KR102077058B1 - A method and kit for assessing risk of breast cancer using metabolite profiling - Google Patents
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Abstract
본 발명은 특정 바이오마커에 기반하여 유방암 관련 위험도를 평가하는 진단 방법에 관한 것으로, (a) 대상체(subject)에서 생물학적 시료를 채취하는 단계; (b) 상기 생물학적 시료에서 류신(leucine), 티로신(tyrosine), 아라키돈산(arachidonic acid), 프로스타글란딘 J2(prostaglandin J2), 프로스타글란딘 E2(prostaglandin E2) 및 감마리놀렌산(γ-linolenic acid)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 측정하는 단계; 및 (c) 상기 측정된 대사체의 수준을 정상 대조군 시료에서의 측정값과 비교하는 단계;를 포함하는 유방암의 예후 또는 위험도를 평가하는 방법이 제공된다.The present invention relates to a diagnostic method for assessing a breast cancer related risk based on a specific biomarker, the method comprising: (a) taking a biological sample from a subject; (b) leucine (leucine), tyrosine (tyrosine), arachidonic acid (arachidonic acid), prostaglandin J 2 (prostaglandin J 2), prostaglandin E 2 (prostaglandin E 2) and gamma-linolenic acid (γ-linolenic acid) in the biological sample Measuring at least one metabolite concentration selected from the group consisting of; And (c) comparing the measured level of the metabolite with the measured value in a normal control sample. A method for assessing the prognosis or risk of breast cancer is provided.
Description
본 발명은 특정 바이오마커의 농도를 측정하여 유방암 발병 위험도를 평가하는 방법 및 키트에 관한 것이다.The present invention relates to methods and kits for assessing the risk of developing breast cancer by measuring the concentration of certain biomarkers.
암은 보통 종양이라고 하며 신체 조직의 자율적인 과잉 성장에 의해 비정상적으로 자라난 덩어리를 의미한다. 암이 발생하면, 세포주기가 조절되지 않아 계속 세포분열을 하고, 주위 조직에 침윤하면서 빠르게 성장하고 신체 각 부위에 확산되거나 전이되어 생명을 위협한다.Cancer is usually called a tumor and refers to a mass that has grown abnormally due to autonomous overgrowth of body tissues. When cancer develops, the cell cycle is not regulated, resulting in continued cell division, rapid growth as it infiltrates surrounding tissues, and spreads or metastasizes to parts of the body, threatening life.
암이 유방의 유관 및 소엽에서 발생하는 것을 유방암이라고 한다. 유방암은 전 세계 여성에게 발생되는 암 중에서 사망률이 높은 암 중 하나이다.When cancer develops in the ducts and lobules of the breast, it is called breast cancer. Breast cancer is one of the highest mortality cancers among women worldwide.
2012년 통계 조사에 의하면, 산업발전에 따른 생활환경의 변화로 인해 여성의 유방암 발병률이 증가하고 있다. 유방암의 원인은 명확하게 밝혀지지 않았지만, 호르몬의 과다 분비, 서구화된 식습관, 출산의 유무, 유전적 원인 등의 다양한 인자들이 거론되고 있다.According to 2012 statistics, women's incidence of breast cancer is increasing due to changes in living conditions caused by industrial development. Although the cause of breast cancer is not clear, various factors, such as hormonal overproduction, westernized eating habits, childbirth and genetic causes, are being discussed.
유방암을 비롯한 대부분의 암은 조기 진단에 따라 치료 가능성이 현저히 증대된다. 일반적으로 암의 진단은 x-ray, CAT 스캔, NMR 등으로 얻어지는 진단적 정보에 의존한다. 그러나 이러한 방법은 진단 비용이 비싸고 인체에 침습적인 문제가 있다.Most cancers, including breast cancer, have a significantly increased therapeutic potential upon early diagnosis. In general, the diagnosis of cancer depends on diagnostic information obtained by x-ray, CAT scan, NMR, and the like. However, this method is expensive in diagnosis and invasive to the human body.
한편, 암을 조기에 진단하는 방법으로서 신규 바이오마커에 대한 연구가 진행되고 있다. 바이오마커는 단백질이나 DNA, RNA, 대사물질 등을 이용해 몸 안의 변화를 알아낼 수 있는 지표를 의미하며, 바이오마커를 활용하면 대상체의 정상 또는 병리적인 상태, 약물에 대한 반응 정도 등을 객관적으로 측정할 수 있다.Meanwhile, new biomarkers are being researched as a method for early diagnosis of cancer. Biomarker refers to an indicator that can detect changes in the body using proteins, DNA, RNA, metabolites, etc. Biomarkers can be used to objectively measure the normal or pathological condition of a subject and the degree of response to drugs. Can be.
상기 바이오마커는 특정 질병의 내적 표현형이라고 불리며, 특정 질병의 원인을 찾거나 발병 위험도를 측정하는데 이용될 수 있다. 세포 내의 대사물질과 대사회로를 총체적으로 분석하는 대사체학(metabolomics)은 질병의 바이오마커를 검출하는데 널리 사용되고 있다.The biomarker is called the internal phenotype of a particular disease and can be used to find the cause of a particular disease or measure the risk of developing it. Metabolomics, which collectively analyze metabolites and metabolic circuits in cells, are widely used to detect biomarkers in diseases.
암 발병 시기에 특이적으로 다량 또는 소량으로 존재하는 대사체를 암 특이적 마커로 사용할 수 있으며, 암이 발병되었는지 의심되는 환자로부터 생물학적 시료를 채취하여 암 특이적 마커의 변화 양상을 관찰함으로써 암의 유무를 예측할 수 있다.Metabolites that are present in specific or large amounts at the onset of cancer may be used as cancer-specific markers, and biological samples may be taken from patients suspected of developing cancer and observed for changes in cancer-specific markers. You can predict the presence or absence.
본 발명자들은 유방암과 관련된 다양한 대사체를 동정하고 유방암 발병과의 상관 관계를 규명하여 유방암의 위험성 또는 예후를 진단하는 방법을 제공하고자 하였다.The present inventors have attempted to identify various metabolites associated with breast cancer and to correlate with the development of breast cancer to provide a method for diagnosing the risk or prognosis of breast cancer.
본 명세서 전체에 걸쳐 다수의 논문 및 특허문헌이 참조되고 그 인용이 표시되어 있다. 인용된 논문 및 특허 문헌의 개시 내용은 그 전체로서 본 명세서에 참조로 삽입되어 본 발명이 속하는 기술 분야의 수준 및 본 발명의 내용이 보다 명확하게 설명된다.Throughout this specification, many papers and patent documents are referenced and their citations are indicated. The disclosures of cited papers and patent documents are incorporated herein by reference in their entirety, so that the level of the technical field to which the present invention belongs and the contents of the present invention are more clearly explained.
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 특정 대사체의 수준을 측정하여 유방암의 위험성 또는 예후를 진단하는 방법을 제공한다.The present invention is to solve the above-mentioned problems of the prior art, an object of the present invention to provide a method for diagnosing the risk or prognosis of breast cancer by measuring the level of a specific metabolite.
본 발명의 일 측면에 따르면, (a) 대상체(subject)에서 생물학적 시료를 채취하는 단계; (b) 상기 생물학적 시료에서 류신(leucine), 티로신(tyrosine), 아라키돈산(arachidonic acid), 프로스타글란딘 J2(prostaglandin J2), 프로스타글란딘 E2(prostaglandin E2) 및 감마리놀렌산(γ-linolenic acid)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 측정하는 단계; 및 (c) 상기 측정된 대사체의 수준을 정상 대조군 시료에서의 측정값과 비교하는 단계;를 포함하는 유방암의 예후 또는 위험도를 평가하는 방법이 제공된다.According to one aspect of the invention, (a) taking a biological sample from the subject (subject); (b) leucine (leucine), tyrosine (tyrosine), arachidonic acid (arachidonic acid), prostaglandin J 2 (prostaglandin J 2), prostaglandin E 2 (prostaglandin E 2) and gamma-linolenic acid (γ-linolenic acid) in the biological sample Measuring at least one metabolite concentration selected from the group consisting of; And (c) comparing the measured level of the metabolite with the measured value in a normal control sample. A method for assessing the prognosis or risk of breast cancer is provided.
일 실시예에 있어서, 상기 유방암의 예후 또는 위험도를 평가하는 방법에서 페닐알라닐페닐알라닌(phenylalanylphenylalanine), 페닐알라닌(phenylalanine), 트립토판(tryptophan), 스테아리돈산(Stearidonic acid), 프로스타글란딘 F2α(prostaglandin F2α) 및 레티놀산(retinoic acid)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 더 측정할 수 있다.In one embodiment, phenylalanylphenylalanine (phenylalanylphenylalanine), phenylalanine (phenylalanine), tryptophan (tryptophan), stearonic acid (Stearidonic acid), prostaglandin F 2α (prostaglandin F 2α) ) And one or more metabolite concentrations selected from the group consisting of retinoic acid.
일 실시예에 있어서, 상기 유방암의 예후 또는 위험도를 평가하는 방법에서 에이코사펜타엔산(eicosapentaenoic acid), 도코사펜타엔산(docosapentaenoic acid), 도코사헥사엔산(docosahexaenoic acid), lysoPC(lysophosphatidylcholine) 18:3, lysoPC 20:3, lysoPC 20:4 및 lysoPC 20:5로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 더 측정할 수 있다.In one embodiment, eicosapentaenoic acid (docospentaenoic acid), docosahexaenoic acid (docosahexaenoic acid), lysoPC (lysophosphatidylcholine) in the method for assessing the prognosis or risk of the breast cancer ) At least one metabolite concentration selected from the group consisting of 18: 3, lysoPC 20: 3, lysoPC 20: 4, and lysoPC 20: 5.
