배경: 혈액제제 내에 혼입된 백혈구로 발생하는 부작용을 예방하기 위해서 백혈구필터를 이용한 백혈구의 제거가 널리 이용되고 있다. 그러나 상용 백혈구 필터로는 이식편대숙주병을 예방하기에는 충분한 백혈구제거가 되지 않아 고가의 기기를 이용한 방사선 조사를 시행하고 있는 실정이다. 한편 항체를 대체하는 압타머를 이용한 기술들이 활발히 개발되어 임상에 사용되기 시작하고 있다. 이에 백혈구에 결합하는 압타머를 이용한 압타머필터를 개발 하여 그 효율과 임상적용 가능성을 평가하고자 하였다. 방법: 포항공대 압타머사업단에 CD45항원에 결합하는 압타머 선별을 의뢰하여 제공받았으며 이를 비드에 부착시켜 백혈구와 결합하도록 한 후 자석을 이용해 제거하는 형식의 압타머필터를 개발하였다. 대한적십자사 혈액원에서 제공받은 백혈구제거적혈구 14단위에 압타머필터를 사용하여 잔여 백혈구를 제거한 후 백혈구 제거율과 적혈구 회수율, 세균배양을 시행하였다. 결과: 압타머필터 후 백혈구는 45.6%가 제거되었으며 92.8%의 적혈구회수율을 보였다. 세균배양에서는 아무것도 자라지 않았다. 결론: 압타머를 이용한 세포제거 기술을 혈액 필터에 적용하고자 CD45항원에 결합하는 압타머를 발굴하여 비드에 부착한 후 수혈 혈액을 필터링함으로써 해당 항원을 가진 세포 즉 백혈구를 제거하도록 하는 압타머필터를 개발하여 이를 평가하였다. 향후 압타머 부착 효율 및 필터과정 개선, 다른 항원에 대한 압타머 적용 등을 통해 혈액제제에서 백혈구 제거율을 높여 이식편대숙주병 예방을 위한 방사선조사를 대체하는 등 임상에 적용할 수 있을 것으로 생각된다.
새로운 산화환원 표지자를 이용한 압타머 기반의 전기화학적 트롬빈 검출 바이오 센서를 개발하였다. 1차 지방족 아민(primary aliphatic amine) 으로 개질한 압타머를 전기 전도성 고분자 poly-(5,2':5',2"-terthiophene-3'-carboxylic acid) (polyTTCA) 층 위에 공유결합을 통해 고정하여 센서 표면을 개질하였다. Tetrabromophenolphthalein ethyl ester (KTBPE)를 압타머와 상호 작용시켜 전기화학적인 산화환원 표지자로 사용하였다. 압타머로 개질한 층 위에 KTBPE의 산화반응을 differential pulse voltammetry (DPV)를 사용하여 조사하였으며, 최종 센서의 특성은 voltammetry, QCM, and ESCA 를 사용하여 조사하였다. KTBEF와 압타머 센서와 반응 후, KTBPE의 산화 피크는 감소하였다. 센서의 선형 동적 범위는 10.0 ~ 100.0 nM 이었으며, 이 때 검출 한계는 $1.0{\pm}0.2nM$이었다.
우리나라 암 발생빈도 중 간암은 위암에 이어 두 번째로 흔한 암으로서 조기에 발견될 경우는 치료성적이 우수하여 조기 발견이 대단히 중요시된다. 본 시스템은 간암의 조기발견을 위한 생체 정보 예측 시스템으로, 간암으로 확진된 환자 와 간암이외의 대조군의 혈청을 바이오칩에 반응시켜 압타머 단백질 바이오칩 프로파일을 기계학습을 통해 분류하는 시스템이다. 본 논문에서는 총 85샘플로 구성된 간암 확진환자와 310샘플로 구성된 간암이외의 대조군의 혈액시료를 1149의 서로 다른 올리고로 구성된 압타머 단백질 바이오칩에 반응시켜 획득한 데이터를 인공신경망을 통해 분석한 결과 95.38~97.95%의 분류 성능을 보였다.
압타머칩은 (주)제노프라에서 개발한 새로운 개념의 바이오칩으로서, 압타머(aptamer)를 이용하여 혈액중의 특정 단백질군의 상대적인 양의 변화를 측정할 수 있으며, 질병 진단에 바로 응용할 수 있는 도구이다. 본 논문에서는 압타머칩 데이터 분석을 통해 심혈관 질환 환자의 질병 진행 단계를 예측할 수 있음을 보인다. 정상, 안정/불안정성 협심증, 심근경색의 네 단계로 표지된 환자의 혈액 샘플로부터 제작한 (주)제노프라의 3K 압타머칩 데이터를, 일반 DNA 마이크로어레이 분석과 동일한 과정을 거쳐 분류한 결과, 각 단계별 환자샘플이 확연히 구분되는 것을 확인하였다. 분산분석 결과 P-Value를 이용하여 자질 선택을 수행하고, 분류 알고리즘으로는 신경망, 결정트리, SVM, 베이지안망을 적용한 결과. 각 알고리즘별로 50대 남성환자 31개의 샘플에 대하여 $77{\sim}100%$의 정확도로 심혈관 질환의 단계를 구분해내었다.
