암 치료를 위한 분자 진단, 게놈을 넘어 확장되고 있다

국립암연구소의 암 유전체학 연구에 대한 투자는 우리의 암에 대한 이해를 변화시켰고, 암 치료법의 효능을 시험하는 임상실험을 진전시켰으며, 종양학자들이 환자들을 위한 치료법을 선택하는 방식을 변화시켰다. 이러한 투자는 30개 이상의 암 유형을 포괄하는 암 게놈 정보의 공개 카탈로그인 암 게놈 지도(TCGA)와 같은 귀중한 자원을 만들어냈다.

정상 세포와 종양 세포 모두에서 기능을 수행하는 단백질에 대한 게놈 코드. (돌연변이의 결과로 생긴) 단백질이 어떻게 작용하는지에 영향을 미치는 특정 유전자의 돌연변이는 암의 발병과 진행에 기여할 수 있다.

이러한 지식과 유전체 염기서열화 기술의 진보에 힘입어, 종양에서 확인된 특정 유전체 이상을 기반으로 한 치료법을 선택하려는 종양학자들의 수가 증가하고 있다. 이 유전 정보는 종종 분자 진단 테스트에서 나온다.

분자 진단 검사는 환자의 조직과 유체 샘플에서 특정 생물학적 분자, 즉 생체지표를 검출한다. 분자 진단 테스트를 사용하여 암 치료법을 선택하거나 바이오마커의 특성 또는 변화에 따라 치료 효과를 모니터링할 수 있다.

이 접근법은 암 진단과 치료에 혁명을 일으켰다. 그러나 종양의 유전학적 프로파일에 기초한 치료에 일치하는 많은 환자들은 초기에 치료에 반응하지 않거나 지속적인 반응을 경험하지 않는다.

그것은 부분적으로 종양의 생물학에 대한 핵심 정보가 게놈만 보고도 빠져 있기 때문일 것이다. 돌연변이의 존재는 종양의 게놈의 염기서열 분석으로 판단할 수 있지만, 종양의 단백질에 일어나는 많은 변형들을 포함하여 단백질 기능에 대한 돌연변이의 영향은 단백질체를 추궁하지 않고는 충분히 이해할 수 없다. 단백질들이 만들어지고 나서 보통 단백질에서 일어나는 변화들은 단백질이 어떻게 기능하는지 또는 세포 안에 얼마나 오래 존재하는지에 영향을 줄 수 있다.

단백질(프로테옴)은 세포, 조직 또는 유기체에 의해 표현되거나 표현될 수 있는 단백질의 전체 보완물이다. 암 단백질체학은 암세포의 단백질체를 포괄적으로 특성화하고 계량화하는 것이다.

단백질 수준에서 암에 대한 더 나은 이해를 하면 종양에 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 더 자세한 정보를 제공함으로써 암 진단과 치료를 강화할 것이다. 게다가 단백질체학(proteomics)과 유전학(genomics)의 통합인 단백질유전체학(proteogenomics)은 종양의 생물학에 대한 보다 명확한 그림을 만들어내고 새로운 분자 진단 테스트의 개발을 가능하게 할 것이다. 그러나 암 치료를 위한 단백질 기반의 바이오마커 개발은 부분적으로 핵산(DNA, RNA)보다 더 복잡한 단백질과의 작업이라는 기술적 난제에 의해 방해받고 있다.

국립암연구소는 이러한 난제를 극복하고 차세대 암 분자 진단의 기반을 마련하기 위해 암 프로테오믹스(단백질체학)의 몇 가지 큰 계획을 지원한다. 국립암연구소는 단백질 식별 및 정량화 방법의 개발 및 검증에서부터 임상시험과 환자 치료에서 밝혀진 정보의 활용에 이르기까지, 암 단백질체를 더 잘 이해하기 위해 필요한 기초 연구, 단백질체 검사의 통합, 임상 실험에서 밝혀진 정보를 적용하기 위해 연구 연속체 전체에 걸쳐 다양한 수준에서 암 프로테오노믹스(단백질체학)를 지원해 왔다.

