의 개괄적인 정보를 제공하는 ENCODE(Encyclopedia of the regulatory elements)와 TCGA(The Cancer Genome Atlas) 같은 중요한 국제적인 프로젝트에서도 중요한 분석 기술로 사용되고 있다. 이 연구들은 전 세계에서 취합되는 방대한 데이터의 관리와 분석을 용이하게 하기 위하여 새로운 질병 표지자 분자 표적을 확인하기 위한 데이터 통합 접근법(data integration approaches)을 개발하고 있다. 본 분석물에서는 RNA 시퀀싱을 이용하여 전사체를 프로파일링함으로써 인간의 병리 진단에 활용하고 있는 여러 임상시험들의 연구 성과를 소개고자 한다. 2. 목차 1. 서론 2. 차세대 시퀀싱 3. 현재 진행 중인 NGS에 의한 전사체 연구 4. 통합 오믹스 연구: 전사체를 넘어서 5. 논의 5. 결론 및 분석자 전망 지난 몇 년 동안 이루어진 전사체 분석은 마이크로어레이와 RAN-seq을 통하여 완전한 혁명을 이루었다고 해도 과언이 아니다. 특히 RNA-seq은 전체 유전자발현 수준과 RNA 세계의 다양한 종을 동시에 검출할 수 있으며, 전사체 프로파일링은 인간의 병리 현상을 근간으로 하는 분자 메커니즘에 대한 통찰력을 얻는 매우 강력한 도구로, 광범위한 질병에 대한 임상시험에서 전향적으로 유용하게 사용될 수 있다. 실제로 많은 임상시험에서 특이 표적 항원, 특히 악성 종양과 관련된 새로운 치료법 개발을 위하여 암 환자의 유전체 프로파일링을 연구하는 것은 상당히 일반화되었다. 그림 1에서 나타낸 바와 같이 지금까지 여러 가지 전략 중에서 가장 최신 기술은 RNA-seq으로, 많은 연구자들이 이 기술의 정확성, 재현성, 민감도, 특이성 및 정밀도를 표준화 하기 위한 노력들을 진행하고 있다. 더욱이 RNA-seq은 한 번에 엄청난 양의 데이터를 쏟아내기 때문에 빠르고 정확한 판단을 내려야 하는 임상에서는 데이터 분석에 부담을 느껴 분자 진단에 사용하기가 곤란한 점도 있기 때문에 표준 RNA-seq 분석 방법은 반드시 구축될 필요가 있다. 우리나라에서도 질병관리본부나 한국과학기술원 및 UNIST를 비롯한 많은 연구자들이 다중 오믹스 데이터를 구축하고 이를 표준화하려는 연구들이 진행되고 있다. 이는 시퀀싱기술의 진보를 기반으로 하는 NGS에 의하여 초고속, 대용량의 시퀀싱기술 시대를 맞이하면서 가능하게 되었고, 이를 통하여 조만간 정밀의료 역시 구현가능하게 될 것이다. 그러나 이러한 멀티오믹스 데이터를 활용하고 포괄적인 시스템 수준의 분석 모델을 만들려는 접근은 국내뿐만 아니라 세계적으로도 그 수요에 비해 미흡하고 부족한 실정이며, 우리나라는 특히 이들 오믹스 데이터를 통합하고 분석할 수 있는 인적 인프라가 다른 나라에 비하여 현저하게 부족한 실정에 있다. 빠르게 임상을 장악하고 있는 오믹스학에서 우리나라가 세계시장에서 뒤쳐지지 않기 위해서는 국제표준에 발맞추어 국내의 연구 표준을 체계화하고 이를 다룰 수 있는 연구 인력의 양성이 매우 중요하다. References 1. Casamassimi, A.; Federico A.; Rienoza, M.; Esposito, S.; Ciccodicola, A.; Transcriptome profiling in human diseases: New advances and perspectives. Int. J. Mole. Sci. 2017, 18, 1652-1666. 2. Byron, S.A.; van Keuren-Jensen, K.R.; Engelthaler, D.M.; Carpten, J.D.; Craig, D.W. Translating RNA sequencing into clinical diagnostics: Opportunities and challenges. Nat. Rev. Genet. 2016, 17, 257 ndash;271. 3. Adams, M.D.; Kelley, J.M.; Gocayne, J.D.; Dubnick, M.; Polymeropoulos, M.H.; Xiao, H.; Merril, C.R.; Wu, A.; Olde, B.; Moreno, R.F.; et al. Complementary DNA sequencing: Expressed sequence tags and human genome project. Science 1991, 252, 1651 ndash;1656. 4. Bustin, S.A.; Mueller, R. Real-time reverse transcription PCR (qRT-PCR) and its potential use in clinical diagnosis. Clin. Sci. (Lond.) 2005, 109, 365 ndash;379. 5. Murphy, J.; Bustin, S.A. Reliability of real-time reverse-transcription PCR in clinical diagnostics: Gold standard or substandard? Expert Rev. Mol. Diagn. 2009, 9, 187 ndash;197. 6. Greco, F.A.; Oien, K.; Erlander, M.; Osborne, R.; Varadhachary, G.; Bridgewater, J.; Cohen, D.; Wasan, H. Cancer of unknown primary: Progress in the search for improved and rapid diagnosis leading toward superior patient outcomes. Ann. Oncol. 2012, 23, 298 ndash;304. 7. Costa, V.; Angelini, C.; D rsquo;Apice, L.; Mutarelli, M.; Casamassimi, A.; Sommese, L.; Gallo, M.A.; Aprile, M.; Esposito, R.; Leone, L.; et al. Massive-scale RNA-Seq analysis of non-ribosomal transcriptome in human trisomy 21. PLoS ONE 2011, 6, e18493. 8. Vervoort, R.; Lennon, A.; Bird, A.C.; Tulloch, B.; Axton, R.; Miano, M.G.; Meindl, A.; Meitinger, T.; Ciccodicola, A.; Wright, A.F. Mutational hot spot within a new RPGR exon in X-linked retinitis pigmentosa. Nat. Genet. 2000, 25, 462 ndash;466. 9. Lin, L.; Park, J.W.; Ramachandran, S.; Zhang, Y.; Tseng, Y.T.; Shen, S.; Waldvogel, H.J.; Curtis, M.A.; Faull, R.L.; Troncoso, J.C.; et al. Transcriptome sequencing reveals aberrant alternative splicing in Huntington rsquo;s disease. Hum. Mol. Genet. 2016, 25, 3454 ndash;3466. 10. KOks, S.; Keermann, M.; Reiman |
