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

메타지놈은 kaiju와 함께

코펜하겐에 계시는 이름좀 들어본 A. Krogh옹이 속한 팀(저자가 2명인건 비밀)에서 출판한 메타지놈 classification 분석 툴인 kaiju (1저자님이 퍼시픽림좀 보신듯.. 그럼 kaiju이후 analysis pipeline은 jager인건가)에 대해서 잠시 얘기해 보도록 하겠습니다.

웹서버 : http://kaiju.binf.ku.dk/
논문 : Fast and sensitive taxonomic classification for metagenomics with Kaiju
현재 kaiju버전 : https://github.com/bioinformatics-centre/kaiju/releases/tag/v1.7.1


모 이제 metagenome이야 쩔 핫해요라는거는 일주일에 한두번은
수십억 L. 로 시작하는 미생물들을 우리 입안에 털어넣고 있는이상 따로 말해야하는가?

그렇지만 아직도 연구할건 많다는건 비밀이라서
많은 연구자들이 다양한 연구를 하기위해 이것저것 시도를 할 때
사용할 도구들을 계속 만들고 있는데 이 kaiju 또한 그런 도구중 하나 되겠습니다.

모 아이디어는 기존에는 DNA read를 었어서 DNA랑 비교했는데
우리 그러지 말고 단백질 조각이랑 비교하면 어떻겠니? 하는 논문 되겠습니다.

걍 제일 중요한 Figure

결론: DNA-DNA 비교 하지말고 DNA-Protein비교가 더 좋지? 되겠습니다.


그리고 위의 그림으로만 믿지 못하는 (저같은) 닝겐들을 위해서
그럼 너님들을 위해서 real 샘플에서 결과를 보여주지 훗
기대하시라고!

됐냐?

추가적으로 전세계적으로 NGS는 일루미나느님이 잡고 있다보니 저자분들께서
HiSeq(Short)과 MiSeq(Long)에 대해서 kaiju와 kreken으로 비교해두었습니다.
HiSeq에서는 두 프로그램의 sensitivity나 precision은 별로 차이가 없었고 MiSeq결과에서는 그래도 (phylum 수준에서나마) kaiju(그냥도 아니고 greedy-5 모드)가 karken보다 조금더 높은 sensitivity와 precision을 보여준다고 합니다.

결론은 Microbiome은 MiSeq으로 대동단결(진정 MiSeq밖에 없는것인가.. Orz)

출처: @sana_twice.09