암 유전체 연구를 위한 DNA microarray, Array CGH, Tissue Microarray의 통합 데이터 모델 개발

Developing a data model for integrative analysis of DNA microarray, array CGH and tissue microarray for cancer genomics research

Hye Won Lee, M.S., Yu Rang Park, B.S., Jung Hoon Woo, B.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: Cancer genomics studies using DNA microarray have been increased the utility of gene expression profiles to classify tumors into clinically relevant subtypes and predict prognosis of patients. Tissue Microarray (TMA) and array Comparative Genomics Hybridization (arrayCGH) technologies are used for identifying molecular markers from population-based analysis and analyzing genomic structure, respectively. Integration of clinical information and various biological data such as DNA microarray, arrayCGH, and TMA data is helpful to understand underlying biological nature of cancers. While Microarray Gene Expression Object Model (MAGE-OM), a standard for DNA microarray data supports representation of arrayCGH data, it couldn't fully represent clinical information and TMA data. We develop a data mode lto represent clinical information as well as experimental data from DNA microarray, arrayCGH and TMA experiments by referring diverse external resources and standards such as Common Data Elements by National Cancer Institute (NCI CDE) and MAGE-OM. Our model provides a comprehensive data model for storage, analysis and exchange of TMA data and will be helpful to develop integrative systems.

Keyword: data model, cancer genomics research, integration, DNA microarray, arrayCGH, tissue microarray

I. 서론

DNA microarray와 프로테오믹스의 발전으로 연구자들은 동시에 수천 개의 유전자나 단백질의 발현량을 분석할 수 있게 되었다. 이러한 고효율 기술의 발전은 생명의료 분야에 본질적으로 영향을 주었다. 새로운 진단과 처방을 위한 표지 유전자의 동정을 위해서 DNA microarray와 프로테오믹스 적용을 위한 산업적 노력 또한 증가했다.

암 연구에서도 이러한 다양한 고효율 기술들이 연구에 사용되고 있다. DNA microarray는 효율적이고 대용량의 데이터를 제공함으로써 암 관련 연구에 매우 유용한 기술로 증명되고 있다. 이는  암의 유전자 프로파일 분석을 통해 임상적 그룹별 유전자 패턴의 차이 분석과 예후에 영향을 주는 표지유전자 예측 및 동정에 큰 도움이 되고 있다.  또 다른 고효율 기술인 array Comparative Genomics Hybridization (array CGH) 는 어레이 기반의 기술로서 암 관련 표지 유전자 탐색에 널리 쓰이던 CGH 기술을 발전시킨 것이다. 이 기술은 DNA copy number 변화를 탐지함으로써 유전체적 변화를 알 수 있는 기술이다 .[1] 유전자의 실제 조직 수준의 발현을 보기 위해 조직 마이크로어레이 (Tissue Microarray, TMA) 라는 어레이 기반의 고효율 기술이 개발되었다. TMA는 DNA 마이크로어레이의 개념이 조직병리학 분야의 고정된 조직 시료에도 적용되어 개발된 기술로서 하나의 슬라이드에서 수백 개의 조직에 대한 실험을 동시에 수행할 수 있는 특징을 가진다[2]. TMA 기술은 조직병리학에서 사용하는 기존의 전체 조직을 이용한 기법에 비해 비용과 시간절감의 효과가 커서 암을 연구하는 많은 연구자들이 이를 이용하고 있다. 또한 조직에 손상을 주지 않고 유전자나 단백질의 발현량 측정이 가능하므로 표지유전자의 실제 위치와 기능을 파악하기에 DNA 마이크로어레이보다 유용하다는 장점을 가진다.

이 세 가지의 기술은 다음과 같은 공통점을 가진다. 어레이를 기반으로 하여 실험이 병렬적으로 이루어지므로 대용량의 데이터를 산출하고, 임상정보와 병리 정보를 사용한 데이터 분석이 가능하여 질병 연구에 이용된다는 것이다. 대용량 유전정보 분석 기술인 DNA microarray와 array CGH 기술의 이용하여 데이터 처리 후에는 수십~수백 개의 후보 유전자들이 산출되므로 이들의 실제조직을 이용한 생물학적 검증 방법으로 TMA 기술이 이용되고 있다[3][4]. 이는 TMA의 소량의 시료를 사용하여 대용량 데이터를 산출하는 특성 때문이다. 이 세 기술은 모두 다른 수준에서의 유전자의 특성을 살펴볼 수 있으므로 세 가지의 결과를 통합하는 경우 더욱 의미 있는 결과를 이끌어 낼 수 있다[그림 1].

