ONT, cfDNA 그리고 Methylation

나노포어를 이용해서 cell-free DNA의 메틸레이션 패턴을 분석한 논문이 있어서 한번 가져와봤습니다.

이름하여 "Detecting cell-of-origin and cancer-specific methylation features of cell-free DNA from Nanopore sequencing"

DOI는 10.1186/s13059-022-02710-1 입니다.


일단 당연히 clova-x에게 물어보았고,

이번에는 제목은 어떻게 쓰면 좋을지 한번 물어보았습니다.

제목 답변

해당 연구의 제목은 "Detecting cell-of-origin and cancer-specific methylation features of cell-free DNA from Nanopore sequencing"입니다. 이 제목은 세포유리 DNA의 메틸화 패턴을 분석하여 암세포에서 유래한 세포유리 DNA를 식별하는 방법을 개발한 연구라는 것을 나타내고 있습니다. 이 연구는 생명공학 분야에서 매우 중요한 연구 중 하나이며, 세포유리 DNA의 메틸화 패턴을 분석하는 기술은 암 진단과 치료에 큰 도움을 줄 수 있습니다.

"세포유리 DNA의 메틸화 패턴을 이용한 암 진단 연구"와 같은 제목을 사용할 수 있습니다. 이 글에서는 연구의 목적과 방법, 결과 등을 소개하고, 세포유리 DNA의 메틸화 패턴이 암 진단에 어떻게 활용될 수 있는 지에 대해 설명할 수 있습니다.

내용 요약

이 연구는 세포유리 DNA의 메틸화 패턴을 분석하여 암을 진단하고 모니터링하는 방법을 개발하는 것을 목적으로 합니다. 암은 우리 주변에서 매우 흔하게 발생하는 질병 중 하나이며, 암을 조기에 발견하고 치료하는 것은 매우 중요합니다. 세포유리 DNA의 메틸화 패턴을 분석하는 기술은 암을 조기에 발견하고 치료하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다.

세포유리 DNA는 혈액 내에 존재하는 DNA 조각으로, 암세포에서 유래한 것일 수 있습니다. 이 연구에서는 세포유리 DNA의 메틸화 패턴을 분석하여 암세포에서 유래한 세포유리 DNA를 식별하는 방법을 개발하였습니다. 이를 위해 Nanopore sequencing 기술을 사용하여 세포유리 DNA의 염기서열을 분석하고, DNA methylation 분석을 수행하였습니다.

연구 결과, 세포유리 DNA의 메틸화 패턴은 암세포에서 유래한 세포유리 DNA와 건강한 세포에서 유래한 세포유리 DNA에서 차이가 있음을 확인하였습니다. 이는 세포유리 DNA의 메틸화 패턴을 분석하여 암을 진단할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 또한, 이 연구는 세포유리 DNA의 메틸화 패턴이 시간에 따라 변화한다는 것을 발견하였습니다. 이는 암의 진행 상황을 모니터링하는 데 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.

이 연구는 세포유리 DNA의 메틸화 패턴을 분석하여 암을 진단하고 모니터링하는 데 새로운 가능성을 제시한 것으로 평가됩니다. 이 연구 결과를 바탕으로, 세포유리 DNA의 메틸화 패턴을 분석하는 기술이 발전하면 암 진단과 치료에 더욱 효과적인 방법이 개발될 것으로 기대됩니다.

이 연구는 생명공학 분야에서 매우 중요한 연구 중 하나입니다. 세포유리 DNA의 메틸화 패턴을 분석하는 기술은 암 진단과 치료에 큰 도움을 줄 수 있으며, 미래에는 더욱 발전하여 다양한 질병을 진단하고 치료하는 데 활용될 수 있을 것입니다. 또한 미래의 건강과 의료 산업에 큰 영향을 미칠 것이며, 우리의 삶을 더욱 건강하고 안전하게 만들어줄 것입니다.

요약해줘 하니깐, 그래 이 연구는 중요해, 중요하니깐 중요해만 반복적으로 답변하는 느낌은 어쩔 수 없는듯합니다. 디테일 한 연구 내용을 확인하려면 질문을 계속 해서 확인해야 할 듯 합니다.

다시 잠깐 더 살펴보자면 단순히 ONT로 실험한 것이 아니고 기존의 표준실험 방법인 WGBS(Whole Genome Bisulfite Sequencing)와 비교한 데이터로 ONT로 연구해도 cfDNA의 메틸레이션을 확인 할 수 있다라고 주장하고 있는데... 생각해보면 cfDNA는 long read 시퀀서의 대명사인 ONT를 사용할 매력이 반감되기는 하나 native한 methylation을 볼 수 있다는 또 다른 압도적인 장점이 존재하다 보니..

