분자병리역학
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1. 개요
분자병리역학은 환경, 식단, 생활 방식, 유전적 요인 등 노출 요인과 세포 또는 세포 외 분자 변화, 질병의 진화 및 진행 간의 상호 관계를 분석하는 연구 분야이다. 질병의 이질적인 과정을 이해하고 정밀 의학 및 맞춤 의학에 적용하기 위해, 게놈, 메틸롬, 전사체 등 다양한 분자 지표를 분석한다. 대규모 인구 기반 데이터를 활용하여 새로운 생체 지표를 식별하고, 유전적 변이를 질병의 분자 병리학적 지표와 연결하여 발병 기전에 대한 통찰력을 제공한다. 1990년대와 2000년대 초반에 걸쳐 발전했으며, 오기노 슈지와 메이어 스탬퍼가 2010년에 "분자병리역학"이라는 용어를 처음 사용했다.
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- 병리학 - 림프병
림프병은 림프계에 발생하는 다양한 질환을 포괄하는 용어로, 림프종, 림프절염, 림프관염, 림프부종, 림프구증가증 등을 포함하며 림프계 기능 이상을 초래한다. - 병리학 - 염증
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감염은 병원체가 숙주 체내에 침입하여 증식하는 현상으로, 점막이나 상처를 통해 집락화하며, 면역이 약화된 숙주는 기회 감염에 취약하고, 전염병, 유행, 팬데믹, 엔데믹 등 다양한 형태로 나타날 수 있으며, 감염 사슬을 이해하고 차단하는 것이 예방에 중요하다.
분자병리역학 | |
---|---|
개요 | |
학문 분야 | 병리학, 역학 |
정의 | 환경, 숙주 및 질병을 분석하기 위한 통합 과학 |
목표 | 암의 자연사를 연구하기 위해 조직 기반 면역 마커를 사용할 수 있는지 여부 조사 |
핵심 개념 | |
분자 병리 | 역학 연구에서의 핵심 고려 사항 |
후성 유전학 | 환경, 숙주 및 질병의 분자 병리 역학 |
면역 점수 | 암 분류를 위한 전 세계 태스크 포스 |
CpG 섬 | 대장암에서의 메틸화 |
연구 분야 | |
대장암 | 생활 습관 요인 및 현미 부수체 불안정성 후성 유전학 PIK3CA 돌연변이 SMAD7 유전자 다형성 CTNNB1 변형 세포 대사 환경 요인, 분자 경로 및 예방 기회 |
관련 연구 | |
유전자 발견 | 가족성 암 증후군에서의 엑솜 서열 분석 |
HNF1B | 난소암에 대한 감수성 유전자 |
8q24 | 대장암 위험과 관련된 유전적 변이 |
EGFR 및 KRAS 돌연변이 | 폐 선암종의 분자 역학 |
기타 | |
감염된 숙주의 후성 유전체 | 진단 바이오 마커 |
DNA 메틸화 프로파일링 | 기존 및 나노 기술 |
CpG 섬 메틸화 표현형 | 이름에 무엇이 들어 있나? |
2. 질병 과정
The Cancer Genome Atlas 프로젝트 데이터는 질병 진화가 본질적으로 이질적인 과정임을 보여준다. 각 환자는 고유한 질병 과정("고유 질병 원리")을 가지는데, 이는 노출체의 고유성과 분자 병리학적 과정에 미치는 독특한 영향을 고려한 것이다. 이 개념은 정밀 의학 및 맞춤 의학과 함께 임상 의학에 채택되었다.
분자병리역학(MPE)에서 연구자들은 환경, 식단, 생활 방식, 유전적 요인과 같은 노출과 세포 또는 세포 외 분자(질병 분자 지표)의 변화, 질병의 진화 및 진행 간의 상호 관계를 분석한다. 연구자들은 게놈, 메틸롬, 에피게놈, 대사체, 전사체, 단백질체, 마이크로바이옴, 면역 및 상호작용체를 분석할 수 있다. 가설적 위험 요인은 특정 분자 지표와 연결될 수 있다.