단백질유전체학 연구에 대한 지속적인 투자를 통해, 의사들은 앞으로 진단과 치료를 알려주고 결과를 개선하는 환자 종양의 보다 완전한 그림을 조립할 수 있을 것이다.

협업 및 데이터 공유를 통한 단백질 연구 강화

국립암연구소가 지원하는 임상 단백질 종양 분석 컨소시엄(CPTAC)은 신속하고 대규모로 종양 내 단백질의 전체 보어를 측정하고 이 정보를 환자의 유전체, 영상 및 임상 데이터와 결합하기 위한 학술 기관, 업계 및 여러 연방 기관 간의 협력적 노력이다. 이 컨소시엄의 노력은 단백체학 연구를 위한 표준화된 방법을 만들어 냈고, 유전 정보만으로는 분명하지 않은 종양 생물학의 새로운 면을 드러냈으며, 암 치료의 추가 대상을 확인했다.

현재까지 11개 종양 유형에 대해 단백질유전체의 특성화가 완료됐으며, 2021년에는 4개 유형이 더 나올 것으로 예상된다. CPTAC에 의해 수집된 모든 정보는 다른 사람들이 자신의 발견을 위해 그것을 사용할 수 있도록 공개적으로 이용된다. 이러한 데이터를 통해 NCI는 세계에서 가장 큰 공공, 개방형 액세스 데이터 저장소를 개발했다. 이러한 저장소는 많은 암 유형에 대한 DNA와 RNA, 단백질, 영상 데이터를 포함하고 있으며, 암 유형의 목록은 증가하고 있다. 이러한 데이터는 안전한 데이터 저장 및 공유를 위한 가상 플랫폼인 국립암연구소 의 암 연구 데이터 커먼스에 "실시간으로 공개"되어 있다. 프로테오믹 데이터 커먼스는 2020년에 Genomic Data Commons에 가입하여 활성화되었으며 이미지 데이터 커먼스는 곧 이용 가능할 것으로 예상된다.

국립암연구소와 국방보훈처는 단백질유전체학의 임상적 효용을 증진시키기 위해 협력했다. 3개 기관 응용 단백질유전체학 조직의 학습 및 결과(APOLO) 네트워크는 환자 치료에 프로테오믹 및 게놈 분석을 통합하여 치료 대상을 식별하고 환자가 치료에 어떻게 반응할 것인지를 더 잘 예측하는 것을 목표로 한다.

새로운 단백질유전체적 진단 접근법을 전문 의원 차원으로 옮기기

실험실에서 확인된 잠재적 바이오마커를 진료소에서 사용할 수 있는 바이오마커로 변환하는 데에는 많은 어려움이 있다. 게놈과 단백질 정보를 포함한 여러 바이오마커를 결합하면 복잡성이 가중되고 극복해야 할 장애물이 추가된다.

NCI는 단백질 분자표지판과 임상용 단백질유전성 정보의 식별과 사용을 진전시키기 위해 CPTAC를 비롯한 다른 시책을 통한 연구를 지원하고 있다. 예를 들어 NCI가 지원하는 프로테오제닉 변환연구센터는 프로테오제닉 정보에서 파생된 바이오마커로 임상시험에 참여한 환자로부터 이전에 수집한 샘플을 사용하여 임상시험 종료 시 관찰된 결과를 예측할 수 있는지 여부를 확인하고 있다. 이러한 바이오마커들이 환자 결과를 정확하게 예측할 수 있다면, 바이오마커의 효용성을 더욱 시험하기 위한 차세대 예비 연구와 새로운 임상실험을 설계하는 데 잠재적으로 사용될 수 있다.

암의 발생과 진행에 있어 단백질(그들의 표현, 변형, 비정상적인 기능)을 이해하는 것은 약을 개발하고, 치료법을 선택하고, 치료 반응을 예측할 때 매우 중요하다. 단백질 정보의 통합은 정밀 종양학의 다음 단계다.

