독성유전체 지식베이스 구축

Developing Knowledgebase for Integrated Systems Toxicology

Jung Hoon Woo, B.S., Mingoo Kim, M.D, M.S., Yu Rang Park, B.S, Hye Won Lee, M.S.,

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: Toxicogenomics combines transcript, protein and metabolite profiling with conventional toxicology to investigate the interaction between genes and environmental stress in disease caution. Toxicogenomics faces the problems of data comparison and data integration across different sources of data. There are already existing databases which claim to stand for toxicogenomics database. However, these databases just contain limited information of toxicogenomics. For integration of conventional toxicological data and new '-omics' technological data, now we propose novel toxicogenomics knowledgebase system, XPERANTO-TOX. XPERANTO-TOX is composed of three different closely connected system. Firstly, Data Repository System is for storing microarray data and histopathological data. Secondly, Data Annotation System is for giving higher level insight of data to researcher. At last, Data Analysis System consists of analytical modules for integrated toxicogenomics data.

Keyword: Toxicogenomics, data integration, microarray data, histopathological data, data annotation,      data analysis

Ⅰ. 서론

최근 RNAs, DNAs, proteins, metabolite와 같은 세포 내 구성물질들의 전체 (혹은 거의 전체)의 변화를 포괄하여 분석할 수 있는 새로운 종류의 기술이 출현하기 시작했다. 소위 “-omics" 기술이라 불리는 것이 바로 그것이다. 이는 transcriptomics(유전자가 단백질을 생성하기 위한 mRNA 전사량의 정량적인 측정기술), proteomics(단백질간의 상호작용과 단백질의 전체적인 발현 패턴의 정량적인 측정기술), metabonomics(대사 과정에서 발생하는 작은 분자량의 대사물질의 생성과 소멸에 대한 정량적인 측정기술)를 포함한다. 이러한 기술의 질적, 양적 향상은 기존의 toxicology 연구에도 지대한 영향을 미치기 시작했다.

toxicology란 독성의 생체 내에 미치는 영향에 대한 연구이다.[1] 기존의 toxicology 연구는 단순히 모델 실험  동물에 자극을 주었을 때 나타나는 생체 내의 가시적인 변화를 인식하는 데에 그쳤다. 따라서 생물체 내에서 어떤 과정을 통해 이러한 결과가 나타났는지 알 수 없었다. 즉, 전체의 관점에서 보지 못했다. 그러나 유전자와 단백질, 대사물질의 전체적인 움직임을  한번에 측정해 낼 수 있는 '-omics' 기술이 출현하면서,  기존의 toxicology 연구의 한계를 극복할 수 있게 되었다.[2]-[8]  '-omics‘ 기술을 접목하여 나타난 toxicogenomics라는 새로운 학문 영역은 그 전과는 비교할 수 없을 정도로 빠르고 효율적으로 정보를 축적해나가고 있다.

Ideker et al 에서 처음 사용되었던 "systems biology"[9]즉, 분자 수준에서 생명현상을 systematic하게 보자는 것이다. 이를 toxicology의 관점에서 재해석하여, "systems toxicology" 란 말이 탄생했다.[8] 위에서 언급한 시스템에 대한 구조적 접근이란 측면에선 다를 바가 없다. 결국 환경적 stressor나 chemical에 의한 자극으로 인한 생물체내의 변화를 모니터링하고 , 반응들을 관찰하여 전체 생물체의 시스템을 모델링 하는 것이 궁극적인 목적이기 때문이다.

Fig.1 data integration issues in an integrated systems toxicology

그림 1.에서 볼 수 있듯이 동물에 treatment를 가했을 때 (-환경적 스트레스나 화학 물질에의 노출) 시계반대방향의 접근은 기존의 toxicology의 연구방법으로서 물질의 흡수, 대사, 배설과정과, 생리적, 조직학적인 변화 등을 연구하는 것이다. 한편 시계방향의 접근은 새로이 나타난 ‘-omics'  기술로써

Table 1.  Existing Toxicogenomics databases

유전자, 단백질 등의 high-throughput expression data의 습득을 의미한다. 이 두 가지 상이한 방식의 결합이 결과적으로 systems toxicology로의 접근을 가능케 한다.

위와 같은 서로 다른 표준을 가진 정보들을 통합하고, 수많은 연구자들로 하여금 data를 저장 가능하고 교환 가능하며, 비교 연구를 하기 용이하도록 통합된 모델을 가진 지식베이스의 존재가 절실히 요구된다. Toxicogenomics 관련 data를 저장하기 위한 여러 가지 시도로서 어느 정도 보편화된 transcriptomics data(microarray data)와 다른 종류의 '-omics' data들 중 일부를 취합한 database가 존재하고 있지만, 그마저도 수가 적고 정작 기존의 toxicology data를 저장할 수 있는 database는 거의 존재하고 있지 않다. 표 1에서처럼 현존하는 database들은 대부분 data들의 저장소일 뿐 그를 이용한 분석시스템이나 data 자체를 설명하는 knowledge 부족하다. 따라서 연구자들은 이를 바탕으로 하여 다른 유의미한 생물학적인 결론에도 도달하기 힘든 실정이다.[10]