압타머칩은 혈청(serum) 내의 지정된 단백질의 상대적 양을 직접 측정할 수 있는 바이오칩으로서, 의학적 질병 진단에 유용하게 사용할 수 있는 툴이다. 압타머칩 데이터 분석에는 기존의 마이크로어레이 분석기법을 그대로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 Potential SVM(PSVM)을 이용하여, 심혈관질환 샘플 기반의 압타머칩 데이터에서 바이오마커 후보 단백질을 선정한 결과를 정리한다. PSVM은 분류 알고리즘으로서 뿐만 아니라 자질 선택(feature selection)에서도 우수한 성능을 보이는 알고리즘으로 알려져 있다. 심혈관 질환의 단계에 따라 구분한 4개 클래스, 135개 샘플로 구성된 3K 압타머칩 데이터에 대해 PSVM을 적용하여 자질을 선택하고 분류성능을 측정한 결과, 마이크로어레이에서의 자질 선택에 많이 사용되는 Gain Ratio 기법과 비교하여 보다 적은 수의 단백질 정보로 보다 나은 분류 성능을 보임을 확인하였다. 더불어, PSVM을 이용해 선택한 단백질군을 심혈관 질환 진단을 위한 바이오마커 후보로 제시한다.
탄소나노점@실리카를 신호 형질 소재로 이용한 측면 유동 면역 형광 분석법을 개발하여 폐암 바이오마커 중에 하나인 레티놀 결합 단백질 4의 농도를 분석하는 데 적용하고자 하였다. 측면 유동 면역 형광 분석법에서 항원 검출을 위해 바이오리셉터로 주로 사용하였던 항체 대신 좀 더 경제적이고, 장기간 보관성이 용이하며, 특정 표적 단백질에 대해 친화력이 강한 압타머를 니트로셀룰로오스 멤브레인에 사용하였다. 레티놀 결합 단백질 4에 특이적이며 5' 말단을 비오틴으로 변형한 압타머를 뉴트라비딘과 반응시켜 비오틴과 뉴트라비딘의 강한 결합력에 의해 압타머가 니트로 셀룰로오스 멤브레인에 고정되도록 하였다. 압타머가 고정된 스트립에 레티놀 결합 단백질 4 항체를 공유결합으로 고정한 탄소나노점@실리카 블루 형광 신호 형질 나노입자와 레티놀 결합 단백질 4 항원을 측면 유동 방식으로 흘려 주어 샌드위치 복합체를 형성하였다. 이렇게 형성된 샌드위치 복합체에서 탄소나노점@실리카 나노입자에 의한 형광 신호를 측정하여 항원 농도를 분석하기 위한 최적의 조건을 선정하기 위해 전개 완충용액에 첨가된 계면활성제의 농도, 이온 세기를 변화시키면서 블로킹 시약을 추가적으로 사용하였다. 그 결과 150 mM NaCl 및 0.05% Tween-20을 포함하는 10 mM Tris 완충용액(pH 7.4)에서 0.6 M 에탄올아민을 블로킹 시약으로 사용하였을 때 니트로셀룰로오스 멤브레인에 도포된 압타머와 레티놀 결합 단백질 4 항원 및 탄소나노점@실리카 나노입자로 레이블링한 항체가 결합하여 최적의 형광분석신호를 내는 것을 확인 가능하였다. 이러한 결과는 현장진단검사 키트로 현재 각광을 받고 있는 측면 유동 면역 형광 분석법에서 항체 대신 압타머를 니트로셀룰로오스 멤브레인에 고정함으로써 좀 더 경제적이며, 장기간 보관이 용이한 측면 유동 면역 형광 분석 칩을 제작하여 폐암 질환 진단용 바이오마커 검출이 가능함을 시사하였다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅을 활용한 뉴럴 네트워크 기반의 휴대용 질병 진단 플랫폼 구현 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 임상 데이터 수집, 진단 알고리즘 및 반응 물질 선정, 진단 플랫폼 구현으로 구성된다. 진단 알고리즘 검증을 위해서 총 401명(정상인 314명, 간암환자 87명)의 혈액과 1,146개의 압타머(aptamer)로 구성된 마이크로 어레이로부터 얻어진 임상 데이터를 사용 하였다. 검증 결과, 최종적으로 32개의 선별된 압타머를 사용하여 97.5%로 간암 여부를 판별 할 수 있었다. 이것을 바탕으로 32개의 생체 신호를 입력으로 가지는 휴대용 질병 진단 플랫폼을 설계 및 구현하였다.
최근 연구결과에 의하면 심장질환을 포함한 심혈관질환은 성별에 관계없이 미국 및 전 세계적으로 질병사망의 주요 원인으로 조사되었다. 본 연구에서는 보다 효율적으로 진단하기 위해 진단의사 결정 보조시스템에 대해서 다룬다. 개발된 시스템은 혈청 내의 특정 단백질의 상대적 양을 측정할 수 있는 바이오칩인 압타머칩을 이용해 생성한 환자들의 칩 데이터를 Support Vector Machine, Neural Network, Decision Tree, Bayesian Network 등의 총 4가지 기계학습 알고리즘으로 분석하여 질환단계를 예측하고 진단을 위한 보조정보를 제공한다. 논문에서는 총 135개 샘플로 구성된 3K 압타머칩 데이터에 대해 측정된 초기 시스템의 질환단계 분류성능을 제시하고 보다 유용한 진단의사결정 보조 시스템을 구성하기 위한 요소들에 대해서 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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