생물정보학은 많은 연구방향을 제시하기도 하고, 결과를 도출하기도 한다. 최근 콜로라도 대학 암센터 과학자들이 생물정보학 기술을 이용해 질병에 적합한 약을 찾는 연구 결과를 발표하였다. 연구진들은 실제 어떤 유전자들이 세포에서 암 발생을 촉진하는지 예측하고, 관련 질병의 유전원인을 억제하는 가장 적합한 Kinase를 추천해 주는 프로그램들을 개발하였다(Kinase Addiction Ranker,KAR).

Kinase Addicion Ranker (KAR) #

KAR은 환자에 암을 일으키는 특정 유전 이상에 가장 적합하게 타겟으로 하는 약물과 약물의 조합을 제시하는 프로그램이다. 많은 키나아제 억제제들은 실제 억제하고자 하는 것보다 더 많은 키나아제들을 억제하기 때문에 약물 A가 키아나제 B를 억제하도록 디자인되어 있다 할지라도, 약물 A는 키나이제 C와 D도 억제할 수 있는 것이다. 따라서 이러한 모호성을 해결하고자 KAR 프로그램을 개발하게 되었다고 발표하였다. 예를 들어, Crizotinib이라는 약물은 폐암을 유발하는 ALK-EML 융합 유전자를 잠재우도록 디자인되어 승인되어다. 하지만 이 약물은 ROS1 유전자에도 비슷한 효과를 나타내어 ROA2 재배치를 일으킨 환자를 대상으로 할 경우에도 치료효과를 나타내었다. 즉, Crizotinib이 ALK 억제제 뿐만 아니라 다른 곳에도 중요하게 사용될 수 있는 것이다. 즉, Kinase 억제제 내에는 하나 아니라 몇개 또는 많은 키나아제를 전체 또는 부분으로 억제할 수 있나는 내용이 담긴 프로파일이나 시그니처를 가지고 있다는 것을 알수 있다.

따라서 KAR프로그램은 두개의 데이터 소스를 이용하고 있는데, 타이로신 키나아제 억제제 (TKIs)로 알려진 약물의 효과가 기술된 데이터 소스와 이들 키나아제 억제제 시그니쳐와 암세포 패널을 대상으로 한 고해상도 스크리닝 데이터소스를 조합하여 타겟하는 약물을 예측하도록 개발되었다.

KAR 결과 #

어떤 암 세포주에서 질병의 성장에 가장 중요한 일을 하는 키나아제의 순서를 매기고, 존재하는 키나아제 억제제 약물과의 조합을 추천하는 KAR 툴을 이용한 연구결과는 다음과 같다. 우선, KAR 프로그램을 이용하여 151명의 백혈병 환자의 시료를 대상으로 특정 약물을 사용한 결과를 예측하고 시료 중 21개는 폐암 세포주에 적용하여 실험적으로 확인한 결과 민감도가 일치함을 확인하였다. 그리고, KAR은 폐암 세포주 H1581의 증식에 매우 중요한 역할을 하는 키나아제의 순서를 예측하여 이들 세포를 공격할 수 있는 조합된 타겟 치료제를 추천하였다. KAR 예측결과, ponatinib과 항암 효과가 있는 AZD8055의 조합이 폐암 세포의 증식을 억제하는 데 매우 효과적이라고 발표하였다. 본 프로그램은 Tan바사 연구실에서 다운받아 사용할 수 있도록 오픈되어 있다. (tanlab.ucdenver.edu/KAR)

참고논문 #

http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/early/2015/07/22/bioinformatics.btv427.short

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