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Bioinformatics

Variants Analysis V - Cancer Analysis

·Variants Analysis 5/2편
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본 post는 국가생명연구자원정보센터(KOBIC) 주관 연세대학교 의과대학 김상우 교수님의 NGS 데이터 분석 기초 강의를 정리한 내용입니다.

Intro

NGS를 이용하여 cancer genome analysis에 대한 내용을 알아봅니다.

Cancer is a Genetic Disease

Post-Image Cancer is a genetic disease
https://www.edwith.org/ngs-data-variation/joinLectures/356132

Cancer는 hallmark genes에 genetic variations이 축적되면서 발생하는 genetic disease입니다.

Post-Image Cancer Cells have a Higher Rate of Mutation
https://www.edwith.org/ngs-data-variation/joinLectures/356132

Cancer cell은 replication 중 발생하는 mismatch error를 복구하거나 버리지 않고 variant로 가져감으로써 gene function에 영향을 줍니다. Cell 분열속도가 normal cell에 비해 빠르므로 이러한 mismatch error의 숫자는 급속도로 증가합니다.

Analysis of Cancer Somatic Mutation Profiles

  1. Tumor Mutation Burden (TMB)

    Cacner cell에 존재하는 non-synonymous somatic mutations 수를 의미합니다. Cancer type마다 서로 다른 TMB 경향을 보이는 것을 알 수 있습니다.

    Post-Image Tumor Mutation Burden
    https://www.edwith.org/ngs-data-variation/joinLectures/356132

  2. Microsatellite Instability (MSI)

    Impaired DNA mismatch repair (MMR)의 결과로 발생하는 genetic hypermutability 현상을 의미합니다. 아래 그림과 같이 repeat 영역에서 replication이 진행될 때 1base 이상 차이가 날 수 있는데 이로 인하여 mutation이 발생하는 case 입니다.

    Post-Image Microsatellite Instability
    https://www.edwith.org/ngs-data-variation/joinLectures/356132

  3. Mutational Signature

    Mutation이 발생한 pattern을 의미하며, 환자의 분류, 치료에 사용할 수 있는 지표입니다. 보통 특정 position에서 발생할 수 있는 SNP 경우의 수(6 cases: C>A, C>G, C>T, T>A, T>C, T>G)와 1bp 앞뒤로 발생할 수 있는 각각 4 cases를 종합하여 총 96 cases (=644)가 존재합니다.

    Post-Image Mutational Signature
    https://www.edwith.org/ngs-data-variation/joinLectures/356132

    이러한 mutational signature의 상대적인 pattern을 연구하고 어떤 mutagen에 의해 발생했는지 연구하여 21가지 pattern을 발표했습니다.

    Post-Image Mutational Signature
    https://www.edwith.org/ngs-data-variation/joinLectures/356132

  4. Mutation Landscape

    Mutation의 종류와 어떤 gene에서 발생했는지, 그리고 frequency 등을 한 번에 볼 수 있는 plot 입니다.

    Post-Image Mutational Signature
    https://www.edwith.org/ngs-data-variation/joinLectures/356132

  5. Hotspot Positions (lollipop plot)

    Mutations가 모여있는 hotspot position을 확인할 수 있는 lollipop plot 입니다. Mutation이 gene의 어느 곳에 몰려있는지, 혹은 넓게 흝어져 있는지 한 눈에 파악할 수 있습니다.

    Post-Image Mutational Signature
    https://www.edwith.org/ngs-data-variation/joinLectures/356132

  6. Mutation Specificity

    각 pathoway와 연관된 gene에서 발생하는 mutation 비율을 정리한 plot 입니다. Red box처럼 다양한 cancer type에서 발견되는 pathway가 있는가하면, blue box처럼 특정 cancer type에서 발견되는 pathway가 있음을 확인할 수 있습니다.

    Post-Image Mutational Signature
    https://www.edwith.org/ngs-data-variation/joinLectures/356132

Take Home Message

Cancer genome analysis에 NGS를 적용하면 많은 정보를 알아낼 수 있습니다. Cancer related mutations type, 수, 특성, 발병 원인, subgroup, 중요한 gene의 mutation 등의 정보가 해당합니다.