일 실시예에 있어서, 상기 유방암의 예후 또는 위험도를 평가하는 방법은 기준시점으로부터 7년 이후 유방암의 발병 가능성을 판단할 수 있다.In one embodiment, the method of evaluating the prognosis or risk of breast cancer may determine the possibility of developing
본 발명의 다른 측면에 따르면, 류신(leucine), 티로신(tyrosine), 아라키돈산(arachidonic acid), 프로스타글란딘 J2(prostaglandin J2), 프로스타글란딘 E2(prostaglandin E2) 및 감마리놀렌산(γ-linolenic acid)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체에 대한 정량장치를 포함하는 유방암 발병 위험도 진단용 키트가 제공된다.According to another aspect of the invention, leucine (leucine), tyrosine (tyrosine), arachidonic acid (arachidonic acid), prostaglandin J 2 (prostaglandin J 2), prostaglandin E 2 (prostaglandin E 2) and gamma-linolenic acid (γ-linolenic acid Provided is a kit for diagnosing breast cancer risk including a quantitative device for at least one metabolite selected from the group consisting of:
일 실시예에 있어서, 상기 유방암 발병 위험도 진단용 키트는 페닐알라닐페닐알라닌(phenylalanylphenylalanine), 페닐알라닌(phenylalanine), 트립토판(tryptophan), 스테아리돈산(Stearidonic acid), 프로스타글란딘 F2α(prostaglandin F2α) 및 레티놀산(retinoic acid)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체에 대한 정량장치를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the kit for diagnosing breast cancer risk may include phenylalanylphenylalanine, phenylalanine, tryptophan, stearridonic acid, prostaglandin F 2α and prostaglandin F 2α . (Retinoic acid) may further include a quantification device for one or more metabolites selected from the group consisting of.
일 실시예에 있어서, 상기 유방암 발병 위험도 진단용 키트는 에이코사펜타엔산(eicosapentaenoic acid), 도코사펜타엔산(docosapentaenoic acid), 도코사헥사엔산(docosahexaenoic acid), lysoPC(lysophosphatidylcholine) 18:3, lysoPC 20:3, lysoPC 20:4 및 lysoPC 20:5으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체에 대한 정량장치를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the kit for diagnosing breast cancer risk is eicosapentaenoic acid, docosapentaenoic acid, docosahexaenoic acid, lysoPC (lysophosphatidylcholine) 18: 3 , lysoPC 20: 3, lysoPC 20: 4 and lysoPC 20: 5 may further include a quantification device for one or more metabolites selected from the group consisting of.
본 발명의 일 측면에 따르면, 혈청 내 특정 대사체의 농도를 측정함으로써, 유방암의 발병 가능성을 효과적으로 예측할 수 있다.According to one aspect of the invention, by measuring the concentration of a specific metabolite in the serum, it is possible to effectively predict the onset of breast cancer.
특히, 상기 방법은 기준시점으로부터 평균 7년 이후의 유방암 발병가능성에 관한 정보와 함께 선제적인 대응 가능성을 제공한다.In particular, the method provides proactive response with information about the likelihood of developing breast cancer after an average of seven years from baseline.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정한 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.The effects of the present invention are not limited to the above-described effects, but should be understood to include all the effects deduced from the configuration of the invention described in the detailed description or claims of the present invention.
도 1은 대조군(Control group, n=88)과 유방암군(Breast cancer group, n=84) 사이 혈장 대사체를 비교한 것이다. OPLS-DA 모델로부터 얻은 양이온 모드(a)와 음이온 모드(b)의 스코어 플롯과, OPLS-DA 모델로부터 얻은 양이온 모드(c)와 음이온 모드(d)의 공변인 [p] 및 신뢰도 관계(reliability correlation) [p(corr)]에 대한 S-플롯을 나타낸다.
도 2는 인리치먼트(enrichment) 분석(y축) 및 토폴로지(topology) 분석 (x축)에 기반한 스코어에 따라 배열된 경로를 나타내는 대사 경로 분석 결과이다. 각 원의 색상과 크기는 각각 P-값 및 경로 영향력 값(pathway impact value)을 나타낸다.
도 3은 대조군(control group)과 유방암군(Breast cancer group)에서의 나이, 무게 및 주요 대사체들 간의 상관관계를 나타낸 매트릭스다. 피어슨 상관 계수(Pearson's correlation coefficient)를 사용하여 상관관계를 도출하였으며, 빨강색은 양의 상관관계를, 파란색은 음의 상관관계를 나타낸다.FIG. 1 compares plasma metabolites between a control group (n = 88) and a breast cancer group (n = 84). Score plots of cation mode (a) and anion mode (b) obtained from the OPLS-DA model, and covariance [p] and reliability of cation mode (c) and anion mode (d) obtained from the OPLS-DA model correlation) S-plot for [p (corr)].
2 is a metabolic pathway analysis result showing pathways arranged according to scores based on enrichment analysis (y-axis) and topology analysis (x-axis). The color and size of each circle represent the P -value and the path impact value, respectively.
3 is a matrix showing the correlation between age, weight, and major metabolites in the control group and the breast cancer group. Correlation was derived using Pearson's correlation coefficient, red for positive correlation and blue for negative correlation.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시예로 한정되는 것은 아니다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described the present invention. As those skilled in the art would realize, the described embodiments may be modified in various different ways, all without departing from the spirit or scope of the present invention. In the drawings, parts irrelevant to the description are omitted in order to clearly describe the present invention, and like reference numerals designate like parts throughout the specification.
어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다.When a part is said to "include" a certain component, it means that it can be provided with other components rather than excluding the other components unless otherwise stated.
달리 정의되지 않는 한, 분자 생물학, 미생물학, 단백질 정제, 단백질 공학, 및 DNA 서열 분석 및 당업자의 능력 범위 안에서 재조합 DNA 분야에서 흔히 사용되는 통상적인 기술에 의해 수행될 수 있다. 상기 기술들은 당업자에게 알려져 있고, 많은 표준화된 교재 및 참고서에 기술되어 있다.Unless defined otherwise, molecular biology, microbiology, protein purification, protein engineering, and DNA sequencing can be performed by conventional techniques commonly used in the field of recombinant DNA, within the capabilities of those skilled in the art. These techniques are known to those skilled in the art and are described in many standardized textbooks and references.
본 명세서에 달리 정의되어 있지 않으면, 사용된 모든 기술 및 과학 용어는 당업계에 통상의 기술자가 통상적으로 이해하는 바와 같은 의미를 가진다.Unless defined otherwise herein, all technical and scientific terms used have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art.
본 명세서에 포함되는 용어를 포함하는 다양한 과학적 사전이 잘 알려져 있고, 당업계에서 이용가능하다. 본 명세서에 설명된 것과 유사 또는 등가인 임의의 방법 및 물질이 본원의 실행 또는 시험에 사용되는 것으로 발견되나, 몇몇 방법 및 물질이 설명되어 있다. 당업자가 사용하는 맥락에 따라, 다양하게 사용될 수 있기 때문에, 특정 방법학, 프로토콜 및 시약으로 본 발명이 제한되는 것은 아니다.Various scientific dictionaries that include the terms included herein are well known and available in the art. Although any methods and materials similar or equivalent to those described herein are found to be used in the practice or testing herein, some methods and materials have been described. Depending on the context used by those skilled in the art, the present invention is not limited to specific methodologies, protocols, and reagents, because of the variety of uses.
이하, 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described the present invention in more detail.
본 발명의 일 측면에 따르면, (a) 대상체(subject)에서 생물학적 시료를 채취하는 단계; (b) 상기 생물학적 시료에서 류신(leucine), 티로신(tyrosine), 아라키돈산(arachidonic acid), 프로스타글란딘 J2(prostaglandin J2), 프로스타글란딘 E2(prostaglandin E2) 및 감마리놀렌산(γ-linolenic acid)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 측정하는 단계; 및 (c) 상기 측정된 대사체의 수준을 정상 대조군 시료에서의 측정값과 비교하는 단계;를 포함하는 유방암의 예후 또는 위험도를 평가하는 방법이 제공된다.According to one aspect of the invention, (a) taking a biological sample from the subject (subject); (b) leucine (leucine), tyrosine (tyrosine), arachidonic acid (arachidonic acid), prostaglandin J 2 (prostaglandin J 2), prostaglandin E 2 (prostaglandin E 2) and gamma-linolenic acid (γ-linolenic acid) in the biological sample Measuring at least one metabolite concentration selected from the group consisting of; And (c) comparing the measured level of the metabolite with the measured value in a normal control sample. A method for assessing the prognosis or risk of breast cancer is provided.
상기 대상체(subject)는 진단 대상으로서 인간일 수 있고, 상기 생물학적 시료는 유방암 관련 질환의 위험성을 평가하고자 하는 상기 대상체에서 분리된 시료로서, 조직, 세포, 혈액, 혈장, 복막액, 활막액, 타액, 소변, 대변 등을 포함하나 이에 제한되는 것은 아니다. 바람직하게 상기 생물학적 시료는 혈액일 수 있으며, 구체적으로 혈액에서 분리된 혈청일 수 있다.The subject may be a human as a subject to be diagnosed, and the biological sample is a sample separated from the subject to evaluate the risk of a breast cancer-related disease, and includes tissue, cells, blood, plasma, peritoneal fluid, synovial fluid, and saliva. , Urine, stool, and the like. Preferably the biological sample may be blood, and specifically, may be serum isolated from blood.
상기 정상 대조군은 평균 7년 동안 암에 걸리지 않거나 암에 걸린 기록이 없는 대상으로 인간일 수 있다.The normal control may be a human who does not have cancer or has no history of cancer for an average of seven years.
또한, 상기 대사체 각각을 개별적으로 분석하여 유방암의 예후 또는 위험성 여부를 진단할 수 있으나, 상기 관련 대사체의 수준을 전체적으로 분석함으로써 진단의 정확성을 향상시킬 수 있다.In addition, each of the metabolites may be analyzed individually to diagnose the prognosis or risk of breast cancer, but the overall accuracy of the diagnosis may be improved by analyzing the levels of the related metabolites as a whole.