현재 DNA microarray와 array CGH 데이터를 표현할 수 있는 표준 모델인 Microarray Gene Expression - Object Model(MAGE-OM)[5]이 개발되어 있으나 암 조직에 필수 정보인 임상정보와 조직 병리정보를 기술할 수 있는 모델을 포함하고 있지 못한다. TMA의 경우 TMA 실험 데이터, 임상정보와 조직 병리정보를 기술할 수 있는 Tissue Microarray Object Model (TMA-OM)[6]이 개발되어 있으나 DNA microarray와 데이터 구조가 달라 직접적으로 DNA microarray 및 array CGH를 표현하기에는 한계가 있다.

Fig.. Relationship of DNA microarray, array CGH, and tissue microarray

본 연구에서는 이 두개의 모델의 장점을 취합함으로써 이 세 가지 기술을 이용한 실험 결과를 통합적으로 표현할 수 있는 데이터 모델 (Integrative genomics experiment object model, IGE-OM)을 제안 하고자 한다.

II. 재료 및 방법

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 있어 array CGH 실험 데이터 역시 표현할 수 있다. MAGE-OM은 통제 어휘와 온톨로지의 통합이 가능하며, 이로 인해 표준용어를 사용하게 되므로 실험 데이터 및 시료 정보의 명확한 표현에 크게 도움이 된다.[5]

2. Tissue Microarray  - Object Model

TMA-OM은 TMA 실험에 관련된 모든 데이터를 표현할 수 있는 데이터모델이다.  이 데이터모델은 16개의 패키지와 111개의 클래스로 구성되어 있다. TMA-OM은 실험정보와 어레이정보에 대한 모델 뿐 아니라 일반화된 임상정보 모델과 조직병리학적 정보 모델도 포함하고 있다. 이 모델은 특히 다양한 기관에서 발생한 주요 암의 임상정보와 조직병리학적 정보들을 포함할 수 있는 유연성을 가지고 있으며, 모델링 당시 고려되지 않은 새로운 암에 대한 임상정보나 조직 병리학적 정보도 기술할 수 있는 확장성을 가지고 있다[6].

3. NCI　Common Data Element (NCI CDE)

Common Data Element (CDE)는 National Cancer Institute (NCI)에서 투자한 각 기관과 연구에서 공급, 저장되는 데이터를 구성하는 데이터요소이다. CDE는 데이터 사전에서 정의되며 최소한 item명, 취합 방식, 적합한 값과 코드, 데이터 타입에 대한 내용을 포함해야 한다. 종양학의 암 임상시험 분야에서 데이터요소가 암 기관별로 정의되어 있으며, 암을 기술하는데 필요한 사항을 포함한다. 다른 분야에서의 CDE는 개발 중이다[7]. 본 연구에서는 각 item별 적합한 값과 코드, 데이터타입에 대한 내용들을 수집하여 조직의 임상 정보와 조직병리학적 정보를 기술하기 위한 Controlled Vocabulary로 사용했다.

4. Data Modeling using UML

Unified Modeling Language (UML, http://www.uml.org)은 데이터모델의 표준 언어이며, 통합모델링 시에는 클래스 다이어그램을 이용하여 표현하였다. 클래스 다이어그램은 개념과 관계를 클래스와 클래스들 간의 연관관계를 통해서 표현한다. 모델링 시 사용한 소프트웨어는 Rational Rose 이다. 본 연구에서는 클래스 다이어그램으로 표현되어 있는 MAGE-OM과 TMA-OM의 각 패키지와 클래스간의 연관관계를 분석했다. 그 후 통합에 필요한 클래스와 연관관계를 추가 또는 수정하여 통합모델을 클래스 다이어그램으로 표현하였다.

