전이성 대장암에서 어비툭스 반응 예측 모형 개발

국문 초록 (Abstract)

연구의 목적 및 내용
<대장암 개인별 맞춤의료 실현을 위한, 멀티오믹스 분석을 이용한 질병진행 예측 패널 개발>
- 대장암 유전자 변이양상에 기반한 질병진행 예측 모델 구현.
- 질병진행 환자군과 비질병진행 환자군 사이의 멀티오믹스 양상 차이 분석 및 확인.
- 질병진행 환자군의 특이적인 유전자 변이 중 차세대 분자-표적치료제의 후보 대상 물색.
- 개발된 질병진행 예측모델 패널 후향적 검증
- 검증된 질병진행 예측모델 패널 전향적 검증 및 임상적용
연구개발성과
◦ 2005-2013년 전이성 대장암으로 어비툭스-기반 항암치료를 받은 환자군을 선별하고, 이들 환자군의 임상, 병리학적 정보와 재발, 생존에 관한 정보를 데이터 베이스화함
◦ 두 코흐트에서 임상적,병리적 요소를 matched pair sample 10쌍, 총 20명의 대표 환자군을 선별였고 시료확보를 완료함.
◦ 확보한 시료를 이용하여 차세대 유전체 시퀀싱을 수행, 데이터베이스 구축 완료
• 개발된 어비툭스 반응예측 모델의 대상 환자군을 전체를 대상으로 한 후향적 검증 및 평가하여 논문 발표
• 어비툭스 저항성과 연관된 유전적 변이 중 차세대 분자, 표적치료제의 후보대상 탐색 및 임상연구 계획
• 검증을 통해 확립된 어비툭스 반응예측 모델의 시제품 제작 논의
• 2015년 전이성 대장암으로 근치적 수술을 시행받는 환자들을 대상으로, 확립된 어비툭스 반응예측 모델의 임상적용시도.
연구개발성과의 활용계획(기대효과)
• 경제,산업적 기대성과
- 전이성 대장암의 어비툭스 사용 후 반응 예측 바이오 마커 시장 선점
- 전이성 대장암의 개인별 맞춤치료 현실화를 위한 차세대 표적치료 대한 데이터 선점
• 기술적 기대성과
- 대장암에서 분자-표적치료제들의 개발에 중요한 기반 정보 구축
- 대장암의 개인별 맞춤치료법 개발의 가능성 제시
• 보건의료적 기대성과
- 바이오 마커 발굴을 통한 새로운 국민 보건의료 계획수립에 이바지
- 개인별 맞춤치료 구현을 통한, 무의미한 의료비 절감 효과 및 치료 성적 향상.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Purpose&Contents
〈Development of predictive model for Erbitux response in colorectal cancer using multi-omics analysis〉
- Establishment of multi-omics data base of colon caner
- Comparison of multi-omics pattern in progressive patient group vs. improgressive patient group.
- Investigation of novel target molecule for colon cancer therapy.
Retrospective validation of established predictive model.
Results
◦ We established the database of the clinicopatholgical information with prognosis from colon cancer patient with Erbitux based therapy during 2005-2013. We selected groups based on the clinicopathological factor and Erbitux treatment and samples for multi-omics analysis were collected.
◦ Multi-omics analysis from database established from colon cancer based on Erbitux treatment, We integrated data of multiple high-throughput platforms composed of multiple cancer cohorts: colon cancer treated by chemotherapy (Erbitux) from our lab. Somatic mutation, drug target fusion, copy number alteration was analyzed from Exome-seq. Gene expression was utilized for differential expression, alternative splicing, patient clustering, as well as survival analysis. The candidate genes were identified retrospectively and we published a number of papers.
Expected Contribution
- Globally, this database will provide robust integrated system to predict drug-genome mapping to better design genome-directed clinical trials.
- Rather than repeating futile clinical trials with high failure rate, this type of integrative approach drug responsiveness prediction from patient to preclinical to drug testing to genome to clinical trial outcome will profoundly enhance patient survival, especially in colon cancer.