조직 마이크로어레이 실험과 분석을 위한 객체모델

An Object model for Tissue Microarray

Hye Won Lee, B.S., Yu Rang Park, B.S., Tae Su Chung, Ph.D., Hwa Jeong Seo, Ph.D.,

Ju Han Kim, M.D., Ph.D.

Seoul National University Biomedical Informatics (SNUBI), Seoul National University College of Medicine, Seoul 110-799, Korea, correspondence to juhan@snu.ac.kr

Abstract: Tissue microarray (TMA) is a high-throughput array-based technology to examine hundreds of tissue samples on a single glass slide. TMA has been an important tool to validate the marker gene from the analysis of DNA microarray. TMA data, however, have difficulty in exchanging and disseminating to one another as each research has data in different format. Clinical and pathological information applied to TMA analysis also has different types and descriptions. To resolve these problems, researchers will finally need a standardized data model. Accordingly, in this study, a new object model expressible various clinical and pathological information will be suggested by object oriented modeling that has high expressivity, flexible presentation and easy maintenance of model. The object model consists of three different models for experimental process, clinical and pathological information. The model for experimental process is created by referring to MAGE-OM (Microarray Gene Expression - Object Model) that is a standard for DNA microarray.  The models for clinical and pathological information are done by using Common Data Elements by National Cancer Institute. Through TMA-OM, it becomes possible to perform integrative interpretation of immunohistological information and expression profile on a gene.

Keyword: Tissue Microarray, Object model, MGED MAGE-OM, NCI CDE

I. 서론

조직 마이크로어레이(Tissue Microarray, TMA)는 하나의 슬라이드에서 수백 개의 조직에 대한 실험을 동시에 수행할 수 있는 고효율 기술이다[1]. TMA는 어레이 기반 기술이라는 점에서 DNA 마이크로어레이와 유사하나 TMA는 수천 개의 샘플에 대한 병렬적 분석이 가능하다. TMA 기술이 고효율이며, 비용과 시간절감의 효과가 커서 암을 연구하는 많은 연구자들이 이를 이용하고 있다[2]. 특히 DNA 마이크로어레이에서 동정된 표지유전자의 타당성 검증 방법으로 유용하게 사용되고 있다[3][4].

이런 연구들마다 데이터의 형식과 사용하는 임상정보, 병리정보의 내용이 다르다. 이는 데이터의 교환과 보급을 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 DNA 마이크로어레이의  MAGE- OM(Microarray Gene Expression - Object Model )과 같은 표준화된 데이터 모델이 필요하다. TMA는 어레이 기반의 기술이라는 점에서 DNA 마이크로어레이와 실험과정이 유사하나 MAGE-OM으로 TMA 데이터의 표현에는 한계가 있다. MAGE-OM에서는 임상정보와 조직병리학 정보를 표현할 수 있는 객체를 포함하지 않기 때문이다.

TMA 데이터 교환을 위한 명세(TMA Data Exchange Specification)는 개발되어 있으며, 이 명세는 TMA 데이터의 XML(extensible markup language) 문서 교환을 위한 것이다[5]. 이런 명세 외에 관계형 데이터베이스도 개발되었다[6][7]. 관계형 데이터 모델은 개발이 용이하며 데이터의 독립성을 보장한다. 그러나 모델링 당시의 데이터 속성에 의존적이다. TMA 데이터의 경우 새로운 종류의 암을 추가하거나 임상정보 또는 병리학적 정보에서 새로운 사실을 기술하고자 할 때 새로운 정보나 객체의 추가와 삭제가 빈번하므로, 관계형 모델은 적절하지 못하다. 또 다른 종류의 데이터모델인 객체모델은 데이터를 객체와 객체들 간의 관계로 표현한다. 따라서 표현성이 높고, 유연하다. 또한 데이터 간의 계층 구조를 이용한 연산이 가능하고, 모델의 유지, 보수가 용이하다[8].

본 연구에서는 TMA 데이터를 표현하기 위해서 객체모델링 방법을 이용한 데이터모델인 TMA- OM(tissue microarray - object model)을 제안하고자 한다.

II. 참조한 데이터 모델과 문서

1. Microarray Gene Expression - Object Model

MAGE-OM은 MGED (Microarray Gene Expression Data) 그룹에서 개발한,  마이크로어레이 실험으로부터 산출된 유전자 발현 데이터의 표현에 대한 표준모델이다.  MAGE-OM은 높은 유연성을 가지고 있다. 즉, DNA 마이크로어레이 데이터뿐만 아니라 어레이 기반의 다른 실험에서 이루어지는 작업흐름을 취합할 수 있는 확장 가능한 기본 틀을 제공하고 있다[9]. MAGE-OM은 통제 어휘와 온톨로지의 통합이 가능하며, 이로 인해 표준용어를 사용하게 되므로 TMA 데이터의 명확한 표현에 크게 도움이 된다.

