어떤 시퀀서가 NIPT를 잘 할까

간만에 NIPT 논문을 들고 와봤습니다.

어떤 시퀀서가 NIPT에 더 적합한가 알아보자 되겠습니다.

2019년에 출판된 논문으로 "Prospective head-to-head comparison of accuracy of two sequencing platforms for screening for fetal aneuploidy by cell-free DNA: the PEGASUS study" 이고, 

doi는 https://doi.org/10.1038/s41431-019-0443-0 입니다.

위에서 언급했다 싶이 시퀀싱 기기별 NIPT의 임상적 성능을 비교한 내용으로 T13/18/21 그리고 Monosomy X 검사에 대해서 테스트를 진행했다고 합니다.

그리고 비교한 시퀀싱 기기는 시퀀싱 시장의 대장인 illumina의 HiSeq와 Thermo의 Proton이라고 하네요.

결과적으로는 둘다 정확도는 99%이상이었으나 미세하게 차이가 결과에 차이가 있었다고합니다. 

민감도와 위양성률 모두 HiSeq 성능이 우수했고, 시퀀싱 처리시간에서는 Proton이 짧은 처리 시간을 자랑한다고 합니다.

표면적으로 보면 일루미나의 HiSeq이 Thermo의 Proton보다 우수하다고 결정 내릴 수 있으나 사실 꼭 그렇지는 않을듯합니다. 실험 디자인에서 서술되어 있는 내용을 보면 cell-free DNA 추출 후 두개로 나누어 각각 기기에서 실험을 한건 같아 보이지 않아서 입니다. 

혈액 채취 후 각각의 실험실에 보내어 각 실험실에서 자체 프로토콜로 진행하지 않았나 싶습니다. 그래서 정확하게는 실험실간의 성능 비교이지 않나 싶습니다.

NIPT에서는 cell-free DNA내 태아의 cell-free DNA 양이 굉장히 중요하기 때문에 실험을 하는 사람의 숙련도나 방법에 따라 분석을 할 수 없기도 해서..

여튼 그래도 중국에서 진행했던 (대략 1만여건 정도..) 대규모 연구 이후로 꽤 큰 샘플 개수이고 보통 단일 플랫폼으로 테스트를 진행하는데 서로 다른 기술 기반의 플랫폼(광학과 수소이온)에서 테스트를 하여 플랫폼 간 우위에 대한 내용은 얘기하기 어렵지만, 어찌 됐던 cell-free DNA 기반의 선별 검사는 효과적인 방법이라는 것을 다시 한번 확인하는 연구이지 않았나 싶네요

결론은 illumina던 Thermo던 압도적 우위에 있는 플랫폼은 없으니 각자 application과 상황에 맞는 플랫폼과 방법을 선택해서 하는 것이 중요하다. 정도? 이지 않나 싶네요 :)

아.. 연구 이름인 PEGASUS는 "PErsonalized Genomics for prenatal Aneuploidy Screening USing maternal blood"의 약자라고 합니다. PEGASUS 홈페이지도 있습니다.

출처: @ye._.vely618

NGS을 임상에 사용하기 위한, 5년의 시간

최근에 임상실험실에서 NGS 서비스를 시작한다고 하는 내용들의 뉴스..
를 신기하게 보시는 분들도 물론 있으실겁니다.

그러나 전공자나 업계에 몸 담고 있는 분들에게는 그리 신기하지 않은.. "아.. 어디 임상실험실에서 NGS 서비스를 하는구나" 정도로.. 어느 실험실에서 NGS로 검사를 해준다라고.. 정도의 수준일겁니다.

하지만 10년전만해도 NGS가 무슨 임상실험실에서 검사 서비스로 가당키나 한 분석 방법이냐고 하시는 분들이 대다수였을 때에 5여년동안 데이터를 쌓아서 NGS 플랫폼의 타당성을 입증한 논문이 있어 한번 가져와봤습니다.