상기 대사체는 대사체학을 통하여 유방암의 병리학적 경로를 연구함으로써 결정할 수 있다. 상기 “대사체학”이란 세포내의 대사물질과 대사회로를 총체적으로 분석 및 연구하는 생물학 분야 중 하나이다. The metabolites can be determined by studying the pathological pathway of breast cancer through metabolism. The metabolism is one of the fields of biology that analyzes and studies metabolites and metabolic circuits in cells collectively.
상기 “대사체”는 주로 혈액 등에서 분류가 가능한 세포 과정(cellular process) 중 발생하는 소분자의 대사산물 전체(metabolome)를 말하며, 상기 대사체학은 혈액에서 추출된 상기 대사체를 분석하는 것이 기본이며, 그 응용은 주로 대사관련 질병을 연구하는 것이다.The "metabolite" refers to the metabolites of small molecules that occur mainly in cellular processes that can be classified in the blood and the like, and the metabolism is based on analyzing the metabolites extracted from blood. Its application is mainly to study metabolic diseases.
기관의 기능 및 병리학적 조건에 의해 결정되는 생리학적 아미노산 농도는 각 대사를 변화시킬 수 있다. 암세포는 핵산과 단백질을 합성하기 위해 더 많은 아미노산을 필요로 한다. 그러한 이유로, 암은 특정 대사체가 증가한 대사증후군으로 간주된다.Physiological amino acid concentrations, determined by organ function and pathological conditions, can alter individual metabolism. Cancer cells need more amino acids to synthesize nucleic acids and proteins. For that reason, cancer is considered a metabolic syndrome with increased specific metabolites.
최근 연구에 의하면, 발린, 페닐알라닌, 이소류신 및 류신을 포함한 15가지 아미노산 중 8가지가 건강한 대조군에 비해 유방암 환자에서 높게 측정되었다(Poschke et al.). 또한, 폐경전 일본 여성에서 혈장 아미노산 프로파일이 유리 테스토스테론을 포함한 유방암 위험 바이오마커와 관련이 있다고 보고된 바 있다(Nagata et al.).In a recent study, eight of the 15 amino acids, including valine, phenylalanine, isoleucine and leucine, were measured higher in breast cancer patients compared to healthy controls (Poschke et al.). In addition, plasma amino acid profiles in premenopausal Japanese women have been reported to be associated with breast cancer risk biomarkers, including free testosterone (Nagata et al.).
상기 “류신(leucine)”은 단백질 합성의 단백질 동화 과정, 이화 과정 및 회전율의 비율에 따라 조절된다. 류신을 포함하는 측쇄 아미노산은 비만과도 관련되어 있다. 또한, 상기 “티로신(tyrosine)”은 방향족 아미노산의 일종으로 아드레날린(부신피질 호르몬), 티록신(갑상선 호르몬) 등 호르몬 생합성에 중요한 역할을 한다.The "leucine" is regulated by the ratio of protein assimilation, catabolism and turnover of protein synthesis. Side chain amino acids, including leucine, are also associated with obesity. In addition, "tyrosine" is a kind of aromatic amino acid and plays an important role in hormone biosynthesis such as adrenaline (adrenal cortex hormone) and thyroxine (thyroid hormone).
본 발명의 연구에서 혈장 류신 및 티로신의 수준이 대조군(기준시점 및 7년간 유방암에 걸리지 않음)에 비해 유방암군(기준시점 암에 걸리지 않았으나 7년간 유방암이 발병함)에서 현저히 높게 측정되었다. In the study of the present invention, plasma leucine and tyrosine levels were markedly higher in the breast cancer group (not having baseline cancer but developing breast cancer for 7 years) compared to the control group (not having baseline and 7 years of breast cancer).
상기 “아라키돈산(arachidonic acid)”은 20개의 탄소로 구성된 불포화 오메가6 지방산(polyunsaturated omega-6 fatty acid)이다. 상기 “감마리놀렌산(γ-linolenic acid)”은 리놀렌산의 불포화 산물이다.The "arachidonic acid" is a polyunsaturated omega-6 fatty acid consisting of 20 carbons. The gamma-linolenic acid is an unsaturated product of linolenic acid.
본 발명의 연구에서 감마리놀렌산의 수준이 대조군에 비해 유방암군에서 현저히 높게 측정되었다. 반면, 아라키돈산의 수준이 대조군에 비해 유방암군에서 현저히 낮게 측정되었다.In the study of the present invention, the level of gamma linolenic acid was significantly higher in the breast cancer group than in the control group. On the other hand, the level of arachidonic acid was significantly lower in the breast cancer group than in the control group.
상기 “프로스타글란딘 J2(prostaglandin J2)” 및 상기 “프로스타글란딘 E2(prostaglandin E2)”는 아라키돈산 대사와 관련이 있다.The "prostaglandin J 2 (prostaglandin J 2)" and the "prostaglandin E 2 (prostaglandin E 2)" is related to the metabolism of arachidonic acid.
프로스타글란딘 E2는 프로스타노이드(prostanoid)로 알려진 지질 매개체의 하위그룹이다. 종래의 연구에 의하면, 프로스타글란딘 E2를 포함하는 프로스타노이드는 유방암 발명의 위험을 증가시킬 수 있다고 보고된 바 있다.Prostaglandin E 2 is a subgroup of lipid mediators known as prostanoids. Previous studies have reported that prostanoids comprising prostaglandin E 2 may increase the risk of breast cancer invention.
본 발명의 연구에서 혈장 아라키돈산의 수준은 대조군에 비해 유방암군에서 현저히 낮게 측정되었지만, 혈장 프로스타글란딘 J2 및 프로스타글란딘 E2의 수준은 대조군에 비해 유방암군에서 현저히 높게 측정되었다.Plasma arachidonic acid levels in the study of the present invention were significantly lower in the breast cancer group compared to the control group, while plasma prostaglandin J 2 and prostaglandin E 2 levels were significantly higher in the breast cancer group compared to the control group.
따라서 상기 (c) 단계에서 류신(leucine), 티로신(tyrosine), 프로스타글란딘 J2(prostaglandin J2), 프로스타글란딘 E2(prostaglandin E2) 및 감마리놀렌산(γ-linolenic acid)으로 이루어진 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 대사체의 농도가 상기 정상 대조군 시료에서의 측정값 보다 높은 경우 상기 대상체의 유방암 발병 위험도가 높은 것으로 판단할 수 있고, 아라키돈산(arachidonic acid)의 농도가 낮은 경우 상기 대상체의 유방암의 발병 위험도가 높은 것으로 판단할 수 있다.Therefore, any selected from the group consisting of leucine (leucine), tyrosine (tyrosine), prostaglandin J 2 (prostaglandin J 2), prostaglandin E 2 (prostaglandin E 2) and gamma-linolenic acid (γ-linolenic acid) in the step (c) When the concentration of one or more metabolites is higher than the measured value in the normal control sample, it may be determined that the risk of breast cancer in the subject is high, and when the concentration of arachidonic acid is low, the risk of developing breast cancer in the subject Can be judged to be high.
한편, 상기 (b) 단계에서 페닐알라닐페닐알라닌(phenylalanylphenylalanine), 페닐알라닌(phenylalanine), 트립토판(tryptophan), 스테아리돈산(Stearidonic acid), 프로스타글란딘 F2α(prostaglandin F2α) 및 레티놀산(retinoic acid)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 더 측정 할 수 있다.On the other hand, in the step (b) phenylalanylphenylalanine (phenylalanylphenylalanine), phenylalanine (phenylalanine), tryptophan (tryptophan), stearic acid (Stearidonic acid), prostaglandin F 2α (prostaglandin F 2α ) and retinoic acid (retinoic acid) One or more metabolite concentrations selected from the group consisting of can be measured further.
또한, 상기 (b) 단계에서 에이코사펜타엔산(eicosapentaenoic acid), 도코사펜타엔산(docosapentaenoic acid), 도코사헥사엔산(docosahexaenoic acid), lysoPC(lysophosphatidylcholine) 18:3, lysoPC 20:3, lysoPC 20:4 및 lysoPC 20:5으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 더 측정 할 수 있다.In addition, in step (b), eicosapentaenoic acid (eicosapentaenoic acid), docosapentaenoic acid (docosapentaenoic acid), docosahexaenoic acid (docosahexaenoic acid), lysoPC (lysophosphatidylcholine) 18: 3, lysoPC 20: 3 , lysoPC 20: 4 and lysoPC 20: 5 can be measured more than one metabolite concentration selected from the group consisting of.
상기 대사체들의 수준을 추가적으로 분석하고 상기 정상 대조군과 비교함으로써 진단의 신뢰도를 더욱 개선할 수 있다.Further analysis of the levels of the metabolites and comparison with the normal control can further improve the reliability of the diagnosis.
본 발명의 연구에서 혈장 페닐알라닐페닐알라닌(phenylalanylphenylalanine)의 수준이 대조군(기준시점 및 7년간 유방암에 걸리지 않음)에 비해 유방암군(기준시점 암에 걸리지 않았으나 7년간 유방암이 발병함)에서 현저히 높게 측정되었다.In the study of the present invention, the level of phenylalanylphenylalanine was significantly higher in the breast cancer group (the baseline cancer did not develop at baseline cancer but developed breast cancer for 7 years) compared to the control group (not at baseline and 7 years of breast cancer). It became.
또한, 본 발명의 연구에서 페닐알라닌, 티로신 및 트립토판을 포함하는 혈장 아미노산 및 체중과의 상관관계가 유방암군에서 발견되었으나 대조군에서는 발견되지 않았다.In addition, correlations with plasma amino acids and body weight, including phenylalanine, tyrosine and tryptophan, were found in the breast cancer group in the study of the present invention but not in the control group.
