ACMG 및 AMP의 염기서열 변이 해석 지침, 2015년 버전

오늘 ACMG/AMP 가이드라인의 바이블 Standards and guidelines for the interpretation of sequence variants: a joint consensus recommendation of the American College of Medical Genetics and Genomics and the Association for Molecular Pathology 을 가져와봤습니다.

DOI: 10.1038/gim.2015.30

임상데이터를 다루시는 분들께서는 읽지 않는 사람은 있어도(진짜?) 한번만 읽지는 않는다는 바로 그 논문 되겠습니다. 

gemini

**ACMG 및 AMP의 표준 및 지침**

**서열 변이 해석**

**임상 실험실 유전학자에게 도움을 주기 위한 ACMG 및 AMP의 공동 합의**

**배경**

ACMG(American College of Medical Genetics and Genomics)는 이전에 서열 변이 해석에 대한 지침을 개발했습니다. 지난 10년 동안, 차세대 염기서열 분석 기술은 고속 처리량의 차세대 염기서열 분석의 출현으로 빠르게 발전해 왔습니다. 차세대 염기서열 분석을 도입하고 활용함으로써, 임상 실험실은 이제 유전자형 분석, 단일 유전자, 유전자 패널, 엑솜, 게놈, 전사체 및 후생유전학 검사에 이르는 점점 더 많은 유전자 검사 카탈로그를 수행하고 있습니다. 증가된 복잡성으로 인해, 이러한 유전자 검사의 전환은 서열 변이 해석에 새로운 과제를 수반했습니다. 이러한 맥락에서 ACMG는 2013년에 ACMG, AMP(Association for Molecular Pathology) 및 College of American Pathologists의 대표들로 구성된 작업 그룹을 구성하여 서열 변이 해석에 대한 표준 및 지침을 재검토하고 개정하기 시작했습니다. 이 그룹은 임상 실험실 책임자와 임상의로 구성되었습니다. 이 보고서는 ACMG, AMP 및 College of American Pathologists의 이해 관계자들의 의견을 반영한 작업 그룹의 전문가 의견을 나타냅니다. 이러한 권장 사항은 주로 임상 실험실에서 사용되는 유전자형 분석, 단일 유전자, 패널, 엑솜 및 게놈을 포함한 광범위한 유전자 검사에 적용됩니다. 이 보고서는 "병원성", "개연성이 높은 병원성", "의의 불명", "개연성이 높은 양성", "양성"이라는 특정 표준 용어를 사용하여 멘델 장애를 유발하는 유전자에서 발견된 변이를 분류할 것을 권장합니다. 또한, 이 권장 사항은 일반적인 변이 증거 유형(예: 인구 데이터, 계산 데이터, 기능 데이터, 분리 데이터)을 사용하여 변이를 이러한 5개 범주 중 하나로 분류하기 위한 프로세스를 설명합니다. 이 보고서에서 설명된 임상 유전자 검사의 분석 및 해석의 복잡성이 증가함에 따라, ACMG는 임상 분자 유전자 검사를 Clinical Laboratory Improvement Amendments(CLIA) 승인 실험실에서 수행하고 결과를 임상 분자 유전학자 또는 분자 유전학 병리학자 또는 이와 동급의 자격을 갖춘 사람이 해석할 것을 강력히 권장합니다.