5. Controlled Vocabulary

이 통합모델 IGE-OM에서는 임상정보와 병리정보의 모델링에 사용한 NCI CDE와 MGED Ontology[8]를 이용하여 통제 어휘를 만들어 사용하였다. 실험이나 어레이 정보 관련 어휘들을 MGED Ontology의 어휘를 사용하고, 병리정보 중 종양 위치를 표현하기 위한 통제 어휘는  UMLS 중 해부학 관련 어휘를 사용하였다.  정해진 통제어휘 외에 사용자가 정의한 어휘의 입력을 허용하여 유연성을 증가시키기 위해 IGE-OM은 MAGE-OM과 TMA-OM의 OntologyEntry 클래스를 그대로 유지하였다.

III. 결과

1. 통합 모델

IGE-OM은 크게 세 개의 네임스페이스 (name space)로 구성된다. CommonBioOM은 세가지 고효율 기술에 모두 공통적으로 표현되어야 하는 항목을 위한 모델이며, MAOM은 DNA microarray 와 array CGH 기술에 특이적인 항목, 그리고 TMAOM은 TMA 기술에 특이적인 항목을 표현하기 위한 모델을 포함한다.

IGE-OM은 총 20개의 패키지와 162개의 클래스로 구성되며 CommonBioOM에 14개, MAOM에 3개, TMAOM에 3개의 패키지가 포함된다.[그림2]

그림   Packages in our integrative model.  20 packages are categorized to CommonBioOM, MAOM and TMAOM namespaces

2. CommonBioOM

TMA-OM과 MAOM에 공통적으로 포함될 수 있는 부분들로 구성되어 있으며 12개의 패키지로 이루어진다. DNA microarray, array CGH. TMA 모두 array 기반의 기술이므로 array 제작에 관련된 내용을 담는 Array 패키지, 이 어레이를 이용한 실험 내용을 표현하는 BioAssay와 실험결과를 표현하는 BioAssayData 패키지가 포함된다. Experiment 패키지에서는 전체적인 실험에 관한 내용을 담게 되며, BioMaterial 패키지는 실험에 사용된 조직의 처리와 기본적인 정보를 표현할 수 있는 클래스를 가지게 된다. 암 조직 정보인 임상정보와 조직병리정보는 별도의 패키지인 ClinInfo와 HistoPathol 패키지에서 표현이 가능하다. 그 외 Measurement, Protocol, Description, AuditAndSecurity, BQS, BioEvent 패키지는 기본적인 패키지로서 다른 대부분의 패키지와 연관을 가지게 된다.

3. TMAOM

TMA 기술과 실험데이터에 특이적인 내용을 담는 모델로서 5개의 패키지로 구성되어 있다. TMA 기술은 DNA microarray나 array CGH와는 달리 Block을 제작하는 절차가 있어 이를 표현하는 패키지가 포함되며, 조직 실험에서 사용되는 항체나 probe를 표현할 수 있는 Reporter 패키지가 포함된다.

4. MAOM

DNA micraorray와 array CGH 기술을 이용한 실험에 특이적인 부분을 담는 모델로서 3개의 패키지로 구성되어 있다. 어레이상의 probe 정보를 담는 BioSequence 패키지와 ArrayDesign 패키지, 그리고 실험 결과의 통계분석과 같은 보다 높은 수준의 통계 결과를 저장하는 HigherLevelAnalysis 패키지가 이 모델에 포함된다.

IV. 토의 및 결론

DNA microarray, array CGH, TMA 기술은 서로 다른 관점에서 암의 생물학적 특성을 파악할 수 있으므로 통합적으로 표현될 수 있다면 훨씬 의미 있는 결과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 DNA 마이크로어레이, array CGH, 조직마이크로 어레이 데이터를 통합적으로 표현할 수 있고 분석할 수 있는 데이터 모델인 IGE-OM을 개발하였다. 이 모델은 암 연구에서 필수적인 환자의 임상정보와 조직의 병리정보를 통제어휘를 통해 일관되게 표현할 수 있으며, 임상정보와 조직병리정보를 통해 세 종류의 서로 다른 데이터를 통합할 수 있다는 특징을 가진다.

