조직 마이크로어레이 데이터의 체계적인 관리를 위한 데이터베이스 개발

A database for the effective and systematic management

of tissue microarray data

Hye Won Lee, M.S.1, Yu Rang Park, B.S.1, Jaehyun Sim, M.S.1, Sung Bum Cho, M.D. M.S.1, Woo Ho Kim, M.D. Ph.D.2, Ju Han Kim, M.D. Ph.D1.

1Seoul National University Biomedical Informatics (SNUBI), 2Department of Pathology, Seoul National University College of Medicine, Seoul 110-799, Korea, correspondence to juhan@snu.ac.kr

Abstract: Tissue Microarray (TMA) techonology allows rapid visualization of molecular targets in thousands of tissue specimens at a time, either at the DNA, RNA or protein level. TMA has been an valuable tool to clinically validate the marker gene from the analysis of DNA microarray. TMA data, however, have difficulty in handling 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. This paper describes the implementation and use of a Tissue Microarray Object Model (TMA-OM), which is a comprehensive tissue microarray data model for representing data relating TMA experiments. The Xperanto-TMA database provides access to a collection of comprehensive descriptions of clinical and histopathological data as well as experimental data sets in tissue microarray experiments. Xperanto-TMA system provides not only the support of effective and systematic management of TMA data but also a useful validation of the TMA-OM.

Keyword: Tissue Microarray, Database, NCI CDE, TMA-OM

I. 서론

최근 유전체학 연구에서 DNA 마이크로어레이와 같은 고효율 기술을 이용한 연구가 증가하고 있다. DNA 마이크로어레이의 개념이 조직병리학 분야의 고정된 조직 시료에도 적용되어 조직 마이크로어레이 (Tissue Microarray, TMA) 라는 어레이 기반의 고효율 기술이 개발되었다. TMA는 하나의 슬라이드에서 수백 개의 조직에 대한 실험을 동시에 수행할 수 있는 기술이다[1]. TMA 기술은 조직병리학에서 사용하는 기존의 전체 조직을 이용한 기법에 비해 비용과 시간절감의 효과가 커서 암을 연구하는 많은 연구자들이 이를 이용하고 있다[2]. 특히 DNA 마이크로어레이를 이용한 실험에서 동정된 표지유전자의 타당성 검증 방법으로 유용하게 사용하고 있다[2][3].

많은 유용성에 비해 TMA 데이터를 다루는 데는 많은 문제점을 안고 있다. 하나의 TMA 실험이 수행될 때마다 막대한 양의 데이터가 산출된다. 또한 TMA를 사용하는 연구들마다 데이터의 형식과 사용하는 임상정보, 병리정보의 내용이 다르다. 다양한 종류의 암 조직을 다루어야 하므로, 암의 종류마다 특이적인 병리정보와 임상정보를 다루어야 한다. 이는 데이터의 교환과 보급을 어렵게 한다. 이러한 문제는 표준화된 데이터 모델을 개발함으로써 해결할 수 있다. DNA 마이크로어레이 분야에서는 이미 MAGE-OM (Microarray Gene Expression - Object Model)과 같은 표준화된 데이터 모델이 개발함으로써 이러한 문제를 해결하려 노력하고 있다. 본 연구기관에서는 이전 연구에서 TMA 데이터를 모듈화된 구조와 일반화된 모델로 표현을 할 수 있는 객체 지향형 데이터모델인 Tissue MicroArray Object Model (TMA-OM)을 개발했다[4].

조직 마이크로어레이 데이터를 다루기 위한 시스템을 개발한 기존 연구들[5][6][7]은 전립선암, 임파선암등 특정한 하나의 암 조직을 이용한 조직 마이크로어레이 데이터만을 고려하였다. 따라서 다른 종류의 암이 추가되어 그 암에 대한 임상정보나 조직병리학 정보를 기술하는 경우나 새로운 종류의 정보를 추가하는 경우 데이터 모델의 변경과 시스템 변경이 필수적으로 뒤따르게 된다. 또한 웹 인터페이스 개발을 고려하지 않아 다른 지역의 연구자들이 시스템을 사용하고 데이터를 전송하기에 어려움을 가지게 된다[표 1].

