약물유전체 데이터 저장을 위한 KPRN repository 시스템 개발

KPRN repository system for storing pharmacogenomics data

Chan Hee Park B.S, Su Yeon Lee, B.S , B.S., Yu Rang Park, B.S., Hye Won Lee. 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: Korea Pharmacogenomics Research Network Repository System(KPRN-RS) is a repository system for needs of collecting and searching pharmacogenomical data. It consists of four types, genetic variation , drug information, disease information , and literature annotation. For visualizing genotype information, we used Generic Genome Browser. Currently, 859 genotype data is stored for 91 genes and joined 18 pharmagogenomics research groups.

Keyword: Pharmacogenomics, Alleles, MeSH, PharmGKB, goldenpath, Genew, Generic Genome Browser

I. 서론

21세기 들어 인간 유전체지도가 거의 완성이 되고, 이를 기반으로 약물반응의 개인 차이를 개별 유전자 및 유전체 수준에서 연구하는 학문 분야인 약물유전학 (pharmacogenetics) 및 약물유전체학 (Pharmacogenomics)이 전 세계적인 관심이 되고 있다.

이는 임상의학에 가장 빠른 시기에 활용 가능한 연구 분야의 하나로 인지되고 있으며 많은 의생명과학자 들이 이 분야에 관심을 갖는 것은 이를 통해 맞춤신약의 개발 및 개인의 특성에 맞는 맞춤 약물 치료 기술의 개발이 가능할 것으로 믿기 때문이다.

실제, 10년 이내에 임상에서 환자치료에 있어서 각 개인의 유전 정보에 따른 맞춤약물요법 기술이 실용화 될 것으로 예측하고 있으며, 현재도 아주 제한적이긴 하지만 일부 이 분야의 전문가 들이 일부 약물치료에 적용하는 시도가 이루어지고 있다.

따라서, 이 분야의 연구는 21세기 새로운 약물치료기술의 핵심이 되는 주요한 학문 분야로, 선진 각국은 물론 전 세계가 관심을 가지고 있으며 미국을 비롯한 유럽, 일본 등의 국가는 이 분야에 막대한 연구비를 투자하고 있다.

현재 이러한 약물 유전체학 연구 결과를 집대성하는 센터로는 Stanford 대학의 PharmGKB[1] (Pharmacogenomics Knowledge Base)가 있다. PharmGKB 는 유전자 변이( genetic variation )의 차이로 인해 사람 개개인의 약물 반응이  어떻게 각기 다르게 나타나는지에 대한 연구 결과를 집대성하고 검색할 수 있는 기능들을 제공 하고 있다.

그러나 현재는 약물 유전체학 데이터를 표현한 표준 데이터 모델이 제시되어있지 않을 뿐만 아니라 약물유전체학 데이터를 집대성하는 데이터베이스는 PharmGKB 이외에는 찾아보기가 힘들다.

본 연구 에서는 현재 KPRN(Korea Pharmacogenomics Research Network )에서 진행되고 있는 약물유전체 데이터 Repository 시스템에 대해 다루고자 한다.

이는 국내 약물유전체 데이터의 중앙 집중화 및 중복 연구의 방지, 공동 연구 시 정보의 원활한 정보 공유, 서열 변이 정보뿐 아니라 발현 정보 등의 유전체 기능정보, 그리고 지식 기반으로의 확장을 위해서이다.

II. 참조한 데이터 스키마와 데이터베이스 및 Tool

1. PharmGKB XML schema

PharmGKB는 약물유전체 데이터의 연구결과를 집대성하고 검색할 수 있는 기능을 갖춘 Stanford 대학에서 제작한 Knowledge-base 시스템이다. XML schema 에서는 서열 변이( sequence variation ) 에 대한 정보 및 약물( drug ) , 표현형( phenotype ) 데이터, 그리고 어떠한 약물에 대해 특이 서열 변이가 있는 경우 나타나는 부작용 또는 질병(disease) 에 대한 정보들의 관계를 기술하고 있다.

