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Oncomine IC50 #

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  • 최초 작성자
    Hey-young
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Structured data

Category
Software

Oncomine 에서 sensitive/resistant 의 정의(IC50) #

Oncomine에서는 약물에 대한 반응을 sensitive한 반응과 resistant한 반응으로 나누고 있습니다. 그리고 이것은 IC50를 적용하고 있는데, IC50의 정의는 다음과 같습니다.

IC50 #

IC50은 inhibitory concentration 50, inhibition concentratin, 저해농도를 뜻합니다. 특정 생물학적 또는 생화학 적 기능을 억제하는 물질의 효과를 측정합니다. 즉, A가 주는 반응이 100%라고 가정했을때, B가 이를 50% 억제할 수 있는 B의 농도를 A반응에 대한 B의 IC50이라고 합니다. 만약 IC50이 1.4μg/ml라면 어떤 반응을 50% 저해시키는데 필요한 농도는 1.4μg/ml입니다.

이와 비슷한 개념으로 LD50이라는 것은 Lethal Concentarion 50의 약자로 대상 집단의 50%죽음을 초래할 때 어떤 물질의 농도를 말합니다.

동물실험에서 IC50은 반수 치사 농도를 말하는데, 1회의 노출로 인해 실험동물의 50%를 사망시키는 공기중 물질농도입니다. 실험동물을 동일한 케이지에 나누고 각 케이지에 농도를 달리하여 어떠한 물질을 투입했을때, 30분~1시간 등 정해진 시간내에 50%의 실험동물이 치사에 이르는 케이지에 투여된 물질 농도를 IC50으로 정합니다.

농도의 단위는 용질g/용액(부피)의 값으로 표시하여, 1M은 분자량g/1L가 되며, 1μM은 1/1,000,000으로 계산됩니다.

Oncomine에서 IC50을 이용한 예 #

* Sanger_and_CCLE_Cell_Line_Panel_Drug_Sensitivity_Calling_Strategies (논문)
* In the CCLE publication (Barretina et al., PMID 22460905) they studied 24 different compounds across their cell line panel.
* The supplementary materials provided IC50 values for all 24 compounds studied. Compendia Bioscience then determined drug sensitivity calls (sensitive, intermediate, and resistant) by 3-bin k-means clustering of -logIC50 values

이 논문의 글을 보면, 데이터를 다운받은 후에 -logIC50값을 취해서 k-means clustering을 했다는게 나옵니다. drug와 cell line에 따라 3개의 cell line 그룹으로 k-means clustering을 하고 이 3개의 그룹에서 각 drug에 대한 sensitive, intermediate, resistant를 정의하였습니다.

* OncoPredictor High copy number gain of ERBB2 occurs in 1% of lung cancer patients and predicts sensitivity to lapatinib in lung cancer cell lines(BOLD)
* [Oncomine 포스터](https://www.lifetechnologies.com/content/dam/LifeTech/Documents/PDFs/Oncomine/2011OP_lapatinib.pdf)

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ONCOPREDICTOR 포스터(Oncomine회사에서 제작함)를 보시면, Figure1번에서도 cell line에 따라 sensitive, intermediate, resistant정의가 되어있습니다.

* Molecular Target Class Is Predictive of In vitro Response Profile

논문

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ONCOPREDICTOR 포스터의 Figure1이 레퍼런스로 두고 있는 논문은 "Molecular Target Class Is Predictive of..."논문입니다. 이 논문에 Figure1A,B는 각 drug를 처리한 311개 cancer cell line별로 IC50을 산출한 결과를 그래프로 나타냈습니다. 앞에 언급한 논문들도 마찬가지로 k-means로 clustering해서 얻어진 3개의 cancer cell line그룹 각각에 대해 각 drug의 gIC50을 그리면 이런 그래프가 나올 것입니다. Figure1A에서 사용된 GSK가 Lapatinib보다 cell line그룹에 대해 전반적으로 sensitive하다는 결론을 내릴 수 있고, 특정 drug에 대한 sensitivity를 비슷한 방법으로 얻을 수 있습니다.

* Systematic Identification of Combinatorial Drivers and Targets in Cancer Cell Lines 논문의 supple 데이터

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"Molecular Target Class Is Predictive" 논문의 결과를 이용하여 sensitive/non sensitive를 나눈 논문입니다. 이 논문에서 supplementary data 1(S1)가 앞 논문의 GSK그래프에 2차미분을 적용하였습니다. 그 변곡점 앞뒤로 sensitive와 resistant를 구분하였습니다. (뒤에 변곡점이 하나 더 있어서 이를 sensitive/intermediate/resistant라고 정의할 수 있을 것 같습니다.)

기본적으로 Oncomine은 IC50을 적용하여 약물에 대한 반응을 나누고 있습니다.

Reference #

http://www.komabiotech.co.kr/www/board/board_viewing.phtml?no=935&page=60&type=tboard_board1

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20406975

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23577104

https://www.lifetechnologies.com/content/dam/LifeTech/Documents/PDFs/Oncomine/2011OP_lapatinib.pdf

www.oncomine.org

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