정밀의학을 위한 NGS 기술의 표준을 만들어가는 MAQC/SEQC2 프로젝트

오늘은 NGS의 정확도와 신뢰성 확보에 방점을 두고 있는 프로젝트에 대한 논문의 내용을 가져와봤습니다. The Sequencing Quality Control 2 study: establishing community standards for sequencing in precision medicine 라는 제목으로 NGS 데이터의 QC 기준에 대한 내용을 담고 있는 논문되겠습니다.

DOI: 10.1186/s13059-021-02528-3

gemini

## 정밀의학을 위한 유전체 분석의 정확성을 높이다: MAQC/SEQC2 프로젝트 이야기

안녕하세요. 오늘은 정밀의학의 핵심 기술인 차세대 염기서열 분석 (NGS)의 정확성을 높이기 위한 국제적인 노력인 MAQC/SEQC2 프로젝트에 대해 이야기해 보려고 합니다. NGS는 인간 게놈 전체의 염기서열을 빠르고 정확하게 읽어내는 기술로, 질병 진단, 신약 개발 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 하지만 NGS 데이터의 정확성과 신뢰성을 확보하는 것은 여전히 중요한 과제입니다.

### 왜 MAQC/SEQC2 프로젝트가 필요했을까요?

NGS 기술이 빠르게 발전하면서 전 세계적으로 다양한 연구 기관에서 NGS를 활용한 연구를 진행하고 있습니다. 하지만 각 연구 기관마다 사용하는 장비, 시약, 분석 방법이 달라 연구 결과의 비교가 어려웠고, 이는 정밀의학 발전의 큰 걸림돌이었습니다.

MAQC/SEQC2 프로젝트는 이러한 문제를 해결하기 위해 시작되었습니다. 다양한 연구 기관에서 동일한 샘플을 가지고 NGS 분석을 수행하고, 그 결과를 비교 분석하여 NGS 분석 과정에서 발생할 수 있는 오류를 찾아내고, 표준화된 분석 방법을 제시하는 것이 목표였습니다. 

### MAQC/SEQC2 프로젝트에서 다룬 NGS 분석 방법

MAQC/SEQC2 프로젝트에서는 다양한 NGS 분석 방법을 다루었습니다. 대표적인 분석 방법으로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

* **생식세포 변이 분석:** 유전 질환과 관련된 유전체 변이를 찾는 분석

* **암 유전체 분석:** 암세포의 유전체 변이를 분석하여 암 진단 및 치료에 활용하는 분석

* **순환 종양 DNA 분석:** 혈액 속에 떠다니는 암세포 유래 DNA를 분석하여 암 진단 및 추적 관찰에 활용하는 분석

* **표적 RNA 시퀀싱:** 특정 유전자의 발현량을 정량적으로 분석하는 방법

* **DNA 메틸화 분석:** 유전자 발현을 조절하는 DNA 메틸화 현상을 분석하는 방법

* **단일 세포 시퀀싱:** 개별 세포 수준에서 유전체 정보를 분석하는 방법

### MAQC/SEQC2 프로젝트를 통해 얻은 결과와 장점

MAQC/SEQC2 프로젝트를 통해 우리는 NGS 분석의 정확성을 높이고, 표준화된 분석 방법을 확립할 수 있었습니다. 이를 통해 얻을 수 있는 장점은 다음과 같습니다.

* **NGS 분석 결과의 신뢰성 향상:** 다양한 연구 기관에서 얻은 NGS 데이터를 비교하고 분석하여, 분석 결과의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

* **정밀의학 발전 가속화:** 정확하고 신뢰할 수 있는 NGS 분석 결과를 바탕으로 질병 진단, 신약 개발 등 정밀의학 분야의 발전을 가속화할 수 있습니다.

* **NGS 기술의 표준화:** NGS 분석 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이고, 표준화된 분석 방법을 확립하여 다른 연구 기관에서도 동일한 결과를 얻을 수 있도록 합니다.

* **개인 맞춤형 치료의 실현:** 정확한 유전체 정보를 바탕으로 개인의 유전적 특성에 맞는 맞춤형 치료를 제공할 수 있습니다.