그러나 보통 cfDNA가 150bp 이내의 짧은 것들만 생각하나 di나 tri-nucleosome도 함께 확인 할 수 있기 때문에... di나 tir nucleosome은 300~400bp 이상의 길이가 있기 때문에, 꼭 ONT의 매력이 반감되지는 않을 듯 합니다.

근데 di-, tri-nucleosome이 왜 중요한지는 제가 공부를 아직 안 해서 잘 모르겠습니다.

나중에 공부하게 되면 다시 글을 하나 써보는 걸로 :)

출처: @ye._.vely618

이제 우리 cfDNA를 활용해 보아요 (feat. 머신러닝)

Genome-wide cell-free DNA fragmentation in patients with cancer

"내 혈관 속 DNA가 말해줘"라는 BTS의 DNA의 가사 처럼 우리 혈관 속에는 우리 상태를 알게 해주는 마커로 사용할 수 있는 cfDNA가 있습죠

오늘은 2019년 발표된 "Genome-wide cell-free DNA fragmentation in patients with cancer"라는 논문을 가져와봤습니다.

DOI: 10.1038/s41586-019-1272-6

이 논문은 암환자의 혈액 내 cfDNA를 측정하여 암 진단은 당연하고, 어떤 암종인지, 조기 발견 및 모니터링을 위한 초석을 놓은... 물론 그전에 다른 논문에서 이미 초석을 다진 논문도 있을것 같긴하지만, 어찌됐든 모 괜찮은 논문이라고 생각합니다. :)

그래서 7종의 암환자 200여명과 건강한 (aka 암환자가 아닌) 건강한 사람의 cfDNA을 분석해서 이리저리 굴려보고 돌려보고 해서(결국 머신러닝 아니겠습니까) 암종간 cfDNA의 profile의 변화를 머신러닝을 통해 모델을 만들었고, cfDNA profile 모델과 함께 cfDNA상에 존재하는 변이를 활용하면 더 나은 결과를 보여줬다고 하네요

cfDNA는 원래 혈액속에 있는 암에 걸리면 (무조건은 아니지만) cfDNA의 양이 증가하게 됩니다. 원래 혈액속에 떠다니는 cfDNA가 만들어지는 source외에 암세포가 혈액에 추가로 cfDNA가 더 공급하는 꼴이 되기때문이죠.

cfDNA 중 암세포에서 나온 cfDNA인 ctDNA?만 따로 선별하는 방법으로 접근하기도합니다. 개인적으로는 cfDNA에서 ctDNA를 찾겠다 보다는  cfDNA를 더 잘 characterization 하는게 나을듯한데... cfDNA를 characterization하면 ctDNA를 더 잘 구별할 수 있게 되는건가? 여튼..

아.. 그래서 제가 블로그에 가끔씩 얘기했던 NIPT를 하다가 산모의 암도 찾아냈다고 하는 얘기가 있었기도 했습니다.

오늘은 cfDNA와 머신러닝 방법을 이용해서 암진단 및 암종 구분을 하는 논문에 대해서 잠깐 얘기해보았는데, 분야를 막론하고 머신러닝 모델을 개발할것 까지는 아니지만 활용을 잘 할 수 는 있어야 한다는 느낌은 항상 받는것 같습니다.

23년 12월의 첫날, 아내느님의 탄생일 기념으로 포스팅을 해보았습니다.

출처 : @candyz_hyojung

cffDNA의 fraction을 증가시켜 위음성과 NIPS 실패율을 줄일수 없을까

비침습적 산전 선별 검사인 NIPS에서 가장 중요한 부분은 엄마의 혈관안에 있는 태아로부터 유래된 cell free DNA을 얼마나 많이 확보하는것 입니다. 

그래서 분석적인 측면 뿐만 아니라 실험적인 측면에서도 태아의 cell free DNA를 enrichment할 수 있는 방법이 없을까 많은 방법들을 고민했고 하고 있는 중이죠

이 논문 또한 그런 맥락에서 시작하여 기존 실험 방법보다 태아 분획이 증가시켜 정확도를 향상시켜 이전에 확인하지 못했던 trisomy도 추가로 확인할 수 있었다고 얘기하고 있습니다.