상기 스테아리돈산(Stearidonic acid)은 알파리놀렌산(α-linolenic acid)의 불포화 산물이다. 본 발명의 연구에서 혈장 스테아리돈산의 수준이 대조군에 비해 유방암군에서 현저히 높게 측정되었다.Stearic acid (Stearidonic acid) is an unsaturated product of alpha-linolenic acid (α-linolenic acid). In the study of the present invention, the level of plasma stearic acid was measured significantly in the breast cancer group compared to the control group.
상기 프로스타글란딘 F2α(prostaglandin F2α)는 산화 스트레스의 마커이다. 발명의 연구에서 혈장 프로스타글란딘 F2α의 수준이 대조군에 비해 유방암군에서 현저히 높게 측정되었다.The prostaglandin F 2α (prostaglandin F 2α) is a marker of oxidative stress. In the present study, the level of plasma prostaglandin F 2α was measured significantly higher in the breast cancer group than in the control group.
또한, 발명의 연구에서 혈장 레티놀산의 수준이 대조군에 비해 유방암군에서 현저히 높게 측정되었다.In addition, in the study of the present invention, the level of plasma retinol acid was markedly higher in the breast cancer group than in the control group.
본 발명의 연구에서 혈장 에이코사펜타엔산, 도코사펜타엔산 및 도코사헥사엔산의 수준이 대조군에 비해 유방암군에서 현저히 낮게 측정되었다.In the study of the present invention, the levels of plasma eicosapentaenoic acid, docosapentaenoic acid and docosahexaenoic acid were measured significantly in the breast cancer group compared to the control group.
또한, 본 발명의 연구에서 혈장 lysoPC 18:3, lysoPC 20:3, lysoPC 20:4 및 lysoPC 20:5의 수준이 대조군에 비해 유방암군에서 현저히 낮게 측정되었다.In addition, the levels of plasma lysoPC 18: 3, lysoPC 20: 3, lysoPC 20: 4 and lysoPC 20: 5 in the study of the present invention were measured significantly lower in the breast cancer group than in the control group.
상기 LysoPC는 리소포스포리파제에 의해 대사되고, 지방산과 콜린으로 더 대사된다. 상기 LysoPC들의 낮은 수치는 유방암 환자에서 신진 대사율이 높다는 것을 시사한다.The LysoPC is metabolized by lysophospholipase and further metabolized to fatty acids and choline. Low levels of the LysoPCs suggest a high metabolic rate in breast cancer patients.
따라서, 상기 (c) 단계에서 페닐알라닐페닐알라닌(phenylalanylphenylalanine), 페닐알라닌(phenylalanine), 트립토판(tryptophan), 스테아리돈산(Stearidonic acid), 프로스타글란딘 F2α(prostaglandin F2α) 및 레티놀산(retinoic acid)으로 이루어진 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 대사체의 농도가 상기 정상 대조군 시료에서의 측정값 보다 높은 경우 상기 대상체의 유방암 발병 위험도가 높은 것으로 판단할 수 있다.Thus, in step (c), phenylalanylphenylalanine, phenylalanine, phenylalanine, tryptophan, stearidonic acid, stearonic acid, prostaglandin F 2α and prostaglandin F 2α and retinoic acid. When the concentration of any one or more metabolites selected from the group consisting of higher than the measured value in the normal control sample it can be determined that the risk of breast cancer in the subject is high.
또한, 상기 (c) 단계에서 에이코사펜타엔산(eicosapentaenoic acid), 도코사펜타엔산(docosapentaenoic acid), 도코사헥사엔산(docosahexaenoic acid), lysoPC(lysophosphatidylcholine) 18:3, lysoPC 20:3, lysoPC 20:4 및 lysoPC 20:5으로 이루어진 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 대사체의 농도가 상기 정상 대조군 시료에서의 측정값 보다 낮은 경우 상기 대상체는 유방암의 발병 위험도가 높은 것으로 판단할 수 있다.In addition, in step (c), eicosapentaenoic acid (eicosapentaenoic acid), docosapentaenoic acid (docosapentaenoic acid), docosahexaenoic acid (docosahexaenoic acid), lysoPC (lysophosphatidylcholine) 18: 3, lysoPC 20: 3 , if the concentration of any one or more metabolites selected from the group consisting of lysoPC 20: 4 and lysoPC 20: 5 is lower than the measured value in the normal control sample, the subject may be determined to have a high risk of developing breast cancer.
한편, 상기 방법은 기준시점으로부터 7년 이후 유방암의 발병 가능성을 판단할 수 있다. 상기 “기준시점”은, 대사체 프로파일링, 즉 상기 대사체의 농도 측정을 수행한 특정 시점을 의미한다.Meanwhile, the method may determine the possibility of developing
한편, 본 발명의 다른 측면은 류신(leucine), 티로신(tyrosine), 아라키돈산(arachidonic acid), 프로스타글란딘 J2(prostaglandin J2), 프로스타글란딘 E2(prostaglandin E2) 및 감마리놀렌산(γ-linolenic acid)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체에 대한 정량장치를 포함하는 유방암 발병 위험도 진단용 키트를 제공한다.On the other hand, another aspect of the present invention is leucine (leucine), tyrosine (tyrosine), arachidonic acid (arachidonic acid), prostaglandin J 2 (prostaglandin J 2), prostaglandin E 2 (prostaglandin E 2) and gamma-linolenic acid (γ-linolenic acid The present invention provides a kit for diagnosing breast cancer risk including a quantitative device for at least one metabolite selected from the group consisting of:
상기 정량장치는 상기 각 대사체의 농도를 측정하기 위한 것으로, 크로마토그래피, 질량분석기 등을 예시할 수 있다.The quantitative apparatus is used to measure the concentration of each metabolite, and may include chromatography, mass spectrometry, and the like.
상기 크로마토그래피는 액체 크로마토그래피(LC), 액체-고체 크로마토그래피(LSC), 종이 크로마토그래피(PC), 박층 크로마토그래피(TLC), 기체-고체 크로마토그래피(GSC), 액체-액체 크로마토그래피(LLC), 포말 크로마토그래피(FC), 유화 크로마토그래피(EC), 기체-액체 크로마토그래피(GLC), 이온 크로마토그래피(IC), 겔 여과 크로마토그래피(GFC) 또는 겔 투과 크로마토그래피(GPC)일 수 있고, 바람직하게는 액체 크로마토그래피, 더 바람직하게는 초고성능 액체 크로마토그래피(UPLC, ultra-performance liquid chromatography)일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.The chromatography is liquid chromatography (LC), liquid-solid chromatography (LSC), paper chromatography (PC), thin layer chromatography (TLC), gas-solid chromatography (GSC), liquid-liquid chromatography (LLC). ), Foam chromatography (FC), emulsion chromatography (EC), gas-liquid chromatography (GLC), ion chromatography (IC), gel filtration chromatography (GFC) or gel permeation chromatography (GPC) For example, the liquid chromatography may be, but more preferably, ultra-performance liquid chromatography (UPLC), but is not limited thereto.
또한, 상기 질량분석기는 푸리에 변환 질량분석기(FTMS, Fourier transform mass spectrometer)를 사용할 수 있고, 구체적으로 LTQ-Orbitrap-XL 질량분석기를 사용할 수 있다.In addition, the mass spectrometer may use a Fourier transform mass spectrometer (FTMS), and specifically, may use an LTQ-Orbitrap-XL mass spectrometer.
상기 크로마토그래피는 분자마다 상이한 이동성을 이용하여 각 대사체를 분리할 수 있고, 상기 질량분석기는 상기 분석 대상의 분자량 정보뿐만 아니라 구조 정보를 통해 대사체를 식별할 수 있다.The chromatography may separate each metabolite using different mobility for each molecule, and the mass spectrometer may identify metabolites through structural information as well as molecular weight information of the analyte.
상기 진단 키트는 페닐알라닐페닐알라닌(phenylalanylphenylalanine), 페닐알라닌(phenylalanine), 트립토판(tryptophan), 스테아리돈산(Stearidonic acid), 프로스타글란딘 F2α(prostaglandin F2α) 및 레티놀산(retinoic acid)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체에 대한 정량장치를 더 포함할 수 있다.The diagnostic kit is selected from the group consisting of phenyl-alanyl-phenylalanine (phenylalanylphenylalanine), phenylalanine (phenylalanine), tryptophan (tryptophan), stearyl donsan (Stearidonic acid), prostaglandin F 2α (prostaglandin F 2α) and retinol acid (retinoic acid) It may further comprise a quantification device for one or more metabolites.
또한, 상기 진단 키트는 에이코사펜타엔산(eicosapentaenoic acid), 도코사펜타엔산(docosapentaenoic acid), 도코사헥사엔산(docosahexaenoic acid), lysoPC(lysophosphatidylcholine) 18:3, lysoPC 20:3, lysoPC 20:4 및 lysoPC 20:5으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체에 대한 정량장치를 더 포함할 수 있다.In addition, the diagnostic kit is eicosapentaenoic acid, docosapentaenoic acid, docosapentaenoic acid, docosahexaenoic acid, lysoPC (lysophosphatidylcholine) 18: 3, lysoPC 20: 3, lysoPC 20: 4 and lysoPC 20: 5 may further comprise a quantification device for one or more metabolites selected from the group consisting of.
이하, 실시예를 통해 본 발명을 더욱 상세히 기술한다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to Examples.
실험방법Experiment method
실험대상Test subject
본 발명의 연구 대상자는 한국인 암 예방연구-Ⅱ(Korean Cancer Prevention Study-Ⅱ; KCPS-Ⅱ) 바이오뱅크 코호트에서 확인된 유방암 환자 및 건강한 지원자를 대상으로 하였다.The subjects of the present invention were breast cancer patients and healthy volunteers identified in the Korean Cancer Prevention Study-II (KCPS-II) biobank cohort.