### 결론

MAQC/SEQC2 프로젝트는 NGS 기술의 정확성을 높이고, 정밀의학 발전에 기여한 중요한 연구입니다. 이 프로젝트를 통해 얻은 결과는 앞으로 NGS 기술이 더욱 발전하고, 정밀의학 시대가 더욱 가까워지는 데 큰 역할을 할 것입니다.

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안녕하세요, 정밀 의학에서 NGS와 Microarray에 대한 표준을 수립하는 전문가이자, 이들을 활용하여 연구하는 연구자입니다. 오늘은 MAQC/SEQC2 프로젝트에 대한 리뷰 논문을 바탕으로, NGS 기술의 정확성과 재현성에 대한 모범 사례 가이드라인에 대해 설명해 드리고자 합니다.

MAQC/SEQC2 프로젝트는 미국 식품의약국(FDA)이 주도하는 국제 컨소시엄인 MAQC가 진행한 프로젝트로, 차세대 염기서열 분석(NGS) 기술의 정확도와 재현성을 평가하고, 이를 바탕으로 임상 응용을 위한 최적의 방법을 제시하는 것을 목표로 삼았습니다. 이 프로젝트는 2005년에 시작되어 네 차례의 프로젝트를 진행했으며, SEQC2 프로젝트는 2016년부터 2021년까지 진행되었습니다.

SEQC2 프로젝트는 NGS 기술의 성능을 평가하고, 실험실 간 재현성을 검증하며, 바이오인포매틱스 도구의 개발을 촉진하는 것을 목표로 했으며, 150개 이상의 산업, 학계, 정부 기관에서 300명 이상의 과학자가 참여했습니다. 다양한 분야의 전문가들이 모여 NGS 기술의 표준화와 최적화를 위해 노력했습니다.

게놈 시퀀싱, 암 유전체학, 단일 세포 시퀀싱, 순환 종양 DNA, 후성 유전학(DNA 메틸화), 표적 RNA 시퀀싱 등 다양한 분야에서 연구를 진행했으며, 여러 NGS 기술의 성능을 비교하고, 표준화된 참조 물질을 개발하여 실험실 간의 재현성을 향상 시켰습니다.

이러한 성과는 임상 진단, 약물 개발, 질병 연구 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, NGS 기술의 발전과 함께 의료 분야에서의 적용이 더욱 확대될 것으로 기대됩니다.

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### 정밀의학을 위한 NGS 기술의 표준을 만들어가는 MAQC/SEQC2 프로젝트

유전체(Genome)라는 말은 어렵게 들릴 수 있지만, 쉽게 말하면 우리의 생물학적 설계도입니다. 모든 생물은 유전체라는 정보를 가지고 있고, 이 정보를 해독하여 생명활동을 유지합니다. 오늘날에는 유전체 정보를 활용하여 질병을 진단하고 치료법을 결정하는 **정밀의학**이 주목받고 있습니다. 이러한 정밀의학을 가능하게 만드는 중요한 기술 중 하나가 바로 **차세대 염기서열 분석(Next-Generation Sequencing, NGS)**입니다.

그러나 NGS 기술이 효과적으로 활용되기 위해서는 실험 결과가 정확하고 일관적이어야 합니다. 이를 위해 **MAQC/SEQC 프로젝트**가 시작되었습니다. 이번 글에서는 **MAQC/SEQC2** 프로젝트가 무엇인지, 그리고 이를 통해 얻어진 결과가 정밀의학에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴보겠습니다.

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### MAQC/SEQC2 프로젝트의 배경과 목적

NGS 기술은 유전체 정보를 빠르게 해독할 수 있어 연구와 임상에서 널리 사용됩니다. 하지만 실험실마다 사용하는 방법이 다르거나 결과 해석 도구가 다르다면, 같은 샘플로 실험하더라도 다른 결과가 나올 수 있습니다. 이는 질병 진단과 치료 결정에 심각한 문제를 초래할 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 미국 식품의약국(FDA)이 주도한 **MAQC(MicroArray Quality Control)** 프로젝트가 시작되었습니다. MAQC의 첫 번째 단계는 유전체 분석의 초기 기술인 마이크로어레이(Microarray)를 표준화하는 것이었습니다. 이후 NGS 기술의 발전에 따라 MAQC의 세 번째 단계부터는 **SEQC(Sequencing Quality Control)** 프로젝트로 확장되었습니다. 최근 완료된 **SEQC2**는 NGS 기술의 정확성과 재현성을 높이기 위해 대규모 국제 연구 네트워크가 참여한 프로젝트입니다.