**개요**

이 문서는 임상 분자 유전학자에게 도움을 주기 위한 ACMG 및 AMP의 공동 합의 표준 및 지침을 제공합니다. 이 지침은 서열 변이 해석에 관한 것입니다. ACMG는 이전에 서열 변이 해석에 대한 지침을 개발했습니다. 지난 10년 동안, 차세대 염기서열 분석 기술은 고속 처리량의 차세대 염기서열 분석의 출현으로 빠르게 발전해 왔습니다. 차세대 염기서열 분석을 도입하고 활용함으로써, 임상 실험실은 이제 유전자형 분석, 단일 유전자, 유전자 패널, 엑솜, 게놈, 전사체 및 후생유전학 검사에 이르는 점점 더 많은 유전자 검사 카탈로그를 수행하고 있습니다. 증가된 복잡성으로 인해, 이러한 유전자 검사의 전환은 서열 변이 해석에 새로운 과제를 수반했습니다. 이러한 맥락에서 ACMG는 2013년에 ACMG, AMP(Association for Molecular Pathology) 및 College of American Pathologists의 대표들로 구성된 작업 그룹을 구성하여 서열 변이 해석에 대한 표준 및 지침을 재검토하고 개정하기 시작했습니다. 이 그룹은 임상 실험실 책임자와 임상의로 구성되었습니다. 이 보고서는 ACMG, AMP 및 College of American Pathologists의 이해 관계자들의 의견을 반영한 작업 그룹의 전문가 의견을 나타냅니다. 이러한 권장 사항은 주로 임상 실험실에서 사용되는 유전자형 분석, 단일 유전자, 패널, 엑솜 및 게놈을 포함한 광범위한 유전자 검사에 적용됩니다. 이 보고서는 "병원성", "개연성이 높은 병원성", "의의 불명", "개연성이 높은 양성", "양성"이라는 특정 표준 용어를 사용하여 멘델 장애를 유발하는 유전자에서 발견된 변이를 분류할 것을 권장합니다. 또한, 이 권장 사항은 일반적인 변이 증거 유형(예: 인구 데이터, 계산 데이터, 기능 데이터, 분리 데이터)을 사용하여 변이를 이러한 5개 범주 중 하나로 분류하기 위한 프로세스를 설명합니다. 이 보고서에서 설명된 임상 유전자 검사의 분석 및 해석의 복잡성이 증가함에 따라, ACMG는 임상 분자 유전자 검사를 Clinical Laboratory Improvement Amendments(CLIA) 승인 실험실에서 수행하고 결과를 임상 분자 유전학자 또는 분자 유전학 병리학자 또는 이와 동급의 자격을 갖춘 사람이 해석할 것을 강력히 권장합니다.

**중요 포인트**

*   ACMG 및 AMP는 서열 변이 분류를 위한 새로운 표준 및 지침을 개발했습니다.

*   이 지침은 멘델 질환에 관련된 유전자에서 발견된 변이를 분류하기 위한 것입니다.

*   이 지침은 "병원성", "개연성이 높은 병원성", "의의 불명", "개연성이 높은 양성", "양성"이라는 5개의 표준 용어를 사용합니다.

*   이 지침은 변이를 이러한 5개 범주 중 하나로 분류하기 위한 기준을 제공합니다.

*   이 지침은 임상 실험실에서 사용되는 유전자 검사의 복잡성이 증가함에 따라, 임상 분자 유전자 검사를 CLIA 승인 실험실에서 수행하고 결과를 임상 분자 유전학자 또는 분자 유전학 병리학자 또는 이와 동급의 자격을 갖춘 사람이 해석할 것을 권장합니다.

chatGPT

### 배경:

이 논문은 **미국 의학유전학 및 유전체학회(ACMG)**와 **분자병리학회(AMP)**의 공동 합의에 따라 작성된 **유전자 변이 해석을 위한 표준 및 가이드라인**에 관한 내용입니다. 최근 **차세대 시퀀싱(NGS)** 기술의 발전으로 인해 유전자 검사가 임상 실험실에서 점점 더 복잡해지고 있으며, 이에 따라 유전자 변이 해석에 대한 명확한 기준과 용어의 필요성이 대두되었습니다. 기존에는 일부 유전자에 대한 해석 가이드라인이 있었으나, 모든 유전자를 포괄하는 일관된 기준이 부족했습니다. 이러한 배경에서 ACMG와 AMP는 2013년에 전문가 그룹을 구성하여 유전자 변이 해석을 위한 통일된 표준과 가이드라인을 수립하게 되었습니다.

### 개요:

이 논문은 임상 실험실에서 사용하는 유전자 변이 해석의 표준 용어를 확립하고, 변이를 "병원성(Pathogenic)", "병원성 가능성 높음(Likely Pathogenic)", "불확실한 의미(Uncertain Significance)", "양성 가능성 높음(Likely Benign)", "양성(Benign)"의 5단계로 분류하는 것을 권장하고 있습니다. 변이의 해석은 다양한 증거(예: 인구 데이터, 계산 데이터, 기능적 데이터 등)를 바탕으로 이루어지며, 각 증거의 강도에 따라 변이가 분류됩니다. 또한, 변이 해석의 기준이 실제 임상 진단 및 환자 관리에 미치는 영향을 고려하여, 결과 해석에 대한 신중한 접근을 강조합니다.