본 연구에서는 TMA-OM에 객체-관계형 매핑 룰을 적용하여 관계형 데이터베이스로 구현하였다. 이를 Xperanto-TMA라 명명하였다. TMA-OM은 일반화된 임상정보와 병리정보 모델을 포함하고 있어, TMA-OM을 기반으로 개발한 Xperanto-TMA는 새로운 암 조직이 추가되는 경우에도 유연하게 임상정보와 조직 병리정보를 저장할 수 있다. 본 연구에서는 이 데이터베이스에 접근 가능한 웹 인터페이스도 구축하였다. 또한 통제어휘를 사용하므로 일관성 있게 데이터를 기술하므로 데이터 교환이 용이하게 이루어질 수 있다. Xperanto-TMA는 사용자가 웹을 통해 편리하게 TMA 데이터를 저장하고 출력함으로써 효과적이고 체계적인 데이터관리를 가능하게 해 준다.

[Table 1] Comparison of related studies

	Data Model	Generalized clinical information model	Generalized histopathological information model	Number of type of cancers	Web interface
Manley et al., 2001[5]	*ER model	Not included	Not included	1 (prostate cancer)	Not considered
Shaknovich et al., 2003[6]	*ER model	Not included	Not included	1 (Large cell lymphoma)	Not considered
Berman et al., 2004[7]	*ER model	Not included	Not included	1 (prostate cancer)	Not considered
Xepranto-TMA	Object Model	Based on **NCI CDEs	Based on **NCI CDEs	5 cancers and extensible	Available
*ER Model: Entity-Relation Mode **NCI CDEs: National Cancer Institue Common Data Elements

II. 재료

1. Tisse Microarray  - Object Model

TMA-OM은 TMA 실험에 관련된 모든 데이터를 표현할 수 있는 데이터모델이다. Unified Modeling Language (UML, http://www.uml.org)의 클래스 다이어그램으로 표현되어 있는 이 데이터모델은 111개의 클래스와 16개의 패키지로 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[4].

[Figure ] Packages in TMA-OM[4]

2. 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[8]. 본 연구에서는 각 item별 적합한 값과 코드, 데이터타입에 대한 내용들을 수집하여 조직의 임상 정보와 조직병리학적 정보를 기술하기 위한 Controlled Vocabulary로 사용했다.

III.방법

1. Object-relational mapping

TMA-OM은 MySQL 4.1(http://www.mysql.com)을 사용하여 관계형 데이터베이스인 Xperanto-TMA로 구현하였다. 객체-관계형 매핑방법을 사용하여 객체모델로부터 관계형 스키마를 만들었다. 객체모델의 클래스 중 추상클래스를 제외한 모든 클래스들은 관계형 테이블로 일대일 대응된다. 클래스가 가지는 속성과 연관은 테이블의 속성으로 매핑된다. 추상클래스가 가지는 연관관계는 하부클래스가 상속하므로, 하부클래스가 대응된 테이블의 속성으로 매핑된다. 두 클래스 간의 연관은 AssnList 테이블에 저장되는데, 이 테이블은 두 클래스의 정보로 구성된다. 모든 클래스간의 연관은 하나의 AssnList 테이블에 저장함으로써, 스키마가 좀더 단순해지도록 하였다[그림 1]. 이 방법은 객체모델의 상속성, 추상성 등의 특성을 손실하지 않고 관계형 모델로 구현함으로써 모델의 특성을 잃지 않고 그대로 반영할 수 있다는 장점이 있다.