An enrichment method to increase cell-free fetal DNA fraction and significantly reduce false negatives and test failures for non-invasive prenatal screening: a feasibility study

https://translational-medicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12967-019-1871-x

NIPS/NIPT를 시작할 때 우리 Lo 훃아를 빼놓고 얘기 할 수 없겠죠?

그리고 사회적 요구와 기술 발전을 통해 NIPS/NIPT는 모든 산모가 침습적 검사를 하지 않도록 대안으로 빠르게 부상하였고 정확도 향상으로 21/18/13번 삼염색체의 경우  민감도/특이도 95%이상으로 나오고 있다고 합니다. (다른 논문에서는 21번은 한.. 98%정도였던것으로 기억하는데...)

여튼 그래서 이전의 확보된 만개의 NIPS 데이터로 최적화 작업을 하였고 , 1404개의 NIPS 실제 검체(11개의 위음성 검체가 포함된)를 가지고 테스트를 진행해 보았다고 합니다.

그리고 시퀀서는 JingXin BioelectronSeq 4000 시스템에서 시퀀싱을 하였다고 합니다.
?? 어디라고? CFDA 등록 허가 번호를 받은 반도체 시퀀서라고 합니다. Orz..
보아하니... 천조국 회사로 바꿔보자면 Thermo이지 않을까 합니다.
그래도.. 읽기 시작했으니깐.. 

근데 솔까말 cffDNA를 실험적으로 enrichment하는게.. 이 논문이 처음은 아니었던거 같은데...

여튼 결론은 실험적으로 160bp(엄마의 평균 cfDNA 길이)보다 짧은 서열들을 모으는게 핵심적이고 그리고 160bp보다 짧은 서열들이 진짜로 결과에 (좋은)영향을 주는지도 확인해 보았다고 합니다.

Table 1의 정리된 내용은 NIPT테스트에서 실패율이 감소하였다는 (그래서 재채혈 이슈가 줄었을것이라는...)

Table 2의 정리된 내용은 기존의 11개 위음성 검체가 있었는데 새로운 cffDNA 농축 방법을 사용함으로 11개 검체중 5개는 양성으로 확인되어 위음성도 효과적으로 감소 시킬 수 있다는것을 보여주었답니다.
-cffDNA를 농축하여 실패율을 줄이고 위음성도 줄일 수 있지만 그래도 현재 기술로는 100% 위음성을 피할 수 없다는것-

결론은 분석도 중요하지만 일단 실험이 잘 되어야 한다는 자명한 사실을 한번더 알려주는 논문이라는... :)

그리고 일하기 싫을때도 딴짓은 과학이라는....

출처: @ye._.vely618

엄마한테서 니가 왜 나와

중국에서 비 침습성 산전 검사(NIPT)를 활용해서 흥미진진한 연구를 진행해서 2018년도에 투고한 논문을 한번 훑어봤습니다.

Genomic Analyses from Non-invasive Prenatal Testing Reveal Genetic Associations, Patterns of Viral Infections, and Chinese Population History
>논문은 여기로<


NGS시대에 유전학연구를 할 때 가장 문제되는게 표본 크기가 제일 문제되고 있죠, 시퀀싱을 하자니 기본적인 depth가 필요한데 적절한 depth로 하자니 비용때문에 표본 크기를 줄여야 되고.. 표본 크기를 줄이자니 그정도 시퀀싱해서 얻어진 결과가 잘 될까?

그래서 중국 연구진(물론 미국과 덴마크 연구진도 합세했습니다.)이 NIPT 데이터를 이용해서 유전체 연구를 진행해 보았답니다.

NIPT는 shallow sequencing의 대명사죠, 그럼에도 불구하고 전세계적으로 스크리닝방법으로 정착을해서 현재도 굳이 침습적 산전진단을 받지 않아도 되는 산모들에게 대안이 되어 주고 있습니다.
(오늘은 NIPT 성능과 위음성과 같은 것은 논외로 하겠습니다.)

산모들의 NIPT 데이터를 사용해서 유전학 연구를?
이게 될까? 저도 될줄은 몰랐는데 이분들 일단 했으니 논문이 나왔겠죠..

