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이현주 교수팀, 암 연관 마이크로 RNA 순위화 방법론 개발

  • 이석호
  • 등록일 : 2016.12.13
  • 조회수 : 1335

 

 

 

 

 

 

암 연관 마이크로 RNA 순위화 방법론 개발

- 암 관련 데이터 분석 및 통합…이현주 교수팀 Scientific Reports 논문

 

 

 

그림1


[그림 1] 방법론 요약 (a) 유전자 및 마이크로 RNA 발현 및 마이크로 RNA과 질병 (암) 관계성 정보를 수집한다. (b) 암 과 연관성이 높은 특징들을 분석 및 파악한다. (c) 선택된 특징들을 순서 통계량 기반의 방법을 통합 점수를 계산하고, 마이크로 RNA를 순위화 한다. (d) 암 연관 마이크로 RNA에 대해 생체 경로 분석 및 생존 시간 분석을 수행한다.

 

 

□ GIST(광주과학기술원) 전기전자컴퓨터공학부 이현주 교수팀이 암과 연관성이 높은 마이크로RNA*를 순위화 하는 방법론을 개발했다. 개발된 방법론은 암 진단과 치료에서 활용 가능한 마이크로RNA를 발굴하는 데 기여할 것으로 기대된다.

  * 마이크로 RNA : 20~22 뉴클레오타이드로 구성된 작은 RNA 분자. 다른 유전자의 3` 비해독 영역(3` untranslated region)에 결합해 상보적인 서열을 이루면서 유전자의 발현을 제어하는 역할을 한다. 특히 발암 유전자와 암을 억제하는 데 중요한 역할을 하기 때문에 암의 진단과 예후에서 중요한 바이오 마커로 활용된다.

 

□ 연구팀은 암과 연관성이 높은 마이크로 RNA의 특징들을 파악하고, 이들을 순서 통계량(order statistics)* 기법을 활용해 암과 연관성이 높은 마이크로 RNA들을 순위화 했다.

  * 순서 통계량 : 표본을 취하여 크기 순서대로 배열한 값. 크기가 n인 랜덤 샘플들의 측정값 x1, x2, x3, ⋯, xn을 작은 값에서 큰 값 순으로 배열한 것이다. x(1), x(2), x(3), ⋯, x(n)으로 나타내기도 한다. x(1)은 최소값, x(n)은 최대값을 의미하며, 넓은 의미로는 x(1), x(2), x(3), ⋯, x(n)의 함수를 순서 통계량이라고 한다.

 

  ○ 연구팀은 먼저 개별 암 세포들에서 획득한 암 데이터들로부터 마이크로 RNA의 발현량, 메신저 RNA와의 발현량 연관성 및 시퀀싱 유사도 등이 암과 연관성이 높은 마이크로 RNA 들의 특징들임을 파악했다.

 

  ○ 이어 순서 통계량 기법을 활용해 특징들의 통합된 점수를 계산한 후, 이를 기반으로 마이크로 RNA들을 순위화 하는 방법을 개발했다.

 

  ○ 연구팀은 개발한 방법론을 뇌종양, 난소암, 전립선암, 유방암 샘플에 적용해 각 암에 중요한 마이크로 RNA들을 발굴 및 순위화 했다. 그 결과 높은 순위에 있는 마이크로 RNA들은 기존에 암과 연관성이 검증된 마이크로 RNA가 많았으며, 낮은 순위의 마이크로 RNA는 암과의 연관성이 거의 없었다. 기존의 방법론들과 비교했을 때, 암과 연관성이 높은 마이크로 RNA를 발굴하는 데 있어서 훨씬 더 뛰어난 성능을 보였다.

 

 

이현주 교수팀

 

 

 

□ 이현주 교수는 “개발된 방법론은 여러 암과 관련된 핵심적인 마이크로 RNA들을 발굴하는 데 널리 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

 

□ 이번 연구는 GIST 연구원(GIST Research Institute, GRI)과 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐으며 논문은 네이처 자매지인 사이언티픽 리포츠 (Scientific Reports) 10월 13일자에 게재되었다.    <끝>

 

 

 

대외협력팀

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