2. Web Interface

PHP와 자바스크립트를 사용하여 TMA 데이터를 입력하고 출력할 수 있는 웹 인터페이스를 구축하였다. TMA 데이터는 텍스트 파일로 출력이 가능하나 데이터의 자료교환을 위해 XML 포맷으로 출력이 가능하도록 기능을 추가하였다.

3. Controlled Vocabulary

TMA-OM에서 임상정보와 병리정보의 모델링에 사용한 NCI CDE와 MGED Ontology[9]를 이용하여 통제 어휘를 만들었다. 실험이나 어레이 정보 관련 어휘들을 MGED Ontology의 어휘를 사용하고, 병리정보 중 종양 위치를 표현하기 위한 통제 어휘는  UMLS[10] 중 해부학 관련 어휘를 사용하였다. 이렇게 만들어진 통제어휘는 Vocabulary 테이블에 저장된다.  TMA-OM의 OntologyEntry 클래스를 구현하여 정해진 통제어휘 외에 사용자가 정의한 어휘의 입력을 허용하여 유연성을 증가시켰다.

[Figure ] Object-relational Mapping: An Example. (a) UML class diagram of HistoPathol package (b) relational schema derived from the Histopathol package by a formal object-relational mapping

4. Test with Tissue Array Data

Xperato-TMA 시스템의 유용성을 시험하기 위해 Cooperative Prostate Cancer Tissue Resource (CPCTR)에서 제공하는 TMA 데이터를 입력해 보았다. 이 데이터는 Berman의 논문에서 사용함으로써 공개되어 있다[7]. 299개의 전립선 암 조직으로 동일한 수의 코어를 가진 블록이 사용되었으며 이 블록에서 생성된 4개의 어레이에 대한 정보가 포함되어 있다. 10개의 임상정보와 12개의 조직병리학적 정보를 포함하고 있으며 블록과 어레이의 제작에 대한 정보도 기술되어 있다. 이 정보들을 Xperanto-TMA에서 모두 저장할 수 있는지를 테스트하였다.

II. 결과

1. Xperanto-TMA

객체-관계형 매핑 방법을 통해 TMA-OM으로부터 107개의 테이블이 생성되었다. 통제어휘를 저장하기 위한 Vocabulary 테이블과 웹 인터페이스 작업을 위한 몇 개의 테이블을 추가하였다.

Xperanto-TMA의 웹 인터페이스는 크게 입력과 출력 기능으로 나뉜다. 입력부분은 Experiment와 Block And Array, Reporter, Protocol로 나뉜다. Block And Array 입력부분에서는 블록과 어레이의 레이아웃, 제작관련 정보, 조직관련 임상정보와 병리정보를 입력한다. 임상정보와 병리정보 부분은 통제어휘를 사용하여 데이터를 입력하므로, 데이터 정보를 기술할 때 일관성이 유지되도록 하였다. 특히 TMA-OM의 OntologyEntry 클래스를 그대로 구현했기 때문에 정해진 항목 외에 사용자가 원하는 항목을 자유롭게 추가할 수 있다.

Experiment 입력부분에서는 실험디자인에 대한 내용을 기술하며, Experiment 정보를 입력한 후 그 Experiment에 속하는 여러 개의 hybridization 실험 결과를 입력하게 된다. 각 hybridization 실험 결과는 사용한 어레이의 Core 개수와 동일한 수의 CoreResult로 구성되므로, hybridization 정보를 입력한 후 CoreResult를 입력하게 된다.

Xperanto-TMA의 출력 부분은 텍스트 포맷의 출력과 XML 포맷의 출력 기능으로 나누어진다. TMA-OM에서 유도된 Data Type Definition (DTD)를 이용이 가능하여 XML 포맷의 출력이 가능하다. 현재 Xperanto-TMA 시스템은 웹주소  http://xperanto.snubi.org/TMA 에서 개발 중이다.

2. Test with Prostate Cancer Data

[Figure ] Xperanto-TMA.