에이딩 약물 개발

약리역학(PD) 마커는 약물이 체내 목표물에 미치는 영향을 측정할 수 있는 지표다. 예를 들어, 혈당 수치는 인슐린 효과를 나타내는 PD 표시다. PD 바이오마커는 약물이 의도한 목표물에 도달하고 있는지 여부와 의도된 생물학적 영향을 가지고 있는지에 대한 중요한 정보를 제공함으로써 약물의 투여량과 공급 시기에 대한 통찰력을 제공한다. 이런 종류의 정보는 약물 개발에서 중요하다.

프레드 허친슨 암 연구소의 NCI 지원 연구원과 그 산업 협력자들은 최첨단 단백질 기술을 처음으로 적용하여 환자에게 사용될 수 있는 PD 바이오마커의 선택을 안내했다. 이들은 1차 인체세포와 환자 유래 모델을 이용해 ATM 단백질을 대상으로 한 조사 약물의 효과를 반영한 단백질 기반 바이오마커를 확인했다. ATM은 세포의 DNA 손상을 알리는 중요한 단백질이다.

추가 조사 결과 바이오마커는 ATR이라는 두 번째 단백질의 억제를 나타내는 유용한 지표였다. ATR은 ATM과 협력하여 세포에 DNA 손상이 발생했음을 경고한다. 그런 다음, 연구자들은 ATM과 ATR을 억제하는 임상 2상 시험 약품에서 환자 샘플에서 이 바이오마커를 측정하기 위해 임상용으로 의도된 시험을 개발했다. 이런 종류의 PD 마커는 암 치료를 위한 이런 종류의 약의 개발을 크게 가속화할 것이다.

시술 선택

NCI-Match 실험과 NCI-COG Padious Match 실험은 종양의 유전적 특성화를 사용하여 종양의 DNA 돌연변이에 기초한 환자에게 표적 치료법을 일치시킨다. 프로테오제닉 특성화는 단백질 수준, 활성화 또는 변형에 기초한 단백질 특성화 및 치료 선택 등을 포함하도록 이 개념을 강화한다.아티온

최근, NCI가 후원한 태평양 북서 국립 연구소의 베일러 의과 대학의 연구원들과 그들의 동료들은 대장암에 걸린 100명 이상의 사람들로부터 샘플에 대한 단백질생성 분석을 수행했다. 개별 환자의 여러 유형의 유전체 및 단백체 분석 데이터를 통합하여 환자 종양에 특화된 단백체 분석표를 생성하여 개인화된 대장암 치료의 새로운 잠재적 목표를 많이 밝혔다. 그들이 발견한 잠재적 목표물 중 하나는 CDK2라고 불리는 단백질이다. CDK2의 활동을 차단하는 약물은 종양 억제 유전자의 정상 기능을 회복시켜 대장암 세포의 성장을 잠재적으로 억제할 수 있다.

처리 반응 예측

유전체학과 함께 프로테오노믹스를 클리닉으로 옮기는데 있어서 한 가지 과제는 충분한 종양 조직을 모으는 것이다. 생체검사 과정에서 전형적으로 채취되는 종양의 양은 DNA와 RNA 분석에 충분하지만 종양 단백질을 분석하기 위해서는 더 많은 조직이 필요하다.

2020년, NCI가 지원하는 브로드 연구소, 베일러 의과 대학의 연구원들과 그들의 협력자들은 이전에 가능했던 것보다 적은 양의 조직을 필요로 하는 포괄적인 단백질 분석의 새로운 방법을 개발했다. HER2 양성 유방암 환자에 대한 시범연구에서는 HER2 대상 치료 트라스투즈맙(Herceptin)으로 치료 전후에 얻은 종양의 핵심 바늘 생검을 새롭게 개발한 미세척도 접근법을 이용해 분석했다. 이 분석은 유전적 정보와 단백질의 정보를 모두 살펴본 결과, 일부 환자의 종양이 치료에 반응하는 반면 다른 환자의 종양은 그렇지 않은 이유에 대한 통찰력을 제공했다. 단백질 정보는 유전자 정보만으로는 분명하지 않을 치료 반응의 메커니즘, 반응의 결여 및 약물 내성을 제안했다.