2. Common Data Element

CDE는 CDE는 NCI에서 투자한 각 기관과 연구에서 공급, 저장되는 데이터가 포함해야 하는 데이터요소이다. CDE는 데이터 사전에서 정의되며 최소한 item명, 취합 방식, 적합한 값과 코드, 데이터 타입에 대한 내용이 포함되어야 한다. 주로 종양학의 암 관련 임상시험 분야에서  데이터요소가 정의되어 있으며, 다른 분야에서의 CDE는 개발 중이다[10]. 암 관련 임상시험 데이터를 위한 CDE는 암 기관별로 정의되어 있으며, 암을 기술하는데 필요한 사항들을 포함하고 있다.

3. 표준용어와 온톨로지

시료를 설명하는데 필요한 조직학적 정보와 해부학적 정보를 표준화된 용어로 기술하기 위해 조직학과 해부학 용어는 UMLS(Unified Medical Language System)를 이용했다. UMLS는 미국 국립 의학도서관(National Library of Medicine, NLM)에서 1986년부터 장기 프로젝트로 개발된 의학용어체계 모델이다. 90여개의 용어체계를 통합하여 구축된 광범위한 용어모델이며 의료분야의 정보검색을 용이하게 하고 다양한 자료로부터 정보를 통합 관리하는 것을 지원할 목적으로 개발되었다[11].

MGED 온톨로지는 MAGE-OM 구조에 있는 개념들을 정의하고 구조화 한 것이다[12]. MGED 온톨로지의 목적은 마이크로어레이 실험의 주석에 필요한 표준어휘를 제공하는 것이다. 주석의 명확성과 통일성은 TMA 데이터모델에서도 중요하게 요구되는 부분이므로 MGED 온톨로지를 도입하여 사용했다. 암이 발생한 기관에 따라 기술해야 하는 정보가 매우 달라지므로, CDE를 참조하여 온톨로지로 명세화하였다.

III. 결과

1. TMA-OM 의 전체개요

TMA는 기본적으로 어레이 기반으로 한 기술이므로 DNA 마이크로 어레이 실험과 유사한 점이 많기 때문에 MAGE-OM을 기반으로 하여 TMA 모델의 실험 부분에 대한 모델을 만들었다. MAGE- OM에서 표현하지 못하는 임상정보와 조직병리학적 정보는 암을 기술하는데 유용한 데이터모델인 CDE를 이용하여 만들었다.

1) 조직 마이크로어레이 실험의 작업흐름

TMA 실험은 어레이의 제작과 어레이를 이용한 실험으로 구성된. TMA는 면역조직화학적 방법이나 FISH (Fluorescent in situ hybridization), RNA in situ hybridization 등 조직을 이용한 여러 가지 실험방식을 사용할 수 있다. 그러나 조직실험 종류에 상관없이 TMA 실험의 전체과정은 공통적으로 그림과 같은 작업흐름을 가진다. 실험의 목적이 정해지면(Experiment) 블록(Block)을 제작한 후, 이 블록에서 어레이(Array)를 생산한다[1]. 이 어레이와 표지자(StainMaterial, 예: 항체)를 이용하여 혼합(Hybridization) 실험을 한다. 혼합 후 일정시간 방치나 세척과 같은 일련의 과정을 거친 후(BioAssayTreatment) 어레이상의 각 지점을 스캐닝(ImageAquisition)하여 각 지점의 이미지(Image)를 얻는다. 이 이미지는 육안검사 또는 현미경검사(CoreAnalysisProtocol)를 통해 분석한다(FeatureExtraction). Image 분석결과(Measured BioArray)로 나온 표지자별 측정값(MeauredBio AssayData)은 적절한 점수화(예: 백분율, 양성/음성)를 통해(Transformation) 새로운 값을 가지는 데이터(DerivedBioAssayData)로 전환된다.

2. 모델의 세부 설명

TMA-OM 은 크게 어레이 부분, 실험부분, 임상정보, 조직병리학정보 부분으로 구성된다.[그림 1] 어레이상의 각 조직은 임상 정보와 조직병리학적 정보를 가지며 이 어레이를 이용하여 실험을 한다. TMA-OM은 모두 16개의 패키지로 구성된다.[그림 2]

[Figure ] Relationship of components in TMA-OM

1) Array

이 부분은  블록의 구성요소, 블록과 어레이의 물리적 제작과정[1]에 관련된 모델이다. Design Element는 BlockDesign을 구성하는 요소이며 블록의 각 지점에 대한 종류를 말한다. BlockDesign은 블록의 코어배치도를 정하는 것에 대한 것이며, Block과 Array는 각각 블록과 어레이 제작에 대한 모델이다. Block의 각 지점이 BioMaterial 객체의 Specimen을 통해 조직병리정보(HistoPathol)와 임상정보(ClinInfo)를 참조할 수 있게 했다.