Toxicogenomics의 기본적인 전제조건인 두 커다란 흐름의 data를 취합하는 것이 중요한 화두로 떠오른 현재, 본 논문에서 소개할 현재 개발 중인 시스템 XPERANTO - TOX는 현존하는 database의 한계를 극복하기 위해 상이한 형식의 ‘-omics’ data와 기존의 toxicology data를 취합하고, 다른 지식베이스와의 통합을 이끌어낼 것이다. 나아가 여러 가지 방법의 분석 모듈을 더함으로써 저장된 data를 중심으로 한 포괄적인 정보 처리 시스템을 구성한다.

Ⅱ 재료 및 방법

XPERANTO - TOX는 크게 세 개의 시스템으로 구성된다. 우선 가장 중요한, 실험 data의 저장소인 Data Storage System이 있다. 정보의 고차원적인 해석을 위하여 다른 지식베이스의 선택적인 localize로 얻어진 knowledge를 저장하는 Data Annotation System이 있으며. 마지막으로 분석 모듈로 구성된 Data Analysis System 이 있다. 이들의 유기적인 연결로서 이루어진 전체 시스템을 구성하기 위해 사용한 재료와 방법은 다음과 같다.

1. MIAME - TOX

MIAME(minimum information of microarray experiment) 는 MGED(Microarray Gene Expression Data)  society에서 제공한, microarray data를 기술할 때 지켜야 하는 표준 정보 규약이라고 할 수 있다. MIAME - TOX는 MIAME에서 확장된 것으로서 기존의 toxicology data (임상정보, 조직학적 변화)를 포괄한다.

2. CTD

CTD(comparative toxicogenomics database)의 주된 초점은 특정 유전자와 특정 toxicant와의 mapping이다. CTD는 유전자를 중심으로 model 동물의 유전자와 관련된 toxicant를 연결시키고 다른 한편으로는 그 유전자와 사람의 유전자간의 homology에 따른 비교를 가능케 함으로써 toxicant의 사람에 대한 영향을 간접적으로 유추할 수 있는 방법론을 제공한다.[11]

3. OMIM

OMIM(Online mendelian inheritance in man)은 NCBI(National Center for Biotechnology Information) 에서 제공하는 database로서 알려진 유전병들에 대한 정보를 취합하여 유전병과 그와 관련된 유전자정보를 제공한다. 본 System에서는 유전자와 disease의 관계에 대한 정보를 취하여 유전자에 대한 annotation정보로 사용한다. [12]

4. 관계형 데이터베이스 구축

Data Storage System 은 MIAME - TOX를 바탕으로 하여 microarray data와 histopathology data를 저장할 수 있는 관계형 database로 구축한다. 각각의 data들은 2차원의 테이블로 표현이 되고, database는 테이블의 집합체로 나타난다. 상이한 두개의 data 묶음은 관계(relation)로써 표현된다.

Data Annotation System 또한 관계형 database로 구축한다. CTD에서는 유전자와 toxicant 정보를 localize하고 OMIM에서는 유전자와 disease에 대한 정보를 localize 하여 유전자를 중심으로 한 관계를 정의 한다.

5. 분석 모듈의 구축

Microarray data의 분석을 위해 R 2.2 로 분석 모듈을 구현한다. DNA microarray 실험의 가장 기본적인 결과인 Deferentially Expressed Gene sets를 찾는 모듈로서 t-test, ANOVA(Analysis Of VAriance), SAM(Significant Analysis of Microarray experiment), bayesANOVA등을 구현한다. Exploratory analysis로서 SOM(Self Organizing Map), K-means clustering, Hierarchical clustering을 구현한다. Classification 모듈로서 PAM(Partition Around Medoids), SVM(Support Vector Machine)을 구현한다.

Ⅲ 결과

XPERANTO-TOX 는 앞서 언급했듯 크게 세 개의 시스템으로 구성된다. 시스템과 시스템 내의 화살표는 ‘참조’를 의미한다. [그림2]

Fig 2. Toxicogenomics Knowledgebase System

1. Data Storage System

Toxicant에 대한 microarray gene expression data와 histopathology data를 저장하는 곳으로 전체 시스템 내에서 가장 중요한 부분이라고 할 수 있다. 이는 microarray data와 histopathology data를 함께 저장할 수 있는 관계형 database이다. Histopathology 정보는 cell injury, 혹은 acute inflammation등의 조직 image와 그에 대한 기술인 description으로 구성된다.

2. Data Annotation System

microarray의 결과로서 산출되는 유전자 목록에 대한 toxicogenomics의 관점에서의 annotation 시스템이다. 특정 toxicant가 영향을 주는 유전자의 목록을 제공하며, 특정 유전자에게 영향을 주는 toxicant의 목록을 제공한다. 나아가 disease에 대한 정보도 추가함으로써 toxicant에 의한 genetic mutation과 유전적 질병과의 관계를 볼 수 있다.