### 중요 사항 요약:

1. **변이 분류 체계**: 유전자 변이는 5단계로 분류되며, 각 변이는 그에 따른 증거를 바탕으로 "병원성"에서 "양성"까지의 등급으로 해석됩니다.

2. **증거의 유형 및 강도**: 변이 해석을 위해 사용하는 증거는 인구 데이터, 기능적 연구, 유전적 데이터 등을 포함하며, 각 증거는 강도에 따라 매우 강함, 강함, 중간, 지원 등의 등급으로 나뉩니다.

3. **기능적 연구의 중요성**: 변이가 단백질 기능에 미치는 영향을 평가하기 위해서는 실험적 증거가 중요한 역할을 합니다. 잘 확립된 **in vitro** 또는 **in vivo** 기능적 연구가 있으면 변이의 병원성을 뒷받침하는 강력한 증거로 사용될 수 있습니다.

4. **인구 데이터의 활용**: 변이가 일반 인구에서 얼마나 자주 나타나는지에 대한 데이터는 변이의 병원성을 평가하는 데 중요한 자료입니다. 일반 인구에서 변이가 너무 빈번하게 나타나면 그 변이는 병원성이 없을 가능성이 높습니다.

5. **임상적 적용**: 이 가이드라인은 임상 실험실이 유전자 변이 해석을 보다 정확하게 수행할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하며, 최종적으로는 환자 관리와 치료에 도움을 줄 수 있도록 합니다.

NotebookLM

## ACMG 및 AMP의 염기서열 변이 해석 지침: 배경 및 주요 내용

**배경:**

2015년 미국 의학 유전체학회(ACMG)와 분자병리학회(AMP)는 급증하는 유전자 검사 데이터의 해석 및 보고 방식을 표준화하고자 “염기서열 변이의 해석을 위한 표준 및 지침”을 발표했습니다. 이는 차세대 염기서열 분석(NGS) 기술 발전으로 대량의 유전 정보 생성이 가능해지면서, 멘델 질환 관련 유전자 검사 결과에서 발견되는 다양한 염기서열 변이 해석에 일관성을 부여하고 임상적 유용성을 높이기 위한 노력의 일환입니다. 

* **NGS 기술 발전과 유전자 검사 확대:** NGS 기술의 발전은 유전자 검사를 통해 더 많은 유전자를 더 빠르고 저렴하게 분석할 수 있도록 하였습니다. 이는 단일 유전자 검사에서 다중 유전자 패널, 그리고 전체 엑솜 및 유전체 염기서열 분석으로 검사 범위를 확대시키는 계기가 되었습니다.

* **염기서열 변이 해석의 복잡성 증가:** 유전자 검사 범위의 확대는 더 많은 염기서열 변이를 발견하게 되면서 그 해석의 복잡성을 증가시켰습니다. 특히 희귀 변이나 새로운 변이의 경우, 기존 정보만으로는 임상적 유의성을 판단하기 어려운 경우가 많았습니다.

* **표준화된 해석 지침의 필요성:**  다양한 유전자 검사 방법과 분석 도구가 사용되면서, 검사 기관이나 연구자에 따라 변이 해석 기준 및 결과 보고 방식이 달라질 수 있다는 문제점이 제기되었습니다. 이러한 문제는 유전자 검사 결과의 정확성 및 신뢰성 저하,  그리고 환자 진료의 비효율성을 초래할 수 있기 때문에 표준화된 해석 지침 마련이 시급했습니다.

**논문의 개요:**

본 논문에서는 멘델 유전 질환 관련 유전자 검사에서 발견된 염기서열 변이를 임상적 유의성에 따라 5단계 (**병원성**, **병원성 가능성 높음**, **의미 불분명**, **양성 가능성 높음**, **양성**)로 분류하는 표준화된 체계와  각 분류 단계를 결정하기 위한 구체적인 기준을 제시하고 있습니다. 또한, 변이 해석에 활용 가능한 다양한 증거 유형과 각 증거의 강도,  그리고 여러 증거를 조합하는 규칙 등을 상세히 설명하고 있습니다.

