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구별 어려운 자궁내막암 유형, 체중과 바이오마커로 식별한다
  • 정종호 기자
  • 등록 2024-07-15 12:07:46
  • 수정 2024-07-15 15:03:28
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  • 분당서울대병원 연구팀, 사전연구로 ‘사이클린B1’ 기반 면역조직화학염색의 아형 식별 유용성 보고 ... ‘체중’과 ‘사이클린B1’ 기반, 최적의 결정트리 모델 구축

김기동 분당서울대병원 산부인과 교수팀은 자궁내막암의 분자적 유형을 구별하는 바이오마커인 사이클린(Cyclin)B1’체중을 기반으로 POLE(polymerase epsilon exonuclease) mutatedp53 wild를 식별하는 최적의 모델을 구축했다.

 

자궁내막암은 태아가 성장하는 자궁체부 중 내벽을 구성하는 자궁내막에 발생하는 암이다. 정기검진으로 발견되는 경우가 드물고 출혈 증상을 통해 암을 의심하고 조직검사를 실시한 후에야 진단받는 경우가 대부분이다.

 

조직검사의 방법이 까다롭고 통증도 발생하는 단점 때문에 자궁경부암처럼 정기적으로 검사를 받기는 어렵다. 면역조직화학염색을 기반으로 하는 ProMisE 분석에 따르면 자궁내막암은 유전자의 변이, 특정 물질 발현 여부에 따라 POLE mutated p53 Wild p53 abnormal dMMR(Mismatch repair deficient) 4가지 유형으로 분류하고 있다.

 

자궁내막암에서 유형을 명확하게 구분하는 것은 치료 계획과 예후에 큰 영향을 미치기 때문에 중요하다. 알려진 4가지 아형은 면역조직화학염색을 통해 일부 구분할 수 있으나 POLE mutatedp53 wild를 식별하기 위해서는 고가의 유전자 분석이 필요하기 때문에 현장에서 저렴하게 사용할 수 있는 검사법에 대한 요구가 있어왔다.

 

앞서 김 교수 연구팀은 사전 연구를 통해 바이오마커 사이클린B1’을 사용한 면역조직화학염색이 POLE mutatedp53 wild 아형을 구분하는데 유용함을 보고한 바 있다. 이번 연구에서는 사이클린B1의 면역조직화학염색과 다양한 임상적인 변수를 함께 사용해 POLE mutated, p53 wild 2개의 아형을 구분하는 최적의 모델을 구축하고 성능을 평가했다.

 

POLE mutated 아형을 선별할 수 있는 최적의 결정트리 모델

이번 연구는 사전 연구 대상자였던 2006년부터 2013년까지 분당서울대병원에서 자궁내막암으로 수술 받은 환자 155명 가운데 POLE mutated 유형 24, p53 wild 유형 131명의 아형 데이터를 사용했다.

 

추가적으로 환자들의 다양한 임상적 변수(연령, , 체중, BMI, 종양 단계, 분자의 서브유형 등)와 사이클린B1 면역조직화학염색 결과를 조사해 각각의 임상적 변수에 사이클린B1의 발현 정도를 비교분석했다. 사이클린B1 면역조직화학염색에는 주요 단일 항체를 사용했으며 사이클린B1의 발현 정도는 양성 세포의 백분율 및 염색 강도를 기반으로 점수화했다.


연구를 통해 구축한 최적의 모델은 체중사이클린B1 점수를 기반으로 한 결정트리(Decision tree) 모델이다. 이를 토대로 분석한 결과 54.3kg 이하의 환자 그룹에서는 36%, 54.3kg를 초과하고 사이클린B1점수가 1보다 높은 그룹에서는 16%, 54.3kg을 초과하고 사이클린B1 점수가 1이거나 낮은 그룹에서는 단 6%만이 POLE mutated 아형을 나타내 그룹별로 현격한 차이를 보였다.


김 교수는 해당 연구는 체중과 사이클린B1 점수를 기반으로 POLE mutatedp53 wild 아형을 구별할 수 있는 가능성을 보여준다면서 면역조직화학염색으로 p53 abnormaldMMR 아형이 배제되고 체중이 54.3kg 이하인 자궁내막암 환자의 경우 POLE mutated 유전자 검사를 고려할 수 있겠다고 말했다.

    

이번 연구결과는 ‘Enrichment for the POLE mutated against p53 wild subtype using clinicopathologic factors and cyclin B1 immunohistochemistry in endometrial cancer’라는 논문 제목으로 ‘Journal of Gynecologic Oncology(IF=4.756)’에 게재됐다.

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