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### NGS 분석 방법과 MAQC/SEQC2에서 다룬 내용

SEQC2는 다양한 NGS 분석 방법을 평가하여 각 기술의 강점과 약점을 파악하고, 이를 개선하기 위한 가이드라인을 제시했습니다. 주요 분석 방법은 다음과 같습니다.

#### 1. **전체 유전체 분석(Whole Genome Sequencing, WGS)**  

WGS는 유전체 전체를 분석하는 방법으로, 질병을 유발하는 돌연변이를 탐지하는 데 사용됩니다. 그러나 반복적이거나 복잡한 유전체 영역에서는 변이를 정확히 찾기 어렵습니다. SEQC2는 여러 실험실과 도구를 비교하여 WGS의 정확성을 평가하고, 분석 성능을 높이기 위한 표준을 마련했습니다.

#### 2. **암 유전체 분석(Cancer Genomics)**  

NGS는 암의 유전체 변이를 분석하여 암의 종류와 진행 상태를 판단하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 **표적 유전자 패널**과 **WGS**를 활용해 암과 관련된 변이를 분석하는 방법이 비교되었습니다. SEQC2는 이 과정에서 암 돌연변이 부담(Tumor Mutational Burden)을 평가하는 기준을 제시했습니다.

#### 3. **순환 종양 DNA(circulating tumor DNA, ctDNA)**  

혈액에서 발견되는 ctDNA는 암의 유래를 파악하고, 치료 효과를 모니터링하며 암 재발 여부를 예측할 수 있는 중요한 바이오마커입니다. 그러나 낮은 농도의 ctDNA에서 변이를 검출하는 것은 어렵습니다. SEQC2는 여러 실험실에서 ctDNA 분석 성능을 비교하고, 이를 개선하기 위한 기술적 제안을 했습니다.

#### 4. **표적 RNA 분석(Targeted RNA Sequencing)**  

RNA는 유전자 발현을 분석하는 데 중요한 역할을 합니다. SEQC2는 특정 유전자를 선별적으로 분석하는 **표적 RNA 분석**의 정확성과 민감도를 평가하여 복잡한 유전자 융합(fusion genes) 검출의 한계를 파악했습니다.

#### 5. **DNA 메틸화(DNA Methylation)**  

DNA 메틸화는 유전자의 발현을 조절하는 중요한 에피유전체 변형입니다. SEQC2는 다양한 메틸화 분석 기술을 비교해 임상 연구에서 사용할 표준화된 방법을 제시했습니다.

#### 6. **단일세포 분석(Single-cell Sequencing)**  

단일세포 분석은 개별 세포의 유전자 발현을 측정할 수 있어 세포 간 이질성을 이해하는 데 유용합니다. SEQC2는 다양한 단일세포 분석 방법을 평가하여 임상에서 신뢰할 수 있는 기술을 제안했습니다.

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### MAQC/SEQC2가 가져올 결과와 이점

1. **정확하고 재현성 높은 NGS 데이터**  

   - SEQC2는 NGS 실험의 변동성을 최소화하고, 전 세계 연구소가 동일한 기준으로 분석할 수 있도록 표준화 자료와 가이드라인을 제공합니다.

2. **정밀의학의 발전**  

   - 정확한 유전체 분석은 암, 희귀질환 등 다양한 질병의 진단과 치료에 중요한 정보를 제공합니다. SEQC2는 이를 가능하게 하는 기반을 마련했습니다.

3. **연구와 임상의 연결**  

   - SEQC2는 연구실 수준의 실험이 임상 현장에서 활용되도록 실질적인 검증 절차를 제안했습니다.

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### 마무리하며

MAQC/SEQC2 프로젝트는 NGS 기술의 신뢰성을 높여 정밀의학을 가능하게 하는 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 표준화 노력은 더 많은 사람들이 자신의 유전체 정보를 기반으로 맞춤형 치료를 받을 수 있는 미래를 만들어갈 것입니다. NGS 기술이 우리 삶에 어떤 변화를 가져올지, 그 무궁무진한 가능성을 함께 기대해봅시다.