대한민국에도 엄청 많은 NIPT 데이터가 쌓여 있을텐데.. 한번 해봐도 나쁘지않을 것 같습니다. (물론 동의서가... ㄷㄷㄷ )

결론적으로 슬쩍 읽는 NIPT 가지고 거기다가 두명혹은 그 이상의 정보가 섞여 있는데 그거가지고 모 뭐할꺼야? 라고 하신다면 큰 오산!
슬쩍 읽는가지고도 집단유전학, Association mapping study 그리고 (아놔 이거 모야?인데 진짜 나온다는.. ㅋㅋ ) 인간 혈장내 바이러스 연구를 할 수 있다고 합니다.

일단 NIPT로 얻어진 allele 정보가.. 진짜 쓸만한가 알아보았슴다.
NIPT 데이터(CMDB)에서 call된 SNP들이 기존의 1KG CHN,EAS 및 전체에서 얼마나 확인되었는지, CMDB에서 novel variant들이 있는지 확인했고
non-reference allele freq를 가지고 1K genome의 CHN allele과 CMDB의 allele를 비교해보았습니다.

물론 Novel은 적게, gnomAD, 1KG 데이터와 많이 공유하고, 상관관계는 높습니다.


변이에 대한 결과를 확인 했으니 이제 중국의 유전학 썰을 한번 풀어보는걸로..
분석에 걸림돌이 되는 오류같은것들은 적절히 제외해주고 한족에 대해서 한번 확인해봤습니다.

31개 행정구역의 4만5천명 한족이라고 확인된 샘플들을 PCA분석을 해보 았는데 위도에 따라 차이가 많이 보였습니다(이 결과는 이전 연구 결과와 동일한.., 동서에 의한 차이는 별로.. ,논문내에서는 이주정책에 의해 설명되는것 같다고 하는데 정확히 무슨 말인지는.. 1996년 논문을 봐야할듯 하네요. ). 그러나 그 외 소수민족에서는 걍 경도, 위도 상관없이 다 차이가 있었다고 하네요. 그래야 소수민족이지 않을까하는 생각이기도 합니다.
가장 차이가 나는 집단은 신장지방의 Kazakh, Uyghur, 내몽골 지역의 Mongol이었습니다.
(일단 언어가 다르다고 하네요)

그리고 키와 BMI와 같은 Multiple Complex Traits의 Phenotype - Genotype Association을 확인해봤슴다.
지금까지 연구된것들과 비슷한 SNP들이 확인되었고 CBK, GIANT, UK BioBank 대규모 set들과 비교해봤을 때도 크게 다른 값을 보이지 않았습니다. 그리고 NIPT라는 특별한 샘플이라는 점을 고안하여 쌍태아와 관련된것도 한번 확인해 보았답니다.
(산모 연령에 대한 것도 확인했다고 했는데... 이건 유전적이라기 보다는... 사회학적인 부분이지 않을까했는데.. 모 연관성이 높은 SNP를 찾긴 찾았는데 저는 패스 하도록 하겠습니다.)
중국의 NIPT 샘플중 470여명의 쌍둥이들이 있었는데(초음파로 확인) NRG1의 rs12056727d이 꽤나 흥미로운 좌위로 확인되었습니다. 이 SNP는 UK BioBank에서 갑상선 항진증과 관련이 있는것으로 확인되었습니다. 그리고 갑산성 기능은 불임과 관련이 있습니다. NRG1유전자에 대한 내용은 일단 넘어가더라도 쌍둥이를 임신한 산모는 갑상선 자극 호르몬 수준이 낮아지는 경향이 있습니다.


그리고 오늘 포스팅 제목에 부합하는 내용인, 산모 혈장에서 보이는 circulating viral DNA!
왜왜왜 나오냐고

일단 NIPT에서 수행된 시퀀싱 결과에서 human에 mapping되지 않는 read들을 따로 모아서 NCBI 바이러스 DB에 확인해봤고 그 결과를 Figure5의 A,B에 정리했습니다. 그렇지만 우리가 잘못 분류하거나 샘플이 오염 되었을 수도 있기에 검토하였다. 대부분은 특정 지역에 국한되었고, 이미 인체내 genome에 내재화 되어 있는 HCV서열이 있는것을 확인했지만... 그 대상 숫자가.. 고작 3명..

근데 중국에서만 그런건 아니고 유럽쪽 연구에서도 바이러스가 나왔었다능
-물론 바이러스 종류가 좀 다른 것으로보입니다.
실험 디자인이 달라서 그런것인지 진짜 지리적으로 차이가 있는것인지 모 좀더 확인해봐야 하겠지만... 크.. 인구도 많고 땅덩어리도 작지 않은 중국 아니겠습니까.
HBV관련해서 민감도도 계산했고 지리적 분포를 확인해서 지리적으로 확인되는 바이러스 종류들이 다르다는 것을 확인했습니다.