KCPS-Ⅱ 바이오뱅크는 대규모 혈액 기반 코호트 연구로서, 사망률 및 입원 기록이 있는 한국 전역의 건강증진센터에서 일상적으로 실시되는 전국적 건강 검진의 독특한 연계를 통해 장기 추적 관찰을 하였다.KCPS-II Biobank is a large-scale blood-based cohort study that followed a long-term follow-up through a unique link of routine national health screenings at health promotion centers across Korea with mortality and hospitalization records.
상기 코호트는 정기적인 건강 검진을 하고, 혈액 표본을 제공하고, 장기간의 추후 추적 관찰을 위해 정보 제공에 동의한 156,701명의 참가자(94,840명의 남성 및 61,861명의 여성)로 구성되었다.The cohort consisted of 156,701 participants (94,840 males and 61,861 females) who agreed to provide regular health checks, provide blood samples, and provide information for long-term follow-up.
혈액 샘플의 제공을 동의한 여성 참가자 61,861명 중, 84명의 유방암 환자(유방암군)과 88명의 건강한 지원자(정상 대조군)을 선발하였다.Among 61,861 female participants who agreed to provide blood samples, 84 breast cancer patients (breast cancer group) and 88 healthy volunteers (normal control group) were selected.
본 발명의 연구는 연세대의 생명윤리위원회(Yonsei University Institutional Review Board)와 참여한 모든 건강증진센터에서 승인하였다.The research of the present invention was approved by Yonsei University Institutional Review Board and all participating health promotion centers.
설문 및 인체측정Survey and anthropometry
선발된 상기 모든 실험 대상자는 흡연(흡연 미경험자, 흡연 유경험자, 현재 흡연자) 및 음주 이력과 같은 세부 정보에 대한 설문조사를 수행하였다.All of the selected subjects were surveyed for detailed information such as smoking (non-smokers, smokers, current smokers) and drinking history.
모든 대상자의 가벼운 복장에 따른 키 및 몸무게를 측정하였고, 체중(kg)을 신장 제곱(m2)으로 나누어 체질량 지수(BMI)를 계산하였다.Height and weight according to the light clothing of all subjects were measured, and body mass index (BMI) was calculated by dividing body weight (kg) by height squared (m 2 ).
최소 15분 동안의 휴식 후 수축기 및 이완기 혈압을 측정하였고, 늑골 하단 및 장골능 사이의 허리 둘레를 측정하였다.Systolic and diastolic blood pressures were measured after a minimum of 15 minutes of rest and waist circumference was measured between the rib bottom and iliac crest.
혈액 수집 및 생화학적 분석Blood collection and biochemical analysis
임상 화학적 분석을 위해, 12시간 이상의 공복 후 각 참가자로부터 말초 정맥 혈액에서 분리된 혈청을 수득하고, 분석 때까지 -70°C에서 보관하였다.For clinical and chemical analysis, serum isolated from peripheral venous blood was obtained from each participant after at least 12 hours of fasting and stored at −70 ° C. until analysis.
공복 혈당, 총 콜레스테롤, 트리글리세라이드, 저밀도 지질단백질-콜레스테롤(LDL-cholesterol), 고밀도 지질단백질-콜레스테롤(HDL-cholesterol), AST(aspartate aminotransferase), ALT(alanine aminotransaminase) 및 hs-CRP(Serum high-sensitivity C-reactive protein)는 COBAS INTEGRA 800 및 Hitachi 7600 Analyzer (Hitachi, Tokyo, Japan)를 이용하여 측정하였다.Fasting blood sugar, total cholesterol, triglycerides, low density lipoprotein-cholesterol (LDL-cholesterol), high density lipoprotein-cholesterol (HDL-cholesterol), aspartate aminotransferase (AST), alanine aminotransaminase (ALT) and serum high- sensitivity C-reactive protein) was measured using COBAS INTEGRA 800 and Hitachi 7600 Analyzer (Hitachi, Tokyo, Japan).
산화 저밀도 지질단백질(ox-LDL)은 효소 면역 측정법(Mercodia AB, Uppsala, Sweden)을 이용하여 측정하였다. 반응 색의 결과는 450nm에서 Wallac 1420 Victor2 multilabel counter (PerkinElmer Life Sciences, Boston, MA, USA)를 이용하여 모니터링 하였다.Oxidized low density lipoprotein (ox-LDL) was measured using enzyme immunoassay (Mercodia AB, Uppsala, Sweden). The results of the reaction colors were monitored at 450 nm using a Wallac 1420 Victor 2 multilabel counter (PerkinElmer Life Sciences, Boston, Mass., USA).
각각의 측정은 Korean Association of Laboratory Quality Control이 요구하는 내부 및 외부적 품질 관리 절차에 따라 수행되었다.Each measurement was performed in accordance with internal and external quality control procedures required by the Korean Association of Laboratory Quality Control.
개별 병원 사이 각각의 바이오 마커에 대한 일치도는 높았다(상관 계수는 0.96 ~ 0.99 범위).The agreement for each biomarker between individual hospitals was high (correlation coefficient ranged from 0.96 to 0.99).
유방암 진단Breast cancer diagnosis
유방암 발병률에 대한 데이터는 National Cancer Registry의 기록과 대상자가 치료를 받은 병원으로부터 제공받았다. National Cancer Registry에 보고되지 않은 자료는 대상자의 병원 입원 기록을 참고하였다.Data on breast cancer incidence was provided by the National Cancer Registry and from the hospital where the subject was treated. For data not reported to the National Cancer Registry, refer to the subject's hospitalization record.
전반적(비표적화) 혈청 대사체 프로파일링Global (non-targeting) serum metabolite profiling
샘플 준비sample preparation
혈청 샘플은 다음 준비 절차에 따라 준비하였다.Serum samples were prepared according to the following preparation procedure.
각 샘플의 100㎕ 분취량을 아세토니트릴(acetonitrile) 800㎕과 혼합하고, 4℃에 10분간 보관 후, 4℃ 10,000 rpm으로 5분간 원심분리 하였다.100 μl aliquots of each sample were mixed with 800 μl of acetonitrile, stored at 4 ° C. for 10 minutes, and centrifuged at 10,000 ° C. for 5 minutes at 4 ° C.
남은 820㎕의 상등액을 질소 가스로 건조하고, 펠릿을 10% 메탄올에 녹여 혼합한 후, 4℃ 10,000 rpm으로 5분간 원심분리 하였다. 최종적으로 생성된 상등액 85㎕를 바이알에 준비하였다.The remaining 820 μl of the supernatant was dried with nitrogen gas, the pellet was dissolved in 10% methanol, mixed, and centrifuged at 10,000 ° C. for 5 minutes at 4 ° C. 85 μl of the finally produced supernatant was prepared in a vial.
UPLC-LTQ-Orbitrap XL MS 분석UPLC-LTQ-Orbitrap XL MS Analysis
Thermo UPLC 시스템(Ultimate 3000 BioRS, Dionex-Thermo Fischer Scienrific, Bremen, Germany)에 설치된 Acquity UPLC-BEH-C18 컬럼(2.1 x 50 ㎜, 1.7 ㎛; Waters Milford, MA, USA)에 각 혈청 추출물 샘플(5㎕)를 주입하였다.Samples of each serum extract (5 x 2.1 mm; 1.7 μm; Waters Milford, MA, USA) installed on an Acquity UPLC-BEH-C18 column installed in a Thermo UPLC system (Ultimate 3000 BioRS, Dionex-Thermo Fischer Scienrific, Bremen, Germany) Μl) was injected.
양이온 모드에서 0.1%의 포름산을 포함하는 LC-MS grade water(Fisher Scientific, Fair Lawn, NJ, USA)인 용액 A와 0.1%의 포름산을 포함하는 LC-MS grade methanol(Fisher Scientific, Fair Lawn, NJ, USA)인 용액 B를 이용하여 각 샘플을 22분 동안 측정하였다.LC-MS grade water (Fisher Scientific, Fair Lawn, NJ, USA) containing 0.1% formic acid in cationic mode and LC-MS grade methanol (Fisher Scientific, Fair Lawn, NJ) containing 0.1% formic acid , USA), each sample was measured for 22 minutes.
음이온 모드에서 모드는 6.5 mM 탄화수소 암모늄(ammonium bicarbonate)을 포함하는 LC-MS grade water(Fisher Scientific, Fair Lawn, NJ, USA)인 용액 A와 6.5 mM 탄화수소 암모늄(ammonium bicarbonate)을 포함하는 용리된 95% methanol인 용액 B를 이용하여 각 샘플을 24분 동안 측정하였다.In anion mode the mode is LC-MS grade water (Fisher Scientific, Fair Lawn, NJ, USA) containing 6.5 mM ammonium bicarbonate and eluted 95 containing 6.5 mM ammonium bicarbonate. Each sample was measured for 24 minutes using Solution B,% methanol.
이 과정에서 용액 A 및 용액 B의 유속은 0.4 mL/min (양이온 모드; ES+) 및 0.35 mL/min(음이온 모드; ES-)으로 고정하고, 용액 B의 농도를 시간이 지남에 따라 다음과 같이 변경하였다.In this process, the flow rates of Solution A and Solution B were fixed at 0.4 mL / min (cationic mode; ES +) and 0.35 mL / min (anion mode; ES-), and the concentration of Solution B over time was Changed.
양이온 모드(ESI+): 0 분 때 용액 B 0%; 1 분 때 용액 B 0%; 16 분 때 용액 B 100%; 17 분 때 용액 B 100%; 20 분 때 용액 B 100%; 22 분 때 용액 B 0%.Cation Mode (ESI +): 0% Solution B at 0 min; Solution B 0% when 1 min; Solution B 100% at 16 minutes; Solution B 100% at 17 minutes; Solution B 100% at 20 minutes; 22 min when solution B 0%.
음이온 모드(ESI-): 0 분 때 용액 B 0%; 2 분 때 용액 B 0%; 17 분 때 용액 B 100%; 22 분 때 용액 B 100%; 24 분 때 용액 B 0%.Negative ion mode (ESI-): 0% solution B at 0 min; Solution B 0% when 2 min; Solution B 100% at 17 minutes; Solution B 100% at 22 minutes; Solution B 0% at 24 min.