2. MeSH

Mesh[2] 는 미국립의학도서관(NLM, National Library of Health)에서 만든 통제어로 PubMed 의 논문을 색인하는 데 사용한다.  의학주제표목은 같은 개념에 대하여 다른 용어를 사용하는 정보를 검색하는 데 일관된 방법을 제공한다. 예를 들면 악성종양에 neoplasm, cancer 라는 말을 사용할 수 있는 데, 이 경우 의학주제표목에서는 neoplasm을 사용한다. 또한 노인이라는 개념으로 old 및 aged 가 있다. 이 경우에는 aged를 의학주제표목으로 사용한다.

3. Aperon drug database

약물 명을 입력하기 위하여 현재 PharmGKB 에서 사용하고 있는 Aperon[3] 사의 drug database를 사용하고 있다. Aperon drug database 에는 3855개의 drug name 과 9176개의 generic name , 그리고 9177 개의 trade name 으로 구성되어 있다.

4. USCS goldenpath

본 시스템에서는 서열 변이의 위치를 입력하기 위하여 California 대학에서 제작한 GoldenPath[4,5]를 사용한다. GoldenPath는 인간 염색체 지도상에서 변이 위치의 절대 좌표 (absolute coordinate)를 입력 가능하게 함으로서 변이 위치 입력에 대한 혼동을 피할 수 있으며 변이 위치를 기준으로 한 다양한 Annotation 이 가능해진다.

ChromosomeNumber:BasePosition

예를 들어 chr2:23451703 은 2번 염색체에서 23451703 번째 위치를 나타낸다.

그림  KPRN repository 시스템에서의 상호 관계들

5. Genew (Human Gene Nomenclature Database)

서열변이정보가 어떤 유전자에 속해 있는지를 알기 위해 Genew[6]를 사용하였다. Genew 는 인간유전자의 이름과 심볼을 명명하기 위해서 Gene Nomenclature Committee (HGNC)의 편집진들에 의해 고도로 검증된 데이터베이스이다. 이 데이터베이스에는 유전자의 이름과 symbol, 그리고 동의어 symbol (alias symbol)을 포함하고 있다.

6. Generic Genome Browser(GGB)

입력된 서열변이 정보 및 인간 유전자들의 정보들을 display 하기 위하여 Generic Genome Browser(GGB)[7] 를 사용하였다. GGB는 유전체 contig 및 유전자 정보, Sequence Tag Site(STS), SNP(single nucleotide polymorphism) 등의 서열 기반 정보를 트랙(Track)별로 display 가 가능하며 Track 별 정보를 다른 데이터베이스와 연동 가능하도록 설계되어 있다. 여기에서는 입력자가 입력한 Allele Frequency 정보를 display 하는 방안으로 채택되었다.

III. 결과

1. KPRN 의 전체 개요

약물 유전체 데이터를 저장하고 검색하기 위해서는 서열 변이 정보, 약물 정보, 서열 변이로 인하여 약물 투여시 나타나는 약동학(pharmacokinetics), 약력학(pharmacodynamics) 적 효과 등을 기술하는 표현형(phenotype) 정보들간의 상호관계를 정의 하고 모델링 하였다. 서열 변이 정보입력 시 표준화를 위해 Genew 에서 제공하는 Gene Symbol을 사용하였으며 약물 이름은 Aperon 데이터베이스, 그리고 표현형 데이터 중 질병과 관련된 텀의 표준은 MeSH 텀을 사용하였다. 각 정보간의 상호 관계는 그림 1 와 같다. Literature Annotation을 추가하여 유전자별, 약물별, 표현형 별 간의 이미 등재된 문헌들에 대한 고도로 정재된 annotation을 위한 페이지로 구성되어있다. 마지막으로 GGB를 이용하여 서열변이 정보의 시각화를 구현하였다.