2) Experiment

[Figure ] Packages in TMA-OM

TMA 실험부분은 데이터와 데이터가 산출되는 실험과정에 관련된 모델이다.  Experiment 패키지는 실험의 전체적인 설계에 대한 기술과 주석을 제공하는 클래스를 정의한다. StainMaterial 패키지에서는 조직실험에 사용되는 표지자들에 관한 정보를 기술한다. BioAssay 패키지에서는 어레이와 표지자를 이용한 작업이 이루어질 때 이에 대한 주석과 정보를 기술하는 클래스를 정의한다.      BioAssayData 패키지는 데이터와 그 데이터의 파생에 관한 정보와 주석을 제공하는 클래스로 구성되어 있다. 표지자의 발현량은 다양한 형태로 측정되고 또한 유도될 수 있 때문에 Quatitation Type 패키지는 이러한 정량화에 대한 사항을 기술한다.

3) Clinical Information

ClinInfo 객체는 환자에 관한 다양한 종류의 임상정보를 나타낸다.[그림 3] 이 모델링에서는 NCI CDE를 이용한 임상정보 모델에 대한 기존연구를 참조하였다.[13]

[Figure 3] The ClinInfo package. The classes defined in this package describe clinical information of cancerous specimen.

클래스는 환자의 신상정보(Demographic)와 진단(Diagnosis), 처치관련(Treatments), 분자적분석(Molecular Analysis), 치료법(Treatments)으로 구성되며 치료법은 다시 물리적치료법(PhysicalTre- atment)과 화학적치료법(ChemicalTreatment)으로 나뉜다. OntologyEntry 클래스를 통해 CAP 암 프로토콜에서 정의된 각 사항들을 표준용어로 기술하도록 했다.

4) Histopathological Information

HistoPathol객체의 Common 클래스는 암 종류와 상관없이 반드시 기술해야 하는 사항들을, OrganSpecific 클래스는 암 종류에 따라 기술하는 세부사항들을 표현한다.[그림 4] Common 클래스

[Figure 4] The HistoPathol package. The classed in this package describe the histopathological information of cancerous specimen.

는 TumorInfo(종양정보) 클래스와 Histology(조직학정보) 클래스 및 LymphNode(림프노드) 클래스로 구성된다. OrganSpecific 클래스는 이를 구성하는 특정 클래스가 존재하지 않으며 OntologyEntry 클래스에서 기관별로 기술해야 할 사항들을 상세화 했다. 각 클래스의 속성들이 가지게 되는 값들은 OntologyEntry 클래스를 이용하여 입력하도록 했다. 그리고 종양의 위치를 기술하기 위한 용어는 UMLS를 통제어휘로 사용하였다.

IV. 토의 및 결론

본 논문에서는 TMA 데이터와 이 데이터를 적절하게 기술하는데 필요한 정보를 취합할 수 있는 객체모델인 TMA-OM을 개발하였다. TMA-OM은, 암 정보의 기술을 위해 정의된 데이터모델인 CDE, 의학용어의 표준인 UMLS를 사용하였다. 표준어휘의 사용은 데이터교환에 있어 통일성을 제공하게 된다. TMA 데이터 모델에 대한 기존의 연구[8][9]는 관계형 모델로 되어 있어 암 조직에 대한 임상정보와 병리정보가 제한되었다. 또한 유전자 발현정보와의 양립성을 고려하지 않아 DNA 마이크로어레이에서 나온 유전자 발현 데이터와의 통합적인 해석이 불가능하다. 그러나 TMA-OM은 객체모델링을 통해 새로운 암 정보의 추가가 가능하다. 또한 TMA 데이터의 임상정보, 병리정보, 조직 내 단백질의 발현정보와 DNA 마이크로어레이의 유전자 발현정보의 연결이 가능해진다. 이는 DNA 마이크로어레이 데이터인 유전자 발현정보를 다른 종류의 실험데이터와 함께 해석하고자 하는 최근 추세에 부합하는 것이다. 단백체학 실험 데이터나 기능유전체학 실험 데이터와 함께 표현하기 위해 MAGE-OM을 확장하여 데이터모델을 개발한 연구와 같이 이러한 추세는 여러 연구에서 시도하고 있다[14][15].

TMA의 이용이 확산됨에 따라 TMA 데이터의 저장, 표현, 교환을 위한 표준 데이터모델에 대한 필요성이 더욱 높아지고 있다. 본 논문에서 제안한 TMA-OM은 구현방식에 독립적이므로 TMA 데이터 저장과 분석을 위한 데이터베이스와 같은 응용에 도움이 될 것이다. 또한 데이터의 표현과 교환을 위한 TMA 데이터의 표준모델의 개발에 있어 의미 있는 시도가 될 것이다.

감사의 글

본 연구에 많은 도움을 주신 서울대학교 의과대학 생명의료정보학 연구실 여러분께 감사드립니다. This study was supported by a grant from Korea Health 21 R&D Project, Ministry of Health & Welfare, Republic of Korea (03-PJ1-PG3-21000-0009).

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