대사체는 푸리에 변환 MS에 대해 각 이온모드 및 풀 스캔 모드로 작동되는 LTQ-Orbitrap-MS(Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, USA)로 보냈다. 질량 분해능은 60,000이고, 스프레이 전압은 5.0 kV(ES+) 또는 4.0kV(ES-)이다. 질소(nitrogen sheath) 가스 및 보조 가스의 유속은 각각 50 및 5(arbitrary units)이다.Metabolites were sent to LTQ-Orbitrap-MS (Thermo Fisher Scientific, Waltham, Mass., USA), operating in each ion mode and full scan mode for Fourier transform MS. Mass resolution is 60,000 and spray voltage is 5.0 kV (ES +) or 4.0 kV (ES-). Nitrogen sheath gas and auxiliary gas flow rates are 50 and 5 (arbitrary units), respectively.
모세관 전압, 튜브-렌즈 전압, 및 모세관 온도는 각각 35 V, 100 V, 및 360℃로 일정하게 유지하였다. MS 데이터는 m/z 50 내지 1,000 범위에서 수집하였다. 품질 관리를 위해, 통합 제어 샘플은 각 샘플과 혼합하여 준비하였으며, 5번째마다 샘플을 주입하였다. 대사체의 MS/MS 스펙트럼은 20 내지 50%에서의 충돌 에너지 램프를 통해 획득하였다.Capillary voltage, tube-lens voltage, and capillary temperature were kept constant at 35 V, 100 V, and 360 ° C., respectively. MS data was collected in the range m / z 50-1,000. For quality control, an integrated control sample was prepared by mixing with each sample and a sample was injected every fifth. MS / MS spectra of metabolites were obtained via collision energy ramps at 20-50%.
데이터 처리 및 대사체 동정Data processing and metabolite identification
유지시간, m/z비, 및 이온 강도를 포함하는 모든 관련 데이터는 SIEVE 2.2 데이터 분석 소프트웨어(Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, USA)를 이용하여 수집하였다.All relevant data including retention time, m / z ratio, and ionic strength were collected using SIEVE 2.2 data analysis software (Thermo Fisher Scientific, Waltham, Mass., USA).
분석 파라미터는 하기와 같다: m/z 범위 50-1,000 m/z; 폭 5 ppm; 및 유지시간 폭 2.5분.Analytical parameters are as follows: m / z range 50-1,000 m / z; 5 ppm wide; And holding time width 2.5 minutes.
대사체는 하기 데이터베이스를 이용하여 검색하였다: Human Metabolome(www.hmdb.ca); Lipid MAPS(www.lipidmaps.org); KEGG(www.genome.jp/kegg); MassBank(www.massbank.jp); 및 ChemSpider(www.chemspider.com).Metabolites were searched using the following database: Human Metabolome (www.hmdb.ca); Lipid MAPS (www.lipidmaps.org); KEGG (www.genome.jp/kegg); MassBank (www.massbank.jp); And ChemSpider (www.chemspider.com).
MS/MS를 통해 잠재적 대사체를 확인하였다. MS/MS 스펙트럼은 Xcalibur 2.1 software (Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, USA)에서 MassFrontier software (Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, USA)로 송출하였다. 그 후 스펙트럼을 Mass Frontier software database, Human Metabolome, Lipid MAPS, mzCloud 및 MassBank MS/MS spectra databases와 비교하여 잠재적 대사체를 동정하였다.Potential metabolites were identified via MS / MS. MS / MS spectra were sent from Xcalibur 2.1 software (Thermo Fisher Scientific, Waltham, Mass., USA) to MassFrontier software (Thermo Fisher Scientific, Waltham, Mass., USA). The spectra were then compared to the Mass Frontier software database, Human Metabolome, Lipid MAPS, mzCloud and MassBank MS / MS spectra databases to identify potential metabolites.
통계적 분석Statistical analysis
통계적 분석은 SPSS v. 24.0(IBM / SPSS, Chicago, IL, USA)을 이용하였다. 왜곡된 변수들은 대수적으로(logarithmically) 변환하였다. 평균값은 변환되지 않은 값으로 표시하였다. 결과는 평균±표준오차(SE)로 표현하였다. 두 그룹 간의 파라미터들을 비교하기 위해 독립 t-검정을 사용하였다. 양측 P-검정값(two-tailed P-value)<0.05를 통계적 유의성이 있는 것으로 간주하였다.Statistical analysis was performed using SPSS v. 24.0 (IBM / SPSS, Chicago, IL, USA) was used. The distorted variables were converted logarithmically. Mean values are expressed as unconverted values. The results are expressed as mean ± standard error (SE). Independent t-tests were used to compare the parameters between the two groups. Both sides P - the test-values (two-tailed P -value) < 0.05 was considered statistically significant.
다수의 대사체를 여러 번 비교하기 위해, R 패키지 'fdrtool'을 이용하여 오류 발견률(FDR, False discovery rate-corrected)을 보정한 q-값을 산출하였고, 0.05 미만의 q-값이 유의성을 가지는 것으로 간주하였다.In order to compare the number of metabolites several times, using an error detection rate q is corrected to (FDR, False discovery rate-corrected) the R package 'fdrtool' - was calculated values, q is less than 0.05 - the value of the significance Considered to have.
또한, 연구 집단에서 대사체와 생화학적 특징 간의 관계를 평가하기 위해 피어슨 상관 계수(Pearson's correlation coefficient)를 사용하였다. In addition, Pearson's correlation coefficient was used to evaluate the relationship between metabolites and biochemical features in the study population.
연구 집단에서 대사체와 생화학적 특징 간의 관계를 시각화하고 평가하기 위해 Multiple Experiment Viewer(MeV) version 4.9.0(http://www.tm4.org)을 사용하여 히트 맵을 생성하였다. 관리된 계층적 클러스터링은 평균 연계와 Spearman의 순위 상관 거리 메트릭스를 사용하여 평가하였다.Heat maps were generated using Multiple Experiment Viewer (MeV) version 4.9.0 (http://www.tm4.org) to visualize and evaluate the relationship between metabolites and biochemical features in the study population. Managed hierarchical clustering was assessed using mean linkage and Spearman's rank correlation distance metrics.
유방암 발병의 주요 독립 예측 인자를 동정하기 위하여 단계적 회귀분석(stepwise regression analysis)을 수행하였다.A stepwise regression analysis was performed to identify key independent predictors of breast cancer development.
또한, 대사 경로 분석은 MetaboAnalyst 3.0(http://metaboanalyst.ca)을 이용하였다.In addition, metabolic pathway analysis was performed using MetaboAnalyst 3.0 (http://metaboanalyst.ca).
스펙트라 데이터는 다변수 통계 분석(multivariate analysis)을 위해 SIMCA-P+ 14.0(Umetrics, Umea, Sweden)으로 이출되었다. 다변수 통계 분석에 앞서, 파레토 스케일링(Pareto scaling)을 모든 데이터에 적용하였다.Spectra data was exported to SIMCA-P + 14.0 (Umetrics, Umea, Sweden) for multivariate analysis. Prior to multivariate statistical analysis, Pareto scaling was applied to all data.
직교 부분 최소 자승 판별 분석(Orthogonal partial least squares discriminant analysis; OPLS-DA)을 이용하여 모델들을 비교하였다. 모델의 유효성은 R2Y 및 Q2Y의 파라미터와, 교차검증 분산분석(cross-validation analysis of variance; CV-ANOVA)을 통해 평가하였다.Models were compared using Orthogonal partial least squares discriminant analysis (OPLS-DA). The validity of the model was evaluated through the parameters of R 2 Y and Q 2 Y and cross-validation analysis of variance (CV-ANOVA).
실험결과Experiment result
실험예 1 : 기준시점의 임상적 특징Experimental Example 1 Clinical Characteristics of the Baseline
평균 7년 동안, 156,701명의 지원자 중 84명의 여성 대상자에서 유방암이 발병하였다. 유방암으로 입원한 84명의 환자와 암에 걸리지 않고 BMI가 매칭되는 88명의 지원자를 유방암군과 정상 대조군으로 분류하였다.In an average of seven years, 84 female subjects out of 156,701 volunteers developed breast cancer. 84 patients who were admitted for breast cancer and 88 volunteers who did not have cancer and matched BMI were classified into breast cancer group and normal control group.
연령, 흡연 및 음주 상태를 보정한 후, 유방암군은 대조군에 비해 혈당이 높았고, 총 콜레스테롤, LDL-콜레스테롤, AST 및 hs-CRP의 혈중 농도가 낮았다(표 1).After correcting age, smoking, and drinking status, the breast cancer group had higher blood sugar and lower blood levels of total cholesterol, LDL-cholesterol, AST, and hs-CRP than the control group (Table 1).
각 값들은 평균±표준오차로 나타내었다; ∮은 로그 변환으로 검사한 값이다. 독립적인 t-test로 파생된 P a -값. 나이, 음주 및 흡연에 대한 보정 후 독립적인 t-test로 파생된 P b -값.Each value is expressed as mean ± standard error; ∮ is the value checked by log conversion. P a -value derived from the independent t-test. P b -value derived as an independent t-test after correction for age, drinking and smoking.
실험예 2 : UPLC-LTQ-orbitrap MS를 이용한 혈청 대사체 프로파일링Experimental Example 2 Serum Metabolite Profiling Using UPLC-LTQ-orbitrap MS
기준시점에서 얻은 혈청 대사체에 대한 총 이온 크로마토그래피 데이터(양이온 및 음이온 모드)를 OPLS-DA 스코어 플롯을 사용하여 분석하였다. Total ion chromatography data (cationic and anion modes) for serum metabolites obtained at baseline were analyzed using OPLS-DA score plots.