그래서 NIPT 데이터를 잘 활용한다면 공중보건에도 꽤나 유용할것 같다는게
저자들의 논지였고 현재 NIPT 서비스를 하고 있는(그러나... 내년에도 하고 있을거라는 보장은... 어느 이유로든지 밝지 않은) 본인에게도 걍 헛소리로 보이지는 않고 진짜 유용할것같다능...

ps. 근데 일주일에 논문하나 읽기가 이렇게 어려웠나;;;

출처: @sana_twice.09

산모의 건강상태가 NIPS에 미치는 영향

Noninvasive prenatal testing for aneuploidy using cell-free DNA – New implications for maternal health

간만에 하는 업무와 갱장히 밀접한 글 하나 투척이라기 보다는
간단히 정리 정도...


NIPS/NIPT, 비침습적 산전 스크리닝 혹은 테스트의 약자로 산모의 혈액내에 있는 태아의 cfDNA를 사용하여 태아에 문제가 있는지 확인 할 수 있는 기술로써 홍콩대학의 Denis Lo 옹께서 산모 혈액내에 태아것도 있다. 그리고 산모와 태아의 것을 구분 할 수 있다고 밝혀주셔서 전세계적으로 빠르게 확산되었죠.


지속적인 연구를 통해 Trisomy 13/18/21에 대해서 우수한 정확도를 보여주고 있습니다만, NIPS/NIPT를 하다보면 이게 검사가 잘 안되는 경우가 있습니다.

그러나 어떠한 이유인지 분석 할 수 없는 경우나 알 수없가 없었습니다.
그래서 지속적으로 축적된 임상 경험을 바탕으로 NIPS/NIPT와 산모의 건강과 관련하여 상호관계가 있을것으로 추측하였고 그래서 한번 어떤 것들이 NIPS/NIPT의 성능에 영향을 미치는지 조사해본 논문하나를 살펴보았습니다. :)


산모의 비만 (Obesity)

NIPS/NIPT를 할 때 의뢰서에 키와 몸무게 란이 있습니다. 이는 BMI이 치수로 산모의 체질량을 확인하는데 BMI가 높을수록 NIPS/NIPT에 필요한 태아의 cfDNA의 비율이 떨어지기 떄문에 NIPS/NIPT가 실패할 확률이 높아진다고 보고되고 있습니다.
지방세포에서 세포 사멸과 괴사로 혈중 내 태아의 cfDNA보다 산모의 cfDNA 양이 상승하여 태아의 cfDNA 비율을 떨어트린다는 것입니다.


자가면역질환 (Autoimmune disease)

자가면역질환은 문자 그대로 자기 자신을 공격하는 질환으로 세포 주기가 굉장히 짧아지는것이 문제가 되어 임신하지 않은 전신성 홍반성 루프스(SLE) 환자에서 혈중 cfDNA가 증가하는 것을 확인했습니다. 그래서 SLE가 있는 임산부의 NIPS/NIPT결과를 해석할 때는 주의를 기울여야 한다고 말하기도 하였습니다.


태아 분획에 영향을 줄 수 있는 것들 (Other maternal influences on fetal fraction)

표2(논문 참조)에 나와있듯이 태아 분획과 다양한 산모의 특징(인종, 흡연여부, 고혈압, 나이등등등)들은 통계적으로 유의한 연관성을 가지고 있으나 이러한 산모의 특징들은 상반된 결과를 나타내는 결과들도 있기 때문에 덜 중요해 보인다고 합니다.
(인종 ㅂㄷㅂㄷ, ㅂㄷㅂㄷ 했다고 인종차별자는 아니니 오해 없으시기 바랍니다.)


산모가 받은 처방 (Maternal medications)

산모가 복용하는 약 또한 NIPS/NIPT의 결과를 방해 할 수 있습니다.
LMWH(Low molecular weight heparin)은 NIPS/NIPT에 부정적인 영향을 미치는 첫 물질이었습니다. heparin과 NIPS/NIPT의 부정적인 결과에 대해서 정확한 메카니즘은 알려져 있지 않지만 NIPS/NIPT 검사를 위해서는 heparin 복용을 일정 시간 중단해야 합니다. 그리고 IVIG(Intravenous immunoglobulin)의 경우 cfDNA가 증가하는 것처럼 보고 되었지만 NIPT의 분석 성능에는 확인되지 않았습니다.


