Pathway activity를 통한 암 연관 유전자 발현 데이터의 분석

Abstract

암은 현대인의 주요 사망원인으로 암이 발생하거나 암 발생이 억제되기 위해서는 oncogene과 tumor suppressor gene(TSG)에 다단계적인 변이가 복합적으로 작용하여 나타나게 된다. 암의 발생을 연구하기 위한 유전자 발현 분석기술은 유전자 발현 양상의 다양성에 근거하여 암을 분류할 수 있는 획기적인 비전을 제시해 왔다. 유전자 발현 기반의 기존 분류방법들은 유전자 그룹의 발현양상과 기능별 카테고리의 유사성을 확인하는데는 효과적이었지만 분석에 불필요한 수많은 표식 유전자를 포함하고 있으므로 분류수행 효율을 저하시키는 단점이 있다. 이러한 문제점을 보완하고 대용량의 실험 데이터에서 유전자 그룹의 up/down regulation 정도를 확인하기 위해 pathway를 기반으로 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 암의 발생과 억제에 관여하는 oncogene, TSG, 그리고 이들의 공통 기능을 갖고 있는 dual-function gene에 초점을 맞추어 dual-function gene이 특정 조건하에서 oncogene으로서, 혹은 TSG로서 작용하는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 암에서 발현된 유전자 데이터를 사용하여 pathway를 확인하였으며 pathway activity score 분석을 통해 조건에 따라 영향을 받는 유전자인 condition-responsive genes(CORGs)를 확인하였다. 그 결과 TSG의 대사경로는 dual-function gene들과 거의 유사하다고 예상되지만 oncogene의 경우는 dual-function gene의 대사경로와 대부분의 경우는 유사하지만 특정한 몇몇의 대사경로에서 차이를 보였다. 각 pathway별로 추정된 pathway activity를 확인했을 때에는 oncogene과 TSG들이 발현되고 기능을 하기 위해서 생산, 전달 및 사멸하는 과정에서 오류가 발생되면 oncogene과 TSG 들이 제 기능을 하지 못하고 정상 세포들이 암으로 진행되는 것으로 예상되었다. 따라서, 각 pathway별로 암세포와 정상세포 사이에서 유의한 작용을 하고 있는 유전자를 우선적으로 선정하고 그 유전자들의 pathway activity score를 구하여 CORGs를 확인한 결과 암에서 발현되는 CORGs의 정보는 pathway를 기반으로 하는 새로운 항암치료를 위한 하나의 새로운 단서가 될 수 있음을 입증하였다.