Next generation sequencing for clinical diagnostics: Five year experience of an academic laboratory

DOI: 10.1016/j.ymgmr.2019.100464

태평양 건너 있는 미국 미네소타 대학교의 임상 실험실에서 2012년부터 2017년 동안, 자그마치 5년동안 NGS로 임상 진단 검사를 실시했던 데이터를 차곡 차곡 잘 수집/축적하여 공개한 내용으로 

2012년 8월부터 2014년 3월 까지는 568 유전자 영역의 SureSelect 패널을,

2014년 4월 부터 2017년 9월 까지는 일루미나의 TruSightOne 패널을,

2017년 10월부터 2017년 12월 까지는 TruSightOne 확장 패널을 사용하여

각각 349개, 2058개, 102개 검체, 모두 2059건의 검사를 실시했다고 하네요

전반적으로 25% 진단율을 유지하였다고 하고, 불확실한 의미 변이인 VUS 수가 2012년도에는 75%정도였는데 2017년도에서는 50%정도로 감소되었다고 합니다. 사실 지금 다시 하면 25%정도로 더 감소되어있지 않을까 하는 생각도 드네요. 

그리고 다양한 질병들에 대해서 진단을 하였는데 질병마다 진단율의 차이를 보였고, 피부병이나 청력손실, 안과질환 같은 경우에는 진단율이 40% 이상의 높은 진단율이, 소화기나 호흡기 질환의 진단율은 10%로 낮았다고 하는데 사실 이건 유전적 원인과 관계가 있냐없냐가 더 중요한 요인으로 보이네요.

결과적으로 이 연구 결과, 5년동안 2천개 넘는 검체를 검사해봤는데 NGS가 임상진단에 사용할 수 있는 유용성을 입증하였다고 생각되고, NGS가 임상 진단 부문에서 사용 할 수 있는 가시적은 근거자료로 활용되어 병원관리자들이 NGS 인프라에 투가하도록 설득 할 수 있는 자료로 사용 할 수 있다고... ??

그거까지는 난 모르겠고, 이전의 많은 연구진들의 연구 결과로 말미암아 이제는 NGS 검사가 우리 생활에 생각보다 많이 사용되고 있다는 것은 맞는 얘기인것 같습니다.

이전에 연구진들의 노고가 아니었다면 아직도 연구수준에서 벗어나지 못했을것 같습니다.

가끔 이런 논문들을  한번 들춰보는것도 나쁘지는 않아서 한번씩 꺼내볼 생각입니다.

출처: @ye._.vely618

Long Read Sequencing을 전적으로 믿으셔야 합니다.

항상 느끼는것이지만 사람들은 익숙한것에 익숙하다는...
물론 이 글을 쓰는 본인도 별반 차이 없다는게 현실
그럼에도 불구하고 세상에는 익숙한것을 거부하고 한 걸음 나아가는 분들이 있어서 발전한다는...

오늘은 유전체분야에서 다들 익숙한 짧은길이의 시퀀싱 플랫폼 대신 Long read 시퀀싱 플랫폼을 왜 써야하는지 보여주는 논문이 있어 들고와봤습니다.

The blooming of long-read sequencing reforms biomedical research

DOI: 10.1186/s13059-022-02604-2


Long read 시퀀싱의 대표주자인 PacBio와 Nanopore가 나온지도 꽤 된것 같으나, 아직 주류 시퀀싱 플랫폼으로서는 자리매김을 하지 못한... 조명받지 못하고 있지만.. 그 진가를 하나둘씩 알게되고 안쓸수 없지 않을까 합니다.

물론 이 Long read 플랫폼을 안 쓸수 없지만 PacBio/Nanopore 플랫폼을 이용해서 진단 키트를 개발하여 돈을 벌 수 있게 된다는 것은 아닙니다. 오해 없으시기 바랍니다. Long read 플랫폼에서 기존 NGS 시스템에서 해온 것 같이 하려고 하면 개인적인 생각으로는 그냥 하지 마세요 라고 말하고 싶네요. 그런 생각이라면..

여튼 Long read 플랫폼은 genome assembly과 transcriptome 분야에서 활약을 하고 있다고 하는데 이는 기존 NGS의 짧은 read로 인한 한계를 극복하였기 때문에 가능한 당연한 결과였을 듯 합니다.

genome assembly를 설명하면서 이런 저런 설명을 하였는데 사실 T2T genome이 세상에 나왔는데 무슨 설명이 더 필요할지... 물론 다배체면서, repeat 서열이 엄청 긴 식물과 같은 다양한 생물의 유전체 연구에서는 아직 할일이 많이 남아있을듯 합니다.