장기 이식 받은 산모 (Organ transplant recipients)

장기 이식을 받은 산모의들의 NIPS/NIPT는 고려를 해봐야 합니다. 특히나 장기 이식받은 장기가 남성 기증자라면 특히나 주의해야한다. 남성 기증자의 장기는 Y염색체 특이적 cfDNA서열을 만들어내어 잘못된 판단을 유발 할 수도 있다. 그리고 NIPS/NIPT는 염색체 이상이 있는 산모가 하면 정확하지않은 결과를 받아볼 수 있기 때문에 NIPS/NIPT 전 상담을 꼭 진행해야 합니다.


※ 정정 :하단은 NIPS/NIPT를 해서 산모로부터 우연히 알게되는 것에대한 내용입니다.

산모의 성염색체 상태 (Maternal sex chromosome conditions)

NIPS/NIPT에서 X염색체의 정확도는 13/18/21과 같은 상염색체보다 본질적으로 좋지 않습니다. 다른 이수성에 비해 X 염색체 이상에 대해 더 높은 태아 및 태반 모자이크 현상이 있습니다. 산모에 따라 나이와 연관있는 X 염색체 손실이 일어나기도 하고 일부 산모에게서는 정상 XX에서 저수준으로 XO/XX 모자이크로 바뀌기도 합니다.또한 많은 SCA(Sex chromosome aneuploidies)는 불확실한 NIPS/NIPT결과를 초래하기도 합니다. NIPS/NIPT에 의해 의심된 181개 SCA case중 16 case (8.5%)가 산모에 의해 기인한 것으로 확인되었다고 합니다.


산모의 상염색체 이상 (Maternal autosomal abnormalities)

산모의 상염색체이상도 잘못된 NIPS/NIPT 결과를 발생시킵니다. 이런 경우 산모가 저수준의 모자이크 T18이나 염색체 13 혹은 18번에 부분적으로 중복이 있어 발생할 수 있습니다. 최근 NIPS/NIPT 분석 중에 22q11.2와 같은 미세결실 증후군을 탐지하고 있는데 한 연구에서 고위험의 미세 결실 결과 중 60%(20 case/32 case)가 산모에 의한 것이지 않을까 의심되고 있습니다. 그러나 다른 NIPS/NIPT 제공 업체의 경우 고위험 미세 결실 결과중 2%만이 산모에 의한 것으로 확인(?이 진짜 된건지 산모를 검사를 했는지는 까지는)됐다고 합니다. 그런데 이런 차이가 나는 이유는 NIPS/NIPT분석 방법이나 reference의 편향성이나 인구 특징들에 따라 달라지기 때문에 분석 결과에 대한 비교까지는 어려운것 같다고 합니다.


산모의 종양 (Maternal malignancy)

종양세포는 NIPS/NIPT 분석에 사용하는 혈장내의 cfDNA를 기여하고 있다는 것에 누구도 부정은 못할 것 입니다. 종양이 NIPS/NIPT 결과에 영향을 준다는 사례 보고는 여기에서 설명되었습니다. 125,426명의 산모 집단에서 산모의 종양으로 인해 NIPS/NIPT결과가 불일치한 산모 10명에 대해서 정보를 공개했습니다. 산모들의 종양/암 유형은 lymphoma, leukaemia, colorectal and anal cancers 이었다고 합니다.
그리고 산모들은 추가적인 생물정보학적 분석으로 비특이적인 CNV들을 보여줬는데 NIPS/NIPT에서 관찰된 비특이적인 패턴들은 종양/암 치료후 사라져서 종양/암과 NIPS/NIPT와의 관계를 확인 할 수 있었습니다.


그래서 종합적으로 요약하자면 임상적으로 NIPS/NIPT에 대한 경험과 자료가 증가함에 따라 산모의 건강과 밀접한 관련이 있다는 것을 확인 할 수 있었고 비만, 면역질환 및 LMWH 치료와 같은 NIPS/NIPT 결과에 영향을 줄 수 있는 산모의 상태에 대해서 인지하고 있어야합니다(안그러면 위양성 결과를 받아들고 옳지못한...).
NIPS/NIPT결과로 얻어진 2차 산모의 위험 소견에 대해 산모에게 알리는 것도 중요한 윤리적 고려사항이라고 생각됩니다.


이렇다고합니다.

간만에 업무와 관련되 내용 포스트 좀 해봤습니다.

출처: sana_twice.09