분자병리역학은 흡연과 같은 위험 요인과 폐암의 KRAS G12C 종양유전자 돌연변이와 같은 분자병리적 소견을 분석하는 것에서 시작되었다.
[1]
논문
Campbell et al. Cancer Causes Cont 2019
3. 방법론
MPE 연구는 대규모 인구 기반 데이터를 사용하여 잠재적인 임상적 유용성을 위한 새로운 생체 지표를 식별할 수 있게 해준다(예: 대장암 환자에서 아스피린 치료를 선택하기 위한 PIK3CA 돌연변이). MPE 접근 방식은 전장 유전체 연관 연구 (GWAS)를 수행한 후 사용할 수 있으며, 이를 "GWAS-MPE 접근법"이라고 한다. 상세한 질병 종말점 표현형 분석은 GWAS 내의 질병 조직 및 세포에 대한 분자 병리학적 또는 대리 조직 병리학 또는 면역 조직 화학 분석을 통해 수행할 수 있다.
또 다른 접근 방식으로는 GWAS에 의해 식별된 잠재적 위험 변이를 질병 조직에 대한 분자 병리학적 분석과 함께 검사할 수 있다. 이 GWAS-MPE 접근 방식은 질병의 특정 분자 아형에 대해 더 정확한 효과 추정치, 심지어 더 큰 효과를 제공할 뿐만 아니라, 유전적 변이를 질병의 분자 병리학적 지표와 연결하여 발병 기전에 대한 통찰력을 제공할 수 있다. 분자 진단이 일상적인 임상 관행이 되면서 분자 병리학 데이터는 역학 연구에 도움이 될 수 있다.
4. 역사
1990년대와 2000년대 초반에 걸쳐 노출과 질병(특히 암)의 분자병리적 특징 사이의 관계를 연구하는 것이 점점 더 흔해졌다.
역학에서 분자병리학을 사용하는 데에는 표준화된 방법론과 지침, 그리고 학제간 전문가와 교육 프로그램이 부족했다. 분자병리역학 연구는 결과 변수의 이질성을 조사하기 때문에 새로운 개념적 틀과 방법론(역학적 방법)이 필요했다.
"분자병리역학"이라는 용어는 2010년 오기노 슈지와 메이어 스탬퍼가 사용했다. 2010년 이후 분자병리역학의 특정 원칙이 개발되었다. 분자병리역학 패러다임은 전 세계적으로 널리 사용되고 있으며, 국제 컨퍼런스의 주제가 되어 왔다. 2013년에 설립된 국제 분자병리역학(MPE) 회의 시리즈는 전 세계 연구 커뮤니티에 공개되었으며, 2021년까지 5번의 회의가 개최되었다.[1][2]
참조
[2]
웹사이트
Home
http://www.mpemeetin[...]
[3]
저널
Molecular pathological epidemiology of epigenetics: emerging integrative science to analyze environment, host, and disease
2013-04
[4]
Comment
The science and art of molecular epidemiology
2002-10
[5]
저널
Molecular pathology in epidemiologic studies: a primer on key considerations
2010-04
[6]
Comment
Lifestyle factors and microsatellite instability in colorectal cancer: the evolving field of molecular pathological epidemiology
2010-03
[7]
저널
CpG island methylation in colorectal cancer: past, present and future
[8]
저널
Cancer classification using the Immunoscore: a worldwide task force
[9]
저널
Gene discovery in familial cancer syndromes by exome sequencing: prospects for the elucidation of familial colorectal cancer type X
2012-08
[10]
저널
Can tissue-based immune markers be used for studying the natural history of cancer?
2012-07
[11]
서적
Adaptive and Innate Immunity, Non Clonal Players in Colorectal Cancer Progression
InTech
[12]
저널
Molecular epidemiology of EGFR and KRAS mutations in 3,026 lung adenocarcinomas: higher susceptibility of women to smoking-related KRAS-mutant cancers
2012-11
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2012-12
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Epplein M, Bostick RM, Mu L, Ogino S, Braithwaite D, Kanetsky PA. Challenges and opportunities in international molecular cancer prevention research: A report from the ASPO Molecular Epidemiology and the Environment and International Issues in Cancer Interest Group. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2014;23:2613-2617.
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