그리고 더불어 transcriptome, 전사체에서도 두각을 나타내고 있다고 합니다. 이전에 PcaBio사에서 나온 Iso-Seq이라는 플랫폼이 있었는데 기존 숏리드 플랫폼으로는 할 수 없었던 full-length 유전자 서열을 확인하여, 다양한 gene의 isoform 을 확인 할 수 있었는데, 이제는 이는 당연한것이고, read count를 활용하여 정확한 발현 측정까지도.. 가능하다고 합니다. 또한 이 논문에서 처음 보았는데 exitron이라는 것도 확인하였다고 하네요.

더불어 당연히 암연구에서도 long-read 플랫폼이 중요한 역할을 하고 있는데, 시퀀싱을 위해 dna나 rna가닥을 증폭시키지 않은 특징 때문에 가능 응용법이긴하죠. 특히 nanopre 플랫폼을 사용하여 급성 골수성 백혈병 (AML) 환자의 RNA변이와 fusion gene 구조를 확인하기도 하였고, 대장암 세포주에서 5mC 위치와 양을 정량하여 각각 AML와 대장암 연구에 도움이 되고 있다고 합니다.

이렇듯 Long Read Seq 플랫폼은 이제 쓰지 않을 이유가 없는 플랫폼으로 우리 곁에 생각보다 가깝게 다가왔으나 생각에는 Long이든 Short든 정확하게 내 병의 이유를 빠르고 "싸게" 알아낼 수 있으면 모두 행복한 것 아니겠습니까?

그럴 수 있는 방법이 어딘가에 있겠죠, 없으면, 언제나 그러했듯이 우리는 또 해답을 찾아내겠죠. :)

출처: @ye._.vely618

이제는 전체 16S rRNA 서열을 봐야하지 하지 않을까? 하는 얘기

마이크로바이옴 분석을 할 때 매번 나오는 얘기로 16S rRNA에서 V3-V4  영역만으로 괜찮겠냐, full 16S rRNA봐야하는거 아니냐? whole sequencing해야하는거 아니냐 라는 내용의 논문이 있엇 한번 가져와봤씁니다.

2019년에 출판된 "Evaluation of 16S rRNA gene sequencing for species and strain-level microbiome analysis" 종/strain 수준의 16s RNA 서열 평가에 대한 내용 되겠습니다.

DOI: doi.org/10.1038/s41467-019-13036-1

16S rRNA는 박테리아 분석, microbiome 분석 시 주로 사용해오고 있고, 지금도 활발히 사용되고 있는 분석 방법 이지만, 지금까지는 V3-V4 영역만을 대상으로하는 방법이었고, 이제는 전체 16S rRNA를 확인하는 것에 대해서 얘기해봐야 하는 시점이 되었죠.

이전까지 16S의 V3-V4 영역으로 구분이 안되는 종들이 있었고, 지금까지 하던 분변 마이크로바이옴은 모르겠다만, 다른 환경의 마이크로바이옴을 할때는 V4-V5가 더 좋아보이는데 너님들의 생각은 어때? 라는 논문이 꾸준히 나오는거 봐선 이제 전장 16S rRNA 방법이 두각을 나타날때가 되긴했죠 :)

바드에 물어보니 다음과 같이 요약해 주었습니다.

• 16S rRNA 유전자 시퀀싱은 미생물군집 내의 다양한 종과 균주를 식별하고 그들의 풍부도를 정량화하는 데 사용할 수 있습니다.
• 또한 미생물군집의 구성 변화를 추적하는 데 사용할 수 있습니다.
• 그러나 16S rRNA 유전자 시퀀싱은 균주 수준에서 정확도가 떨어질 수 있으며, 유사한 종을 구분하기 어려울 수 있습니다.
• 16S rRNA 유전자 시퀀싱의 정확도는 향상되고 있으며, 미생물군집을 연구하는 연구자들에게 유용한 도구입니다.