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## NGS 기술의 정확성과 재현성: MAQC/SEQC2 프로젝트

**정밀 의학 시대**에 접어들면서, 개인 맞춤형 질병 예측, 진단 및 치료가 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 정밀 의학의 핵심 기술 중 하나가 바로 **차세대 염기서열 분석(NGS)**입니다. NGS는 DNA 또는 RNA 염기서열을 빠르고 저렴하게 분석하여 유전체 정보를 얻을 수 있는 혁신적인 기술입니다. 

하지만 NGS 기술의 정확성과 재현성은 **임상 적용**에 있어 매우 중요한 문제입니다. NGS 분석 과정에는 샘플 준비부터 데이터 분석까지 다양한 단계가 존재하며, 각 단계마다 결과에 영향을 미칠 수 있는 변수들이 존재하기 때문입니다. 따라서 NGS 기술을 임상적으로 안전하고 효과적으로 활용하기 위해서는 **표준화된 지침과 검증된 프로토콜**이 필수적입니다.

### MAQC/SEQC2 프로젝트: NGS 표준 확립을 위한 노력

MAQC/SEQC2 프로젝트는 NGS 기술의 정확성과 재현성을 평가하고, 임상 적용을 위한 **모범 사례 가이드라인**을 수립하기 위해 시작되었습니다. 이 프로젝트는 FDA 주도로 전 세계 150개 이상의 기관, 300명 이상의 과학자가 참여한 대규모 국제 협력 연구입니다. 

MAQC/SEQC2 프로젝트는 **NGS 기술의 다양한 임상 응용 분야**를 다루고 있으며, 각 분야별로 특화된 분석 방법과 평가 지표를 사용하여 NGS 기술의 성능을 엄격하게 검증했습니다.

### MAQC/SEQC2 프로젝트에서 다루는 NGS 분석 방법

**1. 생식세포 변이 분석 (Germline variant analysis):** 

* **목표:** 개인의 유전체 정보를 분석하여 질병 발생 위험을 예측하거나 유전 질환을 진단합니다.

* **방법:** 전체 유전체 염기서열 분석 (WGS) 또는 엑솜 염기서열 분석 (WES)을 통해 유전체 변이를 검출하고 분석합니다.

* **SEQC2 프로젝트의 성과:**  다양한 NGS 플랫폼과 생물정보학 도구를 사용하여 생식세포 변이 분석의 정확성과 재현성을 평가했습니다. 특히, 반복적인 유전체 영역이나 복잡한 구조 변이를 정확하게 검출하는 데 어려움이 있음을 밝혀내고, 이러한 문제를 해결하기 위한 개선된 생물정보학 워크플로우의 필요성을 강조했습니다.

**2. 암 유전체학 (Cancer genomics):**

* **목표:** 암 조직의 유전체 변이를 분석하여 암 발생 원인을 규명하고, 환자에게 최적화된 치료법을 제시합니다.

* **방법:** 암 조직과 정상 조직의 유전체 염기서열을 비교 분석하여 체세포 돌연변이, 유전자 발현 변화, DNA 메틸화 변화 등을 분석합니다.

* **SEQC2 프로젝트의 성과:**  암 유전체 분석에 사용되는 다양한 NGS 기반 패널 검사의 성능을 평가하고, 표준화된 지침을 제시했습니다. 또한, FFPE 샘플과 같은 다양한 샘플 유형에 대한 NGS 분석의 정확성과 재현성을 평가하고, 샘플 준비 과정의 중요성을 강조했습니다.

**3. 순환 종양 DNA 분석 (Circulating tumor DNA analysis):**

* **목표:** 혈액에 존재하는 암세포 유래 DNA 조각 (ctDNA)을 분석하여 암을 진단하고, 치료 효과를 모니터링합니다.

* **방법:** 혈액 샘플에서 ctDNA를 추출하고, NGS 기술을 이용하여 ctDNA의 유전체 변이를 분석합니다.

