대장암은 우리나라에서 가장 급격하게 발생이 증가하는 암종의 하나로 유전성 대장암은 전체 대장암의 5-15%를 차지한다. 유전성 대장암은 크게 유전성 비용종증 대장암과 유전성 용종 증후군에서 발생하는 대장암으로 나눌 수 있고, 유전성 용종 증후군에는 가족성 용종증, 포이츠-예거증후군, 유년기 용종증, MYH 연관 용종증 등이 이에 해당한다. 유전성 대장암은 원인 유전자의 배선돌연변이에 기인하므로 산발성 대장암에 비하여 암이 조기 발생하고, 동시성 및 이시성 암이 흔하며, 대장 이외의 장기에도 종양을 비롯한 질병을 일으키는 특징이 있다. 유전성 대장암은 환자뿐 아니라 가족구성원에 대한 유전자 검사, 유전 상담, 조기 진단을 위한 정기검진이 매우 중요하며, 이러한 환자 및 가족구성원의 효율적 관리를 위한 유전성종양 등록소의 역할이 중요하다. 본 논문에서는 유전성 대장암에 해당하는 질환들의 임상적/유전적 특성, 치료, 유전자 검사 및 정기검진 프로그램에 대하여 고찰하고자 한다.
BRCA1과 BRCA2 유전자 돌연변이는 상염색체 우성양상으로 유전되면서 유방암과 난소암 발생위험을 높이는 것으로 알려져 있다. BRCA1 유전자 돌연변이를 가진 사람은 70세까지 난소암이 발생할 평균 누적위험도가 39% 가량 되고, BRCA2의 경우는 11% 가량된다. 이외에도 린치 신드롬이라고도 불리는 유전성 비용종성 대장암의 경우에도 난소암의 위험도가 높아지는 것으로 알려져 있으나, 유전성 난소암의 90% 정도는 BRCA 유전자 돌연변이에 기인하는 것으로 생각된다. 본 증례는 난소암 및 다른 암의 가족력을 보이면서 난소암으로 진단된 한국 여성의 사례로 본인과 두 딸 중 한명에서 BRCA1 유전자 돌연변이가 발견된 경우로, 가족력과 유전자 검사에 근거한 유전성 난소암 고위험군의 식별과 관리의 중요성을 시사한다.
현재까지 다양한 암의 발병 원인이 밝혀졌는데, 그 중 하나로써 DNA에 돌연변이가 축적되어 유전체가 불안정 해짐에 따라 암이 발생될 수 있는 기작들이 주목받고 있다. 생물정보학과 유전체학의 발달에 따라 질병 연구에 있어서 보다 더 정확하고 신뢰성 있는 바이오마커를 찾는 것이 가능해졌다. 따라서, 생물정보학과 유전체학의 연구 기반을 바탕으로 한 암의 바이오마커는 암의 조기진단뿐만 아니라, 더 나아가 암 발생 예측과 암환자의 예후 진단에 적용될 수 있다. 최근 들어 인간 유전체에서 약 45%를 차지하는 이동성 유전인자(transposable elements, TEs)가 유전자의 발현 조절과 DNA의 돌연변이를 유도함으로써 다양한 질병에 영향을 미친다는 사실이 밝혀짐에 따라, 이러한 이동성 유전인자들이 암의 발생과 어떤 연관이 있는지에 대한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 따라서 우리는 이동성 유전인자가 대장암과 어떤 연관성이 있는지에 대해 조사를 하였으며, 이를 어떻게 바이오마커로 활용할 수 있는지 알아보았다. 우선, 이동성 유전인자 중 인간 유전체에 많이 존재하면서 유전체에 많은 영향을 미치는 LINE-1 (long interspersed nuclear element-1, L1)과 Alu, LTR (long terminal repeat) 위주로 확인하였다. 흥미롭게도, 대장암 세포에서 LINE-1의 저메틸화, APC 유전자 내에 LINE-1 삽입, Alu의 저메틸화와 과메틸화, LTR 삽입에 따른 isoform 발생 등이 특징적으로 나타나는 것을 알 수 있었다. 또한 원발암유전자에서의 L1 저메틸화가 대장암 전이의 바이오마커로 쓰일 수 있다는 것과 Alu에 의한 MLH1 돌연변이가 가족성 및 유전성 대장암에서 흔히 발견된다는 것을 알 수 있었다. 이 때 이동성 유전인자에 의하여 영향 받는 유전자들의 발현을 in silico 발현 분석을 통하여 분석하였으며, 조직별, 성별 특이적 발현 양상을 제시하였다. 이들을 토대로 대장암 바이오마커를 개발하여 유전성 대장암의 예측 및 대장암 진단 또는 대장암 예후 예측을 통한 개인 맞춤형 치료에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
암 관련 유전자를 후성유전학적으로 제어하는 방법에는 miRNA, DNA 메틸화, 그리고 히스톤 단백질의 변형에 의해서 가능하다. 그러나 후성유전학적 방법을 통해서 암 관련 유전자를 제어하기 위해서는 첫째, 한 유전자에 여러 miRNA들에 의해서 조절되기 때문에 선택의 문제가 있으며, 둘째, 암 관련 유전자를 제어하는 DNA 메틸화 패턴이 다양하며, 셋째, 히스톤 단백질의 변형 자체가 다양하며 각 유전자에 대한 히스톤 변형의 특이성이 있다. 따라서 후성유전학 기반 하에서 암 관련 유전자를 제어하기 위해서는 시스템 수준에서의 접근이 바람직하다. 본 연구에서는 암 관련 유전자의 네트워크를 구축하고, 이 네트워크를 기반으로 암 유전자를 제어하는 miRNA에 최우선 순위를 부여하는 방법, 암 유전자의 DNA 메틸화 모티프 패턴을 분석하는 방법, 히스톤 변형과 암 관련유전자의 상관관계를 분석하는 방법을 제시하고자 한다.