다른 미생물군집 분석 방법으로는 샷건 메타지놈 분석과 whole-genome 시퀀싱이 있지만 이 방법들은 16S rRNA 분석 방법보다 돈도 많이 들고, 시간도 더 많이 소요되니 너님이 궁금해하는게 무엇인지에 따라 선택해야하지 않겠니?

정도로 잘 요약해 줬습니다.V3-V4 수준이 아닌 고품질의 full 16S rRNA 데이터를 확보할 수 있으니 이제 V3-V4, V4-V5와 같은 좁은 영역이 아닌 full 16S rRNA로 microbiome 분석을 진행하는것이 좋아보이고, 이제 충분히 품질이나 비용이 만족할 수준까지 왔으니 더 나은 결과를 위해서 나와 함께 해보지 않겠는가? 라는 내용 되겠습니다.

출처: @ye._.vely618

NGS을 기반으로 하는 항체 선택 전략에 대한 insight에 대해서

11월의 첫 포스팅 링크드인에서 랩실 후배님께서 공유해주신 따끈한 논문 하나를 구글 바드에 한번 물어보았습니다.

항체 선택을 NGS를 사용하면 효과적/효율적으로 할 수 있다 에 대한 내용을 정리한 논문으로 제목은 "Insights into next generation sequencing guided antibody selection strategies" 입니다. 

doi: 10.1038/s41598-023-45538-w

- 논문 요약

NGS를 기반으로하는 항체 선택 전략에 대한 통찰력 제공.
NGS는 항체의 유전적 다양성을 빠르고 효율적으로 분석 할 수 있는 방법으로, 이를 활용하여 항체의 특이성과 효능을 개선 할 수 있습니다.

-논문 주요 내용

* NGS를 기반으로 하는 항체 선택 전략은 기존의 항체 선택 전략에 비해 보다 효과적이고 효율적입니다.
 ; NGS는 항체의 유전적 다양성을 빠르고 효율적으로 분석할 수 있기 때문에, 기존의 항체 선택 전략에 비해 보다 효과적이고 효율적입니다. 예를 들어, NGS를 사용하면 수백만 개의 항체를 한 번에 분석할 수 있기 때문에, 원하는 특성을 가진 항체를 보다 빠르게 찾을 수 있습니다.

* NGS를 기반으로 하는 항체 선택 전략은 항체의 특이성과 효능을 개선하는 데 도움이 됩니다.
 ; NGS를 사용하면 항체의 특이성과 효능을 개선하는 데 도움이 되는 항체를 선택할 수 있습니다. 예를 들어, NGS를 사용하면 항체가 특정 표적에만 결합하는 항체를 선택할 수 있습니다. 또한, NGS를 사용하면 항체의 결합력과 내성을 개선하는 항체를 선택할 수 있습니다.

* NGS를 기반으로 하는 항체 선택 전략은 다양한 질병에 대한 치료제 개발에 적용될 수 있습니다.
 ; 다양한 질병에 적용 가능: NGS를 사용한 항체 선택 전략은 다양한 질병에 대한 치료제 개발에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, NGS를 사용하면 암, 감염병, 자가면역질환 등에 대한 치료제로 사용할 수 있는 항체를 개발할 수 있습니다.

논문의 저자들은 NGS를 기반으로 하는 항체 선택 전략이 항체 치료제 개발에 새로운 가능성을 제시한다고 결론짓습니다.

예로, NGS를 기반으로 하는 항체 선택 전략을 사용하여 특정 질병에 대한 치료 효과가 뛰어난 항체를 개발할 수 있습니다. 또한, NGS를 기반으로 하는 항체 선택 전략을 사용하여 항체의 독성을 줄이고 부작용을 개선할 수 있습니다.

NGS를 기반으로 하는 항체 선택 전략은 항체 치료제 개발의 새로운 장을 열 것으로 기대.

-시사점 

* NGS는 항체 치료제 개발에 필수적인 도구가 될 것입니다.

* NGS를 기반으로 하는 항체 선택 전략은 항체 치료제의 효과와 안전성을 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

* NGS를 기반으로 하는 항체 선택 전략은 다양한 질병에 대한 새로운 치료제 개발을 가속화할 것입니다.

오... 그냥 bard에 물어보고 논문에 대해 추가 질문을 계속 물어보면 될듯하네요.

출처: @ye._.vely618