유전체학 기술을 통합하고자 하는 시도가 최근 발표되고 있다. FGE-OM은 마이크로어레이 기술과 프로테오믹스 기술을 통합적으로 표현하고 분석할 수 있는 모델이다.[9] 또 다른 통합 모델인 SysBio-OM은 마이크로어레이 데이터를 중심으로 한 transcriptomics 데이터, 2차원 전기영동 데이터와 질량분석 데이터를 중심으로 한 proteomics 데이터, 그리고 metabolomics 데이터를 통합적으로 표현할 수 있는 데이터 모델이다.[10] 이들은 모두 MAGE-OM을 확장하는 방법으로 접근했으나, 암조직의 특성으로 반드시 기술해야 하는 임상정보 및 조직 병리정보를 기술 할 수 있는 모델을 포함하고 있지 못한다.

암 연구에 있어 다양한 고효율 기술의 이용이 확산됨에 따라 다양한 데이터의 저장, 표현, 교환을 위한 표준 데이터모델에 대한 필요성이 더욱 높아지고 있다. 본 논문에서 제안한 통합모델은 구현방식에 독립적이므로 여러 가지 실험의 데이터를 기술 방법에 의존하지 않고 통합적인 저장과 분석을 위한 데이터베이스와 같은 응용에 도움이 될 것이다. 또한 고효율 기술의 발전에 따라 유연하게 데이터의 표현할 수 있다. 이러한 장점은 다양한 데이터의 통합적 분석결과를 해석하고 데이터교환을 위한 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 Science and Technology, Republic of Korea (2005-00162).

참고문헌

1. Pinkel D, Segraves R, Sudar D et al. High resolution analysis of DNA copy number variation using comparative genomic hybridization to microarrays. Nat Genet. 1998;20:207-211.

2. Kononen J, Bubendorf L, Kallioniemi A, Barlund M, Schraml P, Leighton S, Torhorst J, Mihatsch MJ, Sauter G, Kallioniemi OP. Tissue Microarrays for high-throughput molecular profiling of tumor specimen. Nat Med. 1998;4(7):844-7.

3. Han H, Bearss DJ, Browne LW, Calaluce R, Nagle RB, Von Hoff DD. Identification of Differentially Expressed Genes in Pancreatic Cancer Cells Using cDNA Microarray. Cancer Research. 2002; 62:2890-2896.

4. Kettunen E, Nicholson AG., Nagy B, Wikman H, Seppanen JK, Stjernvall T, Ollikainen T, Kinnula V, Nordling S, Hollmen J, Anttila S, Knuutila S. Overexpression in malignant pleural mesotheliomas revealed by combined use of cDNA and tissue microarray. Carcinogenesis. [Epub] 2004 Oct 11

5. Spellman PT, Miller M, Stewart J et al. Design and implementation of microarray gene expression markup language (MAGE-ML). Genome Biol. 2002;3:RESEARCH0046.

6. 이혜원, 박유랑, 정태수, 서화정, 김주한. (2004) 조직 마이크로어레이 실험과 분석을 위한 객체모델. 대한의료정보학회지 2004:20(Suppl 2):s37-s41

7. Warzel DB, Andonaydis C., McCurry B, Chilukuri R., Ishmukhamedov S. and Covitz P. 2003. Common Data Element (CDE) Management and Deployment in Clinical Trials. Proc AMIA Symp. 1048

8. Stoeckert JC, and Parkinson H. 2003. The MGED ontology: a framework for describing functional genomics experiments. Comp. Funct. Genom. 4:127-132

9. Xirasagar S, Gustafson S, Merrick BA, Tomer KB, Stasiewicz S, Chan DD, Yost KJ III, Yates JR III, Sumner S. et al. CEBS object model for systems biology data, SysBio-OM. Bioinformatics 2004; 20(13):2004-15

10. Jones A, Hunt E, Wastling JM, Pizarro A, Stoeckert CJ Jr. An object model and database for functional genomics. Bioinformatics 2004;20(10):1583-90