모든 암 세포는 체세포 변이를 동반한다. 따라서 암 유전체 변이 분석에 의하여 암을 발생시키는 유전자 및 진단/치료법을 찾아낼 수 있다. 본 연구에서는 차세대 시퀀싱 데이터를 이용하여 암 특이적 단이 반복 변이(copy number variation, CNV) 유형을 밝히는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방식은 암 환자의 정상 세포와 암세포로부터 얻어진 정상 유전체와 암 유전체를 동시 분석하여 각각 CNV 후보 영역을 추출하며, 통계적 유의성 분석을 통하여 암 특이적 CNV 후보 영역을 선별하고, 다음 후처리 과정에서 참조 표준 서열(reference sequence)에 존재하는 오류 영역 보정 작업을 수행하여 정확한 암 특이적 CNV 영역을 추출해 낸다. 또한 다수의 대용량 유전체 데이터 동시 분석을 위하여 맵리듀스(MapReduce) 기법을 기반으로 하는 병렬 수행 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 병리학적 생체조직을 생체 이종이식(Xenograft) 방법으로 배양하여 생체조직의 전자기적 특성을 분석하였다. 다 자란 암 조직을 측정하기 직전에 살아있는 누드 마우스에서 적출하여 측정에 사용하였기 때문에 측정에 사용된 종양이 살아있는 조직과 거의 유사한 상태를 유지할 수 있었다. 신선한 사람의 종양 조직을 사용하여 측정된 본 논문의 결과는 높은 신뢰성을 줄 수 있을 것으로 생각된다. 뇌종양, 대장암, 위암, 유방암 등 4종의 암 조직의 유전율 값을 45 MHz - 5 GHz대역에서 측정하였다. 유전율 측정을 위해 모두 58개의 이종이식방법으로 배양된 암 조직이 사용되었다. 측정값을 비교, 분석하였을 때 암 조직들은 종류에 관계없이 거의 유사한 유전율 값을 나타내는 것을 볼 수 있었다. 암 조직의 유전율 값을 정상조직의 유전율 값과 비교해 본 결과, 위암 조직을 제외하고는 암 조직의 유전율 값이 뇌종양, 대장암, 유방암 조직 모두에서 정상조직에 비해 측정 주파수 대역에서 높은 값을 가졌다.
목적: 유전성 유방암 가계에서 BRCA 유전자 돌연변이 결과 공유의 중요성은 가족검사를 통해 돌연변이 보인자를 확인하고 적극적인 암 발생 감시와 예방적 치료를 제공하는데 있다. 본 연구를 통하여 유전성 유방암 가계에서 돌연변이 사실에 대한 공유 정도, 등친 별 의사소통 차이와 이에 영향을 미치는 요인을 확인하고자 한다. 대상 및 방법: 한국인 유전성유방암 연구에 등록되어 BRCA1 또는 BRCA2 돌연변이가 확인된 발단자 106명을 대상으로 검사 후 유전상담, 유전성 유방암 지식도 평가, 돌연변이 사실에 대한 가족간의 의사소통 과정, 가족 검사 현황에 대해 설문조사를 시행하였다. 결과: 최종 응답자 106명 중 99명은 적어도 한 명 이상의 친족에게 자신의 유전자 검사결과를 알렸으며, 일등친 가족에게만 알린 경우는 68.7%, 일등친과 이등친 이상의 가족에게 돌연변이 사실을 알린 경우는 31.3%였다. 단변량 분석결과 일등친 가족에게만 검사결과를 알린 군이 이등친 또는 삼등친 가족에게 돌연변이 사실을 알린 군에 비해 기혼자의 비율이 더 높았으며, 검사 후 유전상담일로부터 설문조사 시점까지 기간이 유의하게 짧은 것으로 나타났다. 가족에게 돌연변이 사실을 알린 이유에 대해서는 가족들에게 BRCA 유전자 돌연변이 가능성과 유방암 발병위험성을 알리기 위함에 가장 큰 비중을 차지하였다. 결론: 유전성 유방암 가계에서 BRCA 돌연변이 사실에 대한 정보를 보다 많은 가족과 공유하기 위해서는 유전상담 시 환자 개개인의 가계 구조를 파악하여 차별화된 의사소통 방법을 제시해 주어야 할 것이다.