3. Data Analysis System

Microarray data는 단지 저장되는 것에 그치는 것이 아니라 다른 knowledge를 참조하여 여러 단계의 분석을 거쳐야만 유의미한 Biological interpretation이 가능하다. 현재까지는 이러한 분석 모듈을 함께 제공하는 database가 존재하지만, microarray data의 기본적인 목적인 differentially expressed genes를 선별하기 위한 기초적인 통계 분석만을 제공하고 있다. XPERANTO-TOX의 Data Analysis System은 비단 기초적인 통계 분석뿐이 아니라 exploratory data analysis, classification, survival test 등, high level 의 분석 모듈을 제공함으로써 기존의 연구자들이 data를 down load 하여 local에서 다시금 작업해야하는 불편함을 벗어날 수 있다. 유전자에 대한 annotation 정보 또한 Data Annotation System에서 직접 불러올 수 있으므로 data에 대한 분석이 효율적으로 이루어질 수 있다.

Ⅳ. 토의 및 결론

생물학 전체에 거대한 혁명을 일으키고 있는 transcriptomics, proteomics, metabonomics 기술들은 toxicology 역시 그 변화의 중심으로 끌어 들였다. 인체에 부정적인 영향을 미치는 toxicant와 스트레스에 대해서 연구하는 수많은 toxicologist들은 이미 새로운 toxicogenomics 기술을 이용하여 toxic agent와 관련된 유전자와 단백질의 변화, 그리고 그로 이루어진 생체 그물(biological network)에 대한 보다 넓은 시각에서의 분석을 시도 하고 있다.

지면에서 언급한 toxicogenomics의 특성을 생각해보면  결국 data 통합의 중요성을 느낄 수 있다. '-omics' data들은 눈으로 볼 수 없었던 생물체내의 전체적인 움직임에 대한 통찰력을 제공하지만, 반대로 생각해보면 눈으로 확인할 수 없으므로 하여 나타나는 불확실성에 대한 가능성은 얼마든지 내포한다. 새로운 패러다임이 정착하기 위해서 시간이 필요한 것처럼 '-omics' data들을 신뢰할 수 있기 위해선 아직 양적, 질적인 향상이 필요하다. 이러한 한계를 보완할 수 있는, 기존의 toxicology data와의 통합이 중요한 이유가 여기에 있다.

예컨대 transcriptomics, proteomics 실험을 통해 특정 toxicant와 유전자와의 관계, 혹은 단백질과의 관계를 설명하려 했을 때 조직병리학적인 정보와 같이 눈으로 볼 수 있는 증거를 제시함으로써 신뢰성을 확보할 수 있는 것이다.

XPERANTO - TOX는 현재 개발 중이나 앞으로array기반의 '-omics' data와 기존의 toxicology data인 histopathological data를 통합할 수 있는 database를 제공함으로써 microarray data 결과에 효율적으로 신뢰성을 확보할 수 있도록 할 것이다.

XPERANTO - TOX는 data에 대한 annotation system과 analysis system을 추가함으로써 다른 knowledgebase, 혹은 database와의 차별성을 추구한다. 연구자는 기존의 database에서처럼 data를 꺼내어 분석한 후, 그에 대한 annotation정보를 얻기 위한, 혹은 후 분석을 위한 수고로움을 본 시스템 내에서 처리되는 일련의 과정을 통해 줄일 수 있을 것이다.

Toxicogenomics가 새로운 패러다임으로서 자리잡기위한 과도기 상태인 지금 기존의 toxicology data를 함께 저장할 수 있고, 그의 효율적인 분석을 가능케 한 본 XPERANTO - TOX 시스템은 toxicant에 대한 실험을 하는 연구자들에게 매우 유용할 것이라 기대된다.

감사의 글

본 논문의 작성에 많은 도움을 주신 서울의대 생명의료정보학 연구실 분들께 감사드립니다. This study was supported by a grant from Korea Health 21 R&D Project, Ministry of Science and Technology, Republic of Korea (2005-00162).

참고문헌

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9. Ideker T, Galitski T, Hood L .               A new approach of decoding life : systems biology. Annu Rev Genomics Hum Genet. 2001;2:343-72.

10. Pfizer Inc, Groton, Connecticut,  Database development in toxicogenomics: issues and efforts. Environ Health Perspect. 2004 Mar;112(4):495-505.

11. Mattingly CJ, Colby GT, Rosenstein MC, et al.. Promoting comparative molecular studies in environmental health research: an overview of the comparative toxicogenomics database(CTD). Pharmacogenomics J. 2004;4(1):5-8.

12. Ada Hamosh, Alan F. Scott, Joanna Amberger, et al. Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM), aknowledgebase of human genes and genetic disorders. Nucleic Acids Research, Volume 57 Issue 4 Page 253 - April 2000