**주요 내용 요약:**

* **변이 분류:** 5단계 분류 체계 (병원성, 병원성 가능성 높음, 의미 불분명, 양성 가능성 높음, 양성)를 사용하여 변이의 임상적 유의성을 명확하게 구분합니다.

* **분류 기준:** 변이 종류, 위치, 빈도, 기능적 영향, 가족력 정보 등 다양한 증거를 사용하여 변이를 분류합니다.

* **증거 강도:** 각 증거는 강도에 따라 "매우 강함", "강함", "보통", "지지" 등급으로 분류됩니다.

* **증거 조합 규칙:**  여러 증거를 조합하여 최종 분류 등급을 결정하는 규칙을 제시합니다.

* **보고 지침:**  보고서에 변이 분류 등급, 분류 근거, 추가 검사 필요성 등을 명확하게 기술하도록 권고합니다. 

**본 논문은 멘델 유전 질환 관련 유전자 변이 해석에 대한 표준화된 지침을 제공함으로써, 유전자 검사 결과의 정확성과 신뢰성을 높이고,  궁극적으로 환자 진료 개선에 기여하고자 합니다.**

gemini가 교묘하게 첫문장을 끼워놓고 동어반복을 했네요. 깜빡 속을뻔...

음... ACMG/AMP 가이드라인은 LLM 요약본 보다는 본문의 Table 3, Table 4 그리고 Figure 1을 봐야 봤다고 할 수 있는 내용이니 꼭 본문의 Table과 Figure를 보시기 바랍니다. 

그리고 이 가이드라인은 한 번으로 끝나는게 아니라 시리즈로 나오다보니 이번 기회에 한번 씩 LLM에게 읽혀보도록 하겠습니다.  :)

출처: @wm_ohmygirl

NGS를 사용할 때 필요한 그 가이드라인

오늘은 AMP(미국분자병리학회)와 CAP(미국병리학회)에서 공동으로 합의한 지침인 "Guidelines for Validation of Next-Generation Sequencing–Based Oncology Panels: A Joint Consensus Recommendation of the Association for Molecular Pathology and College of American Pathologists"을 네이버의 클로바와 gemini에게 각각 물어보았습니다.

doi는 10.1016/j.jmoldx.2017.01.011 입니다.

먼저 gemini입니다.

안녕하세요, 생명공학 전공자가 아닌 분들을 위한 블로그 글을 작성하고자 하시는군요.

제가 찾은 논문은 다음과 같은 내용을 다루고 있습니다.

* **연구 목적과 배경**

이 연구는 다음세대 염기서열 분석(NGS) 기반 종양 패널 검사의 분석적 검증을 위한 최선의 실천 지침을 확립하는 것이 목적이었습니다. 이 연구는 분자 병리학 협회(Association for Molecular Pathology)가 주관하고 미국 병리학회(College of American Pathologists)가 연계 대표를 맡은 작업 그룹이 수행했습니다.

* **연구 방법**

이 연구에서는 NGS 기반 종양 패널 검사의 분석적 검증을 위한 단계별 지침을 제시했습니다. 이러한 단계에는 패널 설계, 라이브러리 준비, 염기서열 분석 및 데이터 분석이 포함됩니다. 또한 참조 자료와 세포주를 사용하여 검사 성능을 평가하는 중요성을 강조했습니다.

* **결과**

이 연구에서는 NGS 기반 종양 패널 검사의 분석적 검증을 위한 다음과 같은 권장 사항을 제시했습니다.

* 오류 기반 접근 방식을 사용하여 잠재적인 오류의 원인을 식별합니다.

* 분석 프로세스 전반에 걸쳐 품질 관리를 사용하여 고품질 염기서열 분석 결과를 보장합니다.

* 참조 세포주와 참조 자료로 검사 성능을 평가합니다.

* 커버리지 깊이와 테스트 성능을 확립하기 위해 사용해야 하는 샘플의 최소 요구 사항을 설정합니다.