2. 모델의 세부 설명

1) 서열 변이 정보

이 부분은  genotyping 된 서열 정보(allele position, alleles , allele frequency, amino acid transition and Gene symbol )들에 대한 실험 정보를 기술한다.  기존에 allele position을 기술하는 방법으로는  ABCB1 ,3435C->T ( ABCB1 유전자에서 3435 번째 위치에서 C에서 T 로의 single nucleotide change 가 있다) 또는 CYP2C9, Arg144Cys( CYP2C9 유전자에 144번째 위치에서 Arg 대신 Cys 의 Amino Acid Transition 이 있다 ) 와 같은 표기법을 사용한다. 이는 그 유전자의 첫 번째 위치를 어디로 선정했느냐에 따라서 그 기준이 바뀌므로 상대적인 위치이고 연구자에 따라서 기준이 달라진다. 따라서 여기서는 goldenpath position을 이용한 절대 좌표 시스템을 이용하여 입력한다. 이는 상대적인 위치 입력으로 인한 위치정보의 모호함을 방지하고 다른 데이터베이스와의 유기적인 결합을 위해 반드시 필요하다. alelles 를 표현하기 위하여 아래와 같은 format을 채택하였다. (표 1)

표 1 Allele 표기 법

Allele 표기	속 성
A/G	Single nucleotide change
A/-	A deletion
T/TCGGT	CGGT insertion
G/TA(3)	G 대신 TA 가 3번 반복되는 경우

Amino Acid Trasition 기술은 one letter code 또는 three letter code 등을 인식 할 수 있도록 되어있다.

Allele Frequency 입력에는 Control Frequency 와 Case Frequency 로 나뉘어져 있는 Control Frequency 에서는 건강한 자원자를 대상으로 빈도를 구한경우에 해당하고 Case Frequency 는 환자군을 대상으로 빈도를 구한 경우에 해당한다.

서열변이정보가 어떤 유전자에 속해 있는지를 알기 위해 Genew를 사용하였다. 한 유전자에 대해 여러개의 심볼 ( 예. alpha-1-B glycoprotein 의 공식심볼은 A1BG 이고 이에 해당하는 alias symbol 은 A1B, ABG, GAB, HTSY2477 등이 있음 )들이 존재하므로 모호성을 방지하기 위해 이를 대표하는 official symbol 이 필요하다. 현재 23449 개의 official symbol을 사용하고 있다.

2) 약물 정보

약물 명을 입력하기 위하여 현재 PharmGKB에서 사용하고 있는 Aperon사의 drug database를 사용하고 있다. Aperon drug database 에는 3855개의 drug name 과 9176개의 generic name , 그리고 9177 개의 trade name 으로 구성되어 있다. 입력, 검색 시 drug name, generic name, trade name을 동시에 검색하고 이에 해당하는 drug name을 사용할 수 있도록 되어있다.

3) 표현형 정보

표현형 정보에는 정상군/환자군 당 해당 유전자에서 어떤 약물을 투여하였을 때 나타나는 표현형을 기술한다.  입력 시 사용하는 질병 명을 기술하기 위해 MeSH 텀을 사용하고 있으며 표현형을 아래와 같이 PharmGKB 에서 사용하고 있는 다섯 가지 카테고리로 분류 하고 있다.

표 2 표현형 데이터의 카테고리

약 어	속 성
CO	Clinical Outcome
PD	Pharmacodynamics & Drug Response
PK	Pharmacokinetics
FA	Molecular & Cellular Functional Assays
GE	Genotype

표현형 정보는 각 카테고리별로 각기 다른 정보들이 입력되어 지고 통일 또는 축약하여 한정된 입력을 할 수 있는 부분이 아니므로 본 시스템에서는 EAV(Entity-Attribute-Value) 모델[8]을 사용하였다.

그림  GGB를 이용한 셔열정보 시각화

4) Literature Annotation

기존에 이미 출간된 약물유전체학 정보들을 검색하기 위해서 Literature Annotation 부분을 제작하였다. 이는 연구자들의 참여에 의해 고도로 정재된 문헌 정보를 얻기 위함이다. Literature Annotation 에는 PubMed 정보, 키워드, 초록, 관련된 유전자, 약물, 그리고 질환 정보들을 입력하고 검색할 수 있도록 구성되어 있다.