게시물 : 2020년 8월 31일

Molecular Diagnostics for Cancer Treatment: Expanding beyond the Genome

Posted: August 31, 2020

On This Page

• Bolstering Proteomic Research through Collaboration and Data Sharing

• Moving New Proteogenomic Diagnostic Approaches into the Clinic

NCI’s investments in cancer genomics research have transformed our understanding of cancer, advanced the conduct of clinical trials testing the efficacy of cancer therapies, and changed the way oncologists select treatments for patients. These investments have produced valuable resources such as The Cancer Genome Atlas (TCGA), a publicly available catalog of cancer genome information covering more than 30 cancer types.

The genome codes for proteins that carry out functions in cells—both normal and tumor cells. Mutations in specific genes that affect how the resulting proteins function, can contribute to the development and progression of cancer.

Aided by this knowledge and advances in genomic sequencing technology, oncologists are increasingly selecting therapies based on the specific genomic abnormalities identified in a patient’s tumor. This genomic information often comes from a molecular diagnostic test.

Molecular diagnostic tests detect specific biologic molecules, or biomarkers, in a patient’s tissue and fluid samples. Molecular diagnostic tests can be used to select a cancer therapy and/or to monitor the effects of a treatment based on characteristics of or changes in the biomarker.

This approach has revolutionized cancer diagnosis and treatment. However, many patients who are matched to a therapy based on the genomic profile of their tumors either do not respond to the therapy initially or do not experience a sustained response.

That may be, in part, because key information about the biology of the tumor is missing from looking at the genome alone. While the presence of mutations can be determined from sequencing a tumor’s genome, the effect of mutations on protein function cannot be fully understood without interrogating the proteome, including the many modifications that occur to proteins in a tumor. Changes that normally occur in proteins after they are made (post-translational modifications) can affect how proteins function or how long they are present in a cell.

The proteome is the entire complement of proteins that is or can be expressed by a cell, tissue, or organism. Cancer proteomics is the comprehensive characterization and quantification of the proteome of cancer cells.

A better understanding of cancer at the protein level will enhance cancer diagnosis and treatment by providing more details about what is happening in tumors. Furthermore, proteogenomics, the integration of proteomics with genomics, produces a clearer picture of a tumor’s biology and will enable the development of new molecular diagnostic tests. Yet, developing protein-based biomarkers for cancer treatment has been hampered, in part, by the technical challenges of working with proteins, which are more complex than nucleic acids (DNA and RNA).

NCI supports several large initiatives in cancer proteomics to overcome these challenges and pave the way for the next generation of molecular diagnostics for cancer. NCI has been supporting cancer proteomics at multiple levels across the research continuum, from the development and validation of methods for protein identification and quantification, to the basic research needed to better understand the cancer proteome, to the integration of proteomic assays, to applying the information uncovered in clinical trials and patient care.

With sustained investments in proteogenomics research, doctors will, in the future, be able to assemble a more complete picture of a patient’s tumor—one that informs diagnosis and treatment and improves outcomes.

Bolstering Proteomic Research through Collaboration and Data Sharing

The NCI-supported Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC) is a collaborative effort among academic institutions, industry, and several federal agencies to measure, in a rapid and large-scale manner, the entire complement of proteins in tumors and combine this information with genomic, imaging, and clinical data from patients. Efforts by the consortium have produced standardized methods for proteomics research; revealed new aspects of tumor biology that were not evident from genomic information alone; and identified additional targets for cancer treatment.

So far, proteogenomic characterizations have been completed for 11 tumor types, with four more anticipated in 2021. All the information assembled by CPTAC is made publicly available so that others can use it to make their own discoveries. With these data, NCI has developed some of the world’s largest public, open‐access repositories of data. These repositories include DNA, RNA, protein, and imaging data on many cancer types, and the list of cancer types is growing. These data “live” in the NCI Cancer Research Data Commons, a virtual platform for secure data storage and sharing. The Proteomic Data Commons went live in 2020, joining the Genomic Data Commons, and the Imaging Data Commons is anticipated to be available soon.

NCI and the Departments of Defense and Veterans Affairs have partnered to advance the clinical