* **SEQC2 프로젝트의 성과:** 다양한 ctDNA 분석 방법의 민감도, 특이도, 재현성을 평가하고, ctDNA 분석의 한계점과 개선 방향을 제시했습니다.

**4. 표적 RNA 시퀀싱 (Targeted RNA sequencing):**

* **목표:** 특정 유전자들의 발현량을 정확하게 측정하고, 유전자 발현 변화를 분석하여 질병 진단 및 치료에 활용합니다.

* **방법:** 특정 유전자들을 선택적으로 증폭하여 염기서열 분석을 수행합니다.

* **SEQC2 프로젝트의 성과:**  다양한 표적 RNA 시퀀싱 패널의 성능을 평가하고, 융합 유전자와 같이 복잡한 유전자 변이를 검출하는 데 있어 기술적인 어려움과 개선 방향을 제시했습니다.

**5. DNA 메틸화 분석 (DNA methylation analysis):**

* **목표:** DNA 메틸화 패턴을 분석하여 유전자 발현 조절 기전을 밝히고, 질병 발생과의 연관성을 연구합니다.

* **방법:** DNA 메틸화를 검출하는 다양한 NGS 기반 방법을 사용하여 유전체 전체의 메틸화 패턴을 분석합니다.

* **SEQC2 프로젝트의 성과:**  다양한 DNA 메틸화 분석 방법의 성능을 비교 평가하고, 표준화된 프로토콜을 제시했습니다.

**6. 단일 세포 시퀀싱 (Single-cell sequencing):**

* **목표:** 개별 세포 수준에서 유전자 발현 및 유전체 변이를 분석하여 세포 다양성을 연구하고, 질병 발생 기전을 밝힙니다.

* **방법:** 개별 세포를 분리하고, 각 세포의 유전체 정보를 분석합니다.

* **SEQC2 프로젝트의 성과:**  다양한 단일 세포 시퀀싱 플랫폼과 생물정보학 도구의 성능을 평가하고, 단일 세포 시퀀싱 데이터 분석의 어려움과 개선 방향을 제시했습니다.

### MAQC/SEQC2 프로젝트의 결과와 장점

MAQC/SEQC2 프로젝트는 NGS 기술의 임상 적용을 위한 중요한 기반을 마련했습니다. 

* **표준화된 프로토콜 및 분석 방법 제시**:  프로젝트를 통해 개발된 표준화된 프로토콜과 분석 방법은 NGS 데이터의 정확성과 재현성을 향상시켜 임상 연구 및 진단에 대한 신뢰도를 높입니다. 

* **NGS 기술 검증 및 개선**: 다양한 NGS 플랫폼 및 생물정보학 도구의 성능을 객관적으로 평가하고, 기술적인 한계점과 개선 방향을 제시하여 NGS 기술 발전에 기여합니다. 

* **공개 데이터베이스 구축**:  프로젝트를 통해 생성된 대규모 NGS 데이터와 분석 결과는 공개 데이터베이스로 구축되어, 다른 연구자들이 활용할 수 있도록 제공됩니다. 

### 결론

MAQC/SEQC2 프로젝트는 NGS 기술의 정확성과 재현성을 향상시키고, 임상 적용을 위한 표준을 확립하는 데 크게 기여했습니다. 이러한 노력을 통해 NGS 기술은 정밀 의학 시대를 이끌어갈 핵심 기술로 자리매김하고 있으며, 앞으로 질병 예측, 진단, 치료 분야에서 더욱 중요한 역할을 수행할 것으로 기대됩니다.

초장기는 지난번 블로그에서 소개한 마이크로어레이의 QC/표준화에서 시작했던 프로젝트인데 이제 마이크로어레이보다 NGS 데이터를 임상에서 더 자주, 많이 사용하게되서 이제는 NGS 데이터에 대한 내용으로 진화하고 있다고 보면되겠습니다.

나중에 시간되면 NGS QC관련한 프로젝트에 대해서 정리하는 시간을 가지는 것도 꽤 괜찮을 듯 해보이네요. 조만간 NGS QC 관련 프로젝트를 통해서 나온 논문들을 수집해서 지난번 알파폴드 처럼 시리즈물을 한번 만들어서 올려보도록 하겠습니다. :)

출처: @ye._.vely618

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.

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### 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.

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## 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