* **논의**

이 연구는 NGS 기반 종양 패널 검사의 분석적 검증을 위한 중요한 지침을 제공합니다. 이러한 지침은 검사의 정확성과 신뢰성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

다음은 CLOVA X입니다.

NGS 기반 암 패널 테스트의 분석적 유효성 검증을 위한 지침

NGS(Next Generation Sequencing)는 차세대 염기서열 분석 기술로, 유전체 분석에 혁명을 일으키고 있습니다. NGS는 기존의 염기서열 분석 기술보다 빠르고 정확하며, 비용이 저렴하다는 장점이 있습니다. 이러한 이유로 NGS는 암 진단에 빠르게 적용되고 있습니다.

암 진단을 위해서는 암 세포에서 발견되는 유전자 변이를 파악해야 합니다. 이를 위해 NGS 패널을 사용합니다. NGS 패널은 암 세포에서 발견되는 유전자 변이를 탐지할 수 있는 유전자 패널입니다.

NGS 패널을 사용할 때는 분석적 유효성 검증을 해야 합니다. 분석적 유효성 검증은 NGS 패널이 정확하게 유전자 변이를 탐지할 수 있는 지를 검증하는 과정입니다.

이번 논문에서는 NGS 기반 암 패널 테스트의 분석적 유효성 검증을 위한 지침을 제공합니다. 이 지침은 표적 유전자 패널과 고형 종양 및 혈액 악성 종양의 진단 용도에 초점을 맞춥니다.

NGS 패널은 SNVs, indels, deletions, CNAs, SVs, gene fusions 등을 탐지할 수 있습니다. CNAs와 SNVs, indels를 탐지하기 위해 패널을 사용할 수 있는지 고려해야 합니다. SVs는 염색체 재배열을 포함합니다.

NGS 방법은 샘플 준비, 라이브러리 준비, 시퀀싱, 데이터 분석을 포함합니다. NGS 데이터 분석 파이프라인은 SNV 검출, indel containing sequence reads의 정렬, CNAs 식별, SVs detection 등의 작업으로 나뉩니다.

NGS 패널 콘텐츠는 hotspot panels에서 개인 codons에 초점을 맞춘 것부터 수백 개의 유전자의 코딩 영역을 포함하는 것까지 다양합니다. NGS 플랫폼 선정 시 고려해야 할 사항은 turnaround time, 샘플 테스트, sensitivity, 예상되는 테스트 양, 유전 변이의 유형과 복잡성, 생물정보학 지원, 인프라 등입니다.

NGS assay development process에서 error를 평가하는 방법은 pre analytical and analytical factors를 고려하는 것입니다. FFPE samples을 다룰 때는 nucleic acid yield가 문제가 될 수 있으므로 uracil Nglycolase로 treatment를 하는 것이 도움이 됩니다. 라이브러리 준비 시 도서관 방법에 사용된 증폭 오류와 내용 편향의 가능성을 염두에 두고 assay design을 통해 error의 잠재적 근원을 해결해야 합니다.

assay validation을 시작하기 전 optimization and familiarization (O&F) 과정이 필요합니다. optimization and familiarization (O&F) 과정은 NGS test를 통해 design expectations를 충족하는지 평가하는 과정입니다.

NGS 패널을 사용할 때는 분석적 유효성 검증을 해야 합니다. 분석적 유효성 검증은 NGS 패널이 정확하게 유전자 변이를 탐지할 수 있는 지를 검증하는 과정입니다. 이를 통해 NGS 패널의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

통계적인 방법을 활용하여 분석적 유효성 검증을 수행합니다. 예를 들어, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value 등의 지표를 사용하여 분석적 유효성 검증을 수행합니다.

NGS 패널을 사용할 때는 분석적 유효성 검증을 반드시 수행해야 합니다. 이를 통해 NGS 패널의 신뢰성을 높이고, 암 진단의 정확성을 높일 수 있습니다.

음.. CLOVA가 생각보다 글을 (블로그처럼 작성한다는... 형식적인 측면에서..) 잘 작성하는 것 같아 보이네요 

gemini는 요약하라고 하면 개조식으로 많이 작성하는 것 같더라구요.

여튼 CLOVA와 gemini를 적절히 잘 섞으면 괜찮은 내용이 나올듯하네요 :)

출처: @ye._.vely618