특히, OPLS-DA는 양이온 모드에서 대조군(기준시점 및 7년간 암에 걸리지 않음; n=88) 및 유방암군(기준시점 암에 걸리지 않았으나 7년간 유방암이 발병함; n=84) 간 기준시점의 대사체를 비교하였다(도 1a).In particular, OPLS-DA was the baseline between the control group (baseline and 7 years without cancer; n = 88) and the breast cancer group (baseline cancer but with breast cancer for 7 years; n = 84) in cation mode. Metabolites were compared (FIG. 1A).
OPLS-DA의 품질은 모델의 적합성 및 각 모델의 예측력을 평가하는 R2 및 Q2 값을 사용하여 시험하였다.The quality of OPLS-DA was tested using R 2 and Q 2 values to evaluate the suitability of the model and the predictive power of each model.
도 1을 참조하면, 상기 모델은 적합도(goodness of fit)가 80.8%(R2Y=0.808), 예측력이 70.6%(Q2Y=0.706)로 나타났다. 상기 결과는 OPLS-DA 모델의 접합도가 높고 수용 가능한 예측력을 가지고 있음을 시사한다.Referring to FIG. 1, the model has a goodness of fit of 80.8% (R 2 Y = 0.808) and a predictive power of 70.6% (Q 2 Y = 0.706). The results suggest that the OPLS-DA model has a high degree of conjugation and an acceptable predictive power.
또한, OPLS-DA는 음이온 모드에서 적합도R2Y=0.762 및 예측력 Q2Y=0.575의 통계적 파라미터로 대조군 및 유방암군 간 기준시점의 대사체를 비교하였다(도 1b).OPLS-DA also compared the metabolites at baseline between control and breast cancer groups with statistical parameters of goodness of fit R 2 Y = 0.762 and predictive power Q 2 Y = 0.575 in anion mode (FIG. 1B).
상기 결과는 대사체의 존재도의 차이를 기반으로 두 그룹을 구별할 수 있음을 시사한다.The results suggest that the two groups can be distinguished based on differences in the abundance of metabolites.
확인된 차이에 기여하는 잠재적 변수를 추출하기 위해, 양이온 모드(도 1c)와 음이온 모드(도 1d)에서 파레토 스케일링(Pareto scaling)을 이용하여 OPLS-DA 모델로부터 공변인 p(1) 및 신뢰도 관계 p(corr) (1)의 S-플롯을 생성하였다.To extract potential variables that contribute to the identified differences, covariance p (1) and reliability relationships from the OPLS-DA model using Pareto scaling in cationic mode (FIG. 1C) and anion mode (FIG. 1D). An S-plot of p (corr) (1) was generated.
상기 대사체가 높거나 낮은 p(corr) 값을 가질 때, 두 그룹을 구별함에 있어 더 높은 관련성을 가진다.When the metabolite has a high or low p (corr) value, it has a higher relationship in distinguishing the two groups.
실험예 3 : 혈청 대사체의 동정Experimental Example 3 Identification of Serum Metabolites
각 군의 구분에 중요한 역할을 하는 변수(대사체)를 변수중요도척도(Variable Important in the Projection; VIP) 파라미터에 따라 선별하였다. VIP 값이 1.0를 초과할 때 샘플 군들 간의 차이에 높은 관련성이 있음을 의미한다.Variables (metabolics) that play an important role in the classification of each group were selected according to the Variable Important in the Projection (VIP) parameter. When the VIP value exceeds 1.0 it means that there is a high correlation to the difference between sample groups.
대조군과 유방암군 간의 기준시점 대사체 수준의 비교에서 총 535개의 대사체(양이온 및 음이온 모드 모두)가 종래에 확인된 바 있으며, 나머지는 신규였다.In comparison of baseline metabolite levels between the control and breast cancer groups, a total of 535 metabolites (both cation and anion modes) have been identified previously, the remainder being new.
표 2 및 3은 대조군과 유방암군에서 혈청 대사체를 나타낸다. 대조군과 비교하여, 유방암군은 20가지 대사체의 수준이 현저히 높았고(표 2), 22개의 대사체의 수준이 현저히 낮았다(표 3).Tables 2 and 3 show serum metabolites in control and breast cancer groups. Compared with the control group, the breast cancer group had a significantly higher level of 20 metabolites (Table 2) and a lower level of 22 metabolites (Table 3).
[M+H]†[M + H] †
[M-H] ‡[M-H] ‡
†는 ESI-양이온 모드(M/Z [M+H])에서 얻은 대사체, ‡는 ESI-음이온 모드(M/Z [M-H])에서 얻은 대사체이다. VIP는 변수중요도척도이다. P-값은 대조군(n=88) 및 유방암군(n=84) 간의 독립 t-검정으로부터 도출되었다. q-값은 오류 발견률(FDR)을 보정한 P-값이다. Cohen's d는 합동표준편차(pooled standard deviation)에 의해 분할된 양 평균 간 차이 비교에 대한 영향력 크기이다. d=0.20이면 “작은“, d=0.50이면 “중간의”, d=0.80이면 “큰”으로 영향력의 크기를 정의한다.† is metabolite obtained in ESI-cation mode ( M / Z [M + H]), and ‡ is a metabolite obtained in ESI-anion mode ( M / Z [MH]). VIP is a variable importance measure. P -values were derived from an independent t-test between the control group (n = 88) and the breast cancer group (n = 84). The q -value is the P -value that corrected the error detection rate (FDR). Cohen's d is the magnitude of the effect on the comparison of the differences between the quantity means divided by the pooled standard deviation. If d = 0.20 we define the magnitude of the influence as “small”, d = 0.50 as “medium”, and d = 0.80 as “big”.
[M+H]†[M + H] †
[M-H] ‡[M-H] ‡
†는 ESI-양이온 모드(M/Z [M+H])에서 얻은 대사체, ‡는 ESI-음이온 모드(M/Z [M-H])에서 얻은 대사체이다. VIP는 변수중요도척도이다.† is metabolite obtained in ESI-cation mode ( M / Z [M + H]), and ‡ is a metabolite obtained in ESI-anion mode ( M / Z [MH]). VIP is a variable importance measure.
P-값은 대조군(n=88) 및 유방암군(n=84) 간의 독립 t-검정으로부터 도출되었다. q-값은 오류 발견률(FDR)을 보정한 P-값이다. Cohen's d는 합동표준편차(pooled standard deviation)에 의해 분할된 양 평균 간 차이 비교에 대한 영향력 크기이다. d=0.20이면 “작은“, d=0.50이면 “중간의”, d=0.80이면 “큰”으로 영향력의 크기를 정의한다. P -values were derived from an independent t-test between the control group (n = 88) and the breast cancer group (n = 84). The q -value is the P -value that corrected the error detection rate (FDR). Cohen's d is the magnitude of the effect on the comparison of the differences between the quantity means divided by the pooled standard deviation. If d = 0.20 we define the magnitude of the influence as “small”, d = 0.50 as “medium”, and d = 0.80 as “big”.
실험예 4 : 대상자에서 유방암 발병과 관련된 대사 경로Experimental Example 4: Metabolic pathways associated with the development of breast cancer in subjects
선별된 대사체에서 가장 관련성이 높은 경로를 동정하고자, 웹-기반 분석 모듈인 MetaboAnalyst 3.0을 이용하여 대사 경로 분석(Metabolic pathway analysis)을 수행하였다(도 2).To identify the most relevant pathways in selected metabolites, metabolic pathway analysis was performed using MetaboAnalyst 3.0, a web-based analysis module (FIG. 2).
유방암이 발생한 또는 발생하지 않은 모든 대상자는 기준시점에서 발린, 류신 및 이소류신 분해; 발린, 류신 및 이소류신 생합성; 티로신 대사; 아라키돈산 대사; 페닐알라닌, 티로신 및 트립토판 생합성; 페닐알라닌 대사; 트립토판 대사; 지방산 대사; 리놀레산 대사 및 레티놀 대사가 연관되었다(표 4)All subjects with or without breast cancer had valine, leucine and isoleucine degradation at baseline; Valine, leucine and isoleucine biosynthesis; Tyrosine metabolism; Arachidonic acid metabolism; Phenylalanine, tyrosine and tryptophan biosynthesis; Phenylalanine metabolism; Tryptophan metabolism; Fatty acid metabolism; Linoleic acid and retinol metabolism were associated (Table 4)
Hits는 MetaboAnalyst에 업로드된 대사체와 실제로 일치하는 것이다. FDR은 오류 발견률(False Discovery Rate)을 보정한 P-값이다. Impact는 경로 토폴로지(topology) 분석으로부터 계산된 경로 영향력 값(pathway impact value)이다.Hits actually matches the metabolism uploaded to MetaboAnalyst. FDR is a P -value corrected for the false discovery rate. Impact is a path impact value calculated from path topology analysis.
발린, 류신 및 이소류신의 분해 및 생합성은 모두 류신과 연관되었고, 대사 경로 분석 기반의 영향력 계수는 각각 0.022 및 0.013으로 나타났다.The degradation and biosynthesis of valine, leucine and isoleucine were all associated with leucine, and the influence coefficients based on metabolic pathway analysis were 0.022 and 0.013, respectively.
대사 경로 분석은 티로신이 티로신 대사에 속해 있음을 밝혀냈고, 영향력 계수는 0.047로 나타났다.Metabolic pathway analysis revealed that tyrosine belongs to tyrosine metabolism and the influence coefficient was 0.047.
아라키돈산(C20:4n-6), 프로스타글란딘 J2 및 프로스타글란딘 E2는 아라키돈산 대사와 연관되었고, 영향력 계수는 0.260으로 나타났다.Arachidonic acid (C20: 4n-6), prostaglandin J 2 and prostaglandin E 2 were associated with arachidonic acid metabolism and the influence coefficient was 0.260.