Xperanto-TMA를 테스트하기 위해 CPCTR 전리선암 데이터를 입력해 보았다. 전립선암 데이터는 Array와 Block에 관련된 제작정보, 임상정보, 병리정보만을 가지고 있으며, 어레이를 이용한 조직실험 (ex. 면역조직화학 실험, Fluorescence in situ  hybridization), 코어별 실험결과에 대한 정보는 포함하고 있지 않아 Block And Array 입력부분만 테스트가 가능했다. 각 코어마다 서로 다른 임상정보와 병리정보를 충분히 입력할 수 있었으며, 블록과 어레이의 제작부분에 대한 정보도 모두 입력이 가능하였다[Figure 3]. [Figure 3]은 어레이 정보 중 조직병리학 정보 입력 부분을 보여주는 것이다.

IV. 토의 및 결론

본 연구에서는 TMA 실험과 관련된 데이터를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 데이터베이스인 Xperanto-TMA를 개발하였다. Xperanto-TMA는 조직 마이크로어레이 실험과 관련된 모든 데이터를 취합할 수 있는 데이터모델인 TMA-OM을 관계형 데이터베이스로 구현하여 TMA-OM의 검증할 뿐 아니라 체계적이고 효율적인 TMA 데이터 관리를 위한 저장소를 제공하게 된다.

조직 마이크로어레이 데이터를 다루기 위한 데이터베이스를 개발한 기존 연구들[5][6][7]은 특정한 암에 대한 정보만을 고려하여 데이터 모델을 개발했으므로 다른 종류의 암을 기술하거나 새로운 종류의 임상정보나 병리정보를 추가하는 경우 데이터의 저장에 있어 한계를 가지게 된다[표 1]. 이에 비해 Xperanto-TMA는 일반화된 임상정보 모델과 조직병리정보 모델을 포함하는 TMA-OM을 기반으로 한다. 따라서 다양한 종류의 암에 대한 임상정보나 병리정보를 표현하고 저장하는 것이 모델의 변경이나 데이터베이스 스키마의 변경 없이 손쉽게 이루어지게 된다.

Xperanto-TMA 시스템은 사용자가 편리하게 데이터베이스를 이용할 수 있도록 웹 인터페이스를 갖추고 있다. 이 시스템은 TMA 실험에 관련된 데이터를 통제어휘를 이용하여 저장할 수 있는 기능과 데이터베이스에 저장된 데이터를 XML 포맷으로 출력할 수 있는 기능을 제공한다. 통제어휘의 사용과 XML 출력 기능은 데이터의 교환에 매우 유용하게 사용될 수 있다.

TMA 기술은 앞으로 자동화된 이미지 스캐닝 기술 등 실험 과정에서 자동화된 부분이 확대될 것이다. 이로 인해 보다 대량의 데이터 생산, 시간과 비용의 절감 효과가 가능해질 것이며. 조직 마이크로어레이 기술의 확산을 촉진하게 될 것이다. TMA 실험을 하는 연구자들에게 TMA-OM과 같은 데이터모델의 필요성은 더욱 증대될 것이며, Xperanto-TMA와 같은 데이터베이스 또한 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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3. 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

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

5. Manley S, Mucci NR. Relational database structure to manage high-density tissue microarray data and images for pathology studies focusing on clinical outcome: the prostate specialized program of research excellence model. Am J Pathol. 2001;159(3):837-43.

6. Shaknovich R, Celestine A, Yang L, Cattoretti G. Novel relational database for tissue micorarray analysis Arch pathol Lab Med. 2003;127:492-494

7. Berman JJ, Datta M, Kajdacsy-Balla A, Melamed J, Becich MJ et al. The tissue microarray data exchange specification: implementation by the Cooperative Prostate Cancer Tissue Resource. BMC Bioinformatics. 2004;5(1):19.

8. 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

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

10. Humphreys BL., Lindberg DA, Schoolman HM,  Barnett GO. The Unified Medical Language System: an informatics research collaboration. J. Am. Med. Inform. Assoc. 1998;5: 1-11.