5) GGB를 이용한 시각화

서열 변이 정보를 시각화 하기 위하여 Generic Genome Browser를 사용하였다. 서열 기반 정보를 트랙(Track)별로 display 가 가능하며 Track 별 정보를 다른 데이터베이스와 연동 가능하도록 설계되어 있다. 여기에서는 입력자가 입력한 Allele Frequency 정보를 display 하는 방안으로 채택되었으며 다른 공개 데이터베이스와의 연동이 가능하도록 설계되어있다. ( 그림 2 )

IV. 토의 및 결론

본 논문에서는 약물유전체 데이터를 저장하고 검색하기 위한 KPRN repository 시스템을 개발하였다.  KPRN repository 시스템 은 약물유전체 실험에서 나오는 서열정보, 약물 데이터 및 그에 수반되는 표현형 데이터, literature annotation 그리고 서열변이 정보 시각화를 포함하고 있다. KPRN repository 시스템은 유전자 정보, 약물 정보, 표현형 정보를 기술하기 위해 Genew, MeSH 등의 통제 용어를 사용하였으며 입력된 정보에 대해 외부 공개 데이터베이스와의 연동이 가능하다.  그리고 시각화를 통한 약물유전체 데이터의 이해를 도와준다.

현재 18개의 group에서 91개의 유전자에 대한 총 859 개의 genotype 데이터베이스가 구축되어 있으여 앞으로 입력 데이터가 기하급수적으로 늘어날 전망이다.

현제 Stanford 대학의 PharmGKB를 제외하면 약물유전체 데이터를 저장하는 표준이 없는 상황이지만 본 연구를 통해 약물유전체 데이터를 이해하고 표준 모델이 제시될 때 대처할 수 있는 시도라 할 수 있겠다.

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-PJ10-PG13-GD01-0002).

참고문헌

1. T.E. Klein, J.T. Chang, M.K. Cho, K.L. Easton, R. Fergerson, M. Hewett, Z. Lin, Y. Liu, S. Liu, D.E. Oliver, D.L. Rubin, F. Shafa, J.M. Stuart and R.B. Altman, "Integrating Genotype and Phenotype Information: An Overview of the PharmGKB Project", The Pharmacogenomics Journal (2001) 1, 167-170.

2. Schulman, Jacque-Lynne, Using Medical Subject Headings (MeSH) to examine patterns in American medicine. [course paper, STS 5206]. Falls Church: Virginia Polytechnic Institute and State University, Northern Virginia Center; May, 2000.

3. http://www.aperon.com/index.htm

4. Kent, W.J., Sugnet, C. W., Furey, T. S., Roskin, K.M., Pringle, T. H., Zahler, A. M., and Haussler, D. The Human Genome Browser at UCSC. Genome Res. 12(6), 996-1006 (2002).

5. Karolchik, D., Baertsch, R., Diekhans, M., Furey, T.S., Hinrichs, A., Lu, Y.T., Roskin, K.M., Schwartz, M., Sugnet, C.W., Thomas, D.J., Weber, R.J., Haussler, D. and Kent, W.J. The UCSC Genome Browser Database. Nucl. Acids Res 31(1), 51-54 (2003).

6. Genew: the Human Gene Nomenclature Database Hester M. Wain, Michael Lush, Fabrice Ducluzeau and Sue Povey Nucleic Acids Research, 2002, Vol. 30, No. 1 169-171

7. The Generic Genome Browser: A Building Block for a Model Organism System Database Lincoln D. Stein et.al. Vol. 12, Issue 10, 1599-1610, October 2002 Genome Research

8. Generic Design of Web-Based Clinical Databases Jacob Anhøj, MD, DIT et.al. J Med Internet Res 2003;5(4):e27