페닐알라닌, 티로신 및 트립토판 생합성은 티로신, 페닐알라닌 및 트립토판과 연관되었고, 영향력 계수는 0.008로 나타났다. 페닐알라닌 대사는 티로신 및 페닐알라닌과 연관되었고, 대사 경로 분석 기반의 영향력 계수는 0.119로 나타났다.Phenylalanine, tyrosine and tryptophan biosynthesis were associated with tyrosine, phenylalanine and tryptophan, with an influence factor of 0.008. Phenylalanine metabolism was associated with tyrosine and phenylalanine and the influence factor based on metabolic pathway analysis was 0.119.
팔미틱산은 지방산 대사와 연관되었고, 영향력 계수는 0.030으로 나타났다. 리놀레산 대사는 13S-히드록시옥타데카디엔산, 감마리놀렌산(C18:3n-6) 및 리놀레산(C18:2n-6)과 연관되었고, 영향력 계수는 0.656으로 나타났다. 레티놀 대사는 레티놀산과 연관되었고, 영향력 계수는 0.175로 나타났다.Palmitic acid was associated with fatty acid metabolism and the coefficient of influence was 0.030. Linoleic acid metabolism was associated with 13S-hydroxyoctadecadienoic acid, gamma linolenic acid (C18: 3n-6) and linoleic acid (C18: 2n-6), with an coefficient of influence of 0.656. Retinol metabolism was associated with retinolic acid and the coefficient of influence was 0.175.
실험예 5 : 유방암 발병 빈도에 따른 양상과 주요 대사체 간의 연관성Experimental Example 5: Association between the pattern and major metabolites according to the frequency of breast cancer
유방암의 발병률에 따라 연령, 체중 및 주요 대사체(주요 대사체)를 포함하는 상관관계 매트릭스를 도 3에 나타냈다.A correlation matrix, including age, weight, and major metabolites (major metabolites) according to the incidence of breast cancer is shown in FIG. 3.
유방암의 발병에 대해 상이한 변수의 독립적인 영향을 분석하고자, 다음의 변수에 대한 단계적 회귀분석(stepwise regression analysis)을 수행하였다: 체중, 류신, 티로신, 아라키돈산, 프로스타글란딘 J2, 프로스타글란딘 E2, 페닐알라닌, 트립토판, 팔미틱산, 13S-히드록시옥타데카디엔산, 감마리놀렌산, 리놀레산 및 레티놀산을 포함한 12가지 대사체(주요 대사체).To analyze the independent effects of different variables on the development of breast cancer, stepwise regression analysis was performed on the following variables: body weight, leucine, tyrosine, arachidonic acid, prostaglandin J 2 , prostaglandin E 2 , phenylalanine 12 metabolites (key metabolites), including tryptophan, palmitic acid, 13S-hydroxyoctadecadienoic acid, gamma linolenic acid, linoleic acid and retinolic acid.
모든 대상자의 유방암 발병률은 류신, 티로신, 아라키돈산, 프로스타글란딘 J2, 프로스타글란딘 E2 및 감마리놀렌산에 의해 독립적으로 영향을 받았다.The incidence of breast cancer in all subjects was independently affected by leucine, tyrosine, arachidonic acid, prostaglandin J 2 , prostaglandin E 2 and gammalinolenic acid.
상기 결과는 발린, 류신 및 이소류신 분해; 발린, 류신 및 이소류신 생합성; 티로신 대사; 아라키돈산 대사; 페닐알라닌, 티로신 및 트립토판 생합성; 페닐알라닌 대사; 트립토판 대사; 지방산 대사; 리놀레산 대사 및 레티놀 대사의 임상적 관련성을 시사한다. 상기 결과는 상기 대사 과정의 조절 장애가 유방암 발병의 핵심 기작임을 시사한다.The results show valine, leucine and isoleucine degradation; Valine, leucine and isoleucine biosynthesis; Tyrosine metabolism; Arachidonic acid metabolism; Phenylalanine, tyrosine and tryptophan biosynthesis; Phenylalanine metabolism; Tryptophan metabolism; Fatty acid metabolism; Clinical relevance of linoleic acid and retinol metabolism. The results suggest that dysregulation of the metabolic process is a key mechanism for the development of breast cancer.
또한, 상기 결과는 류신, 티로신, 아라키돈산, 프로스타글란딘 J2, 프로스타글란딘 E2 및 감마리놀렌산이 유방암 발병률의 독립적인 영향 인자임을 시사한다.The results also suggest that leucine, tyrosine, arachidonic acid, prostaglandin J 2 , prostaglandin E 2 and gammalinolenic acid are independent influencers of breast cancer incidence.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The foregoing description of the present invention is intended for illustration, and it will be understood by those skilled in the art that the present invention may be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are exemplary in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as distributed may be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 후술하는 청구범위에 의하여 나타내어지며, 청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the invention is indicated by the following claims, and it should be construed that all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents are included in the scope of the invention.
Claims (8)
(b) 상기 생물학적 시료에서 류신(leucine), 프로스타글란딘 J2(prostaglandin J2) 및 프로스타글란딘 E2(prostaglandin E2)의 대사체 농도를 측정하는 단계; 및
(c) 페닐알라닐페닐알라닌(phenylalanylphenylalanine), 페닐알라닌(phenylalanine), 트립토판(tryptophan), 스테아리돈산(Stearidonic acid), 프로스타글란딘 F2α(prostaglandin F2α) 및 레티놀산(retinoic acid)의 대사체 농도를 측정하는 단계; 및
(d) 상기 측정된 대사체의 수준을 정상 대조군 시료에서의 측정값과 비교하는 단계;를 포함하는 유방암의 예후 또는 위험도를 평가하는 방법으로서,
상기 (b) 및 (c) 단계의 대사체의 수준이 상향조절되는 경우, 상기 측정시점으로부터 7년간 유방암 발생 위험이 높은 것으로 평가하는 것인, 유방암의 예후 또는 위험도를 평가하는 방법.(a) taking a biological sample from a subject;
(b) measuring a metabolite concentration of leucine (leucine), prostaglandin J 2 (prostaglandin J 2) and prostaglandin E 2 (prostaglandin E 2) in the biological sample; And
(c) measuring a metabolite concentration of phenyl-alanyl-phenylalanine (phenylalanylphenylalanine), phenylalanine (phenylalanine), tryptophan (tryptophan), stearyl donsan (Stearidonic acid), prostaglandin F 2α (prostaglandin F 2α) and retinol acid (retinoic acid) Making; And
(d) comparing the level of the measured metabolite with a measured value in a normal control sample, the method for evaluating the prognosis or risk of breast cancer comprising
When the level of the metabolite of step (b) and (c) is upregulated, the risk of developing breast cancer for 7 years from the time of the measurement is to evaluate the prognosis or risk of breast cancer.
상기 (b) 단계에서 에이코사펜타엔산(eicosapentaenoic acid), 도코사펜타엔산(docosapentaenoic acid), 도코사헥사엔산(docosahexaenoic acid), lysoPC(lysophosphatidylcholine) 18:3, lysoPC 20:3, lysoPC 20:4 및 lysoPC 20:5으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 더 측정하는 방법.The method of claim 1,
In step (b), eicosapentaenoic acid (eicosapentaenoic acid), docosapentaenoic acid (docosapentaenoic acid), docosahexaenoic acid (docosahexaenoic acid), lysoPC (lysophosphatidylcholine) 18: 3, lysoPC 20: 3, lysoPC 20: 4 and lysoPC 20: 5, wherein the method further measures one or more metabolite concentrations selected from the group consisting of:
상기 정량장치는 크로마토그래피 및 질량분석기인 키트.The method of claim 5,
The quantification device is a chromatography and mass spectrometer kit.
에이코사펜타엔산(eicosapentaenoic acid), 도코사펜타엔산(docosapentaenoic acid), 도코사헥사엔산(docosahexaenoic acid), lysoPC(lysophosphatidylcholine) 18:3, lysoPC 20:3, lysoPC 20:4 및 lysoPC 20:5으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체에 대한 정량장치를 더 포함하는 키트.The method of claim 5,
Eicosapentaenoic acid, docosapentaenoic acid, docosahexaenoic acid, lysophosphatidylcholine 18: 3, lysoPC 20: 3, lysoPC 20: 4 and lysoPC 20 A kit further comprising a quantification device for one or more metabolites selected from the group consisting of: 5.
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110123976A1 (en) | 2009-10-13 | 2011-05-26 | Purdue Research Foundation | Biomarkers and identification methods for the early detection and recurrence prediction of breast cancer using NMR |
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US20140162903A1 (en) * | 2012-10-31 | 2014-06-12 | Purdue Research Foundation | Metabolite Biomarkers For Forecasting The Outcome of Preoperative Chemotherapy For Breast Cancer Treatment |
US20150299797A1 (en) | 2012-08-24 | 2015-10-22 | University Of Utah Research Foundation | Compositions and methods relating to blood-based biomarkers of breast cancer |
WO2016038157A1 (en) * | 2014-09-10 | 2016-03-17 | Idcgs Clínica De Diagnósticos Médicos Ltda | Biomarkers for assessing breast cancer |
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---|---|---|---|---|
US20110123976A1 (en) | 2009-10-13 | 2011-05-26 | Purdue Research Foundation | Biomarkers and identification methods for the early detection and recurrence prediction of breast cancer using NMR |
CN102893157A (en) | 2009-12-22 | 2013-01-23 | 密执安大学评议会 | Metabolomic profiling of prostate cancer |
US20150299797A1 (en) | 2012-08-24 | 2015-10-22 | University Of Utah Research Foundation | Compositions and methods relating to blood-based biomarkers of breast cancer |
US20140162903A1 (en) * | 2012-10-31 | 2014-06-12 | Purdue Research Foundation | Metabolite Biomarkers For Forecasting The Outcome of Preoperative Chemotherapy For Breast Cancer Treatment |
WO2016038157A1 (en) * | 2014-09-10 | 2016-03-17 | Idcgs Clínica De Diagnósticos Médicos Ltda | Biomarkers for assessing breast cancer |
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