Purpose: The awareness of hereditary breast and ovarian cancer (HBOC) and BRCA testing is increasing in Korea. Compared to the sizable research on HBOC knowledge among breast cancer women, studies in the ovarian cancer population are limited. This paper aimed to investigate the level of knowledge of hereditary ovarian cancer and anxiety in women diagnosed with serous ovarian cancer in Korea and determine differences in the knowledge and anxiety according to whether genetic testing was undertaken and whether BRCA1 or BRCA2 mutations were present. Methods: Using a descriptive research design, a cross-sectional survey was conducted on 100 women diagnosed with serous ovarian cancer at N hospital in Gyeonggi-do, Korea, from July to November 2018. The collected data were analyzed by descriptive statistics, independent t-tests, one-way analysis of variance, and Pearson's correlation coefficient using the SPSS 21.0 program. Results: The hereditary ovarian cancer-related knowledge score was mid-level (mean score 8.90±3.29 out of a total of 17), as was the state anxiety level was mid-level (mean score 47.96±3.26 out of possible score range of 20-80). Genetic knowledge of hereditary ovarian cancer was associated with age, education, occupation, genetic counseling, and BRCA mutations. There were no statistically significant factors related to anxiety and there were no statistically significant correlations between knowledge level and anxiety. Conclusion: More comprehensive education on gene-related cancer is needed for ovarian cancer patients, especially for items with low knowledge scores. A genetic counseling protocol should be developed to allow more patients to alleviate their anxiety through genetic counseling.
지지 벡터 기계(Support Vector Machine; SVM)는 기본적으로 이진분류를 위해 고안되었지만, 최근 다양한 분류기 생성전략과 결합전략이 고안되어 다중부류 분류에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 OVR(One-Vs-Rest) 전략으로 생성된 SVM을 NB(Naive Bayes) 분류기를 이용하여 동적으로 구성함으로써, OVR SVM을 이용한 다중부류 분류 시스템에서 자주 발생하는 동점을 효과적으로 해결하는 방법은 제안한다. 이 방법을 유전발현 데이터를 이용한 다중부류 암 분류에 적용하였는데, 고차원의 데이터로부터 NB 분류기 구축에 유용한 유전자를 선택하기 위해 Pearson 상관계수를 사용하였다. 14개의 암 유형과 16,063개의 유전발현 수준을 가지는 대표적인 다중부류 암 분류 데이터인 GCM 암 데이터에 적용하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.
본 연구는 국내 외의 종양유전간호 관련 연구를 분석하여 연구동향을 파악하고자 하였다. 종양유전간호 관련 주제로 학술지에 게재된 논문들의 초록에서 제시한 핵심어들을 중심으로 한 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 핵심어이자 중심성이 높은 주제어로 Nurse, Cancer, Genetic, Patient, Knowledge, Care, Genetic Test 등이 확인되었으며, 시기별 연구동향을 확인한 결과, 2003년 이후 Information, Care, Knowledge 등의 주제어를 포함한 연구들이 증가하였다. 간호학의 메타 패러다임으로 주제어를 분류한 결과, 건강, 간호, 인간, 환경 순으로 중심성이 높게 나타났다. 건강 영역 중 건강 위험 범주에서 Genetics, Risk, 건강 증진 범주에서 Genetic Test, Prevention 등이 가장 높은 빈도로 나타났다. 본 연구를 통해 종양유전간호 연구의 동향을 파악할 수 있으며, 유전성 암 환자들을 위한 간호 중재에 주축이 되는 간호사의 역할 및 중재프로그램 개발의 방향 설정에 활용될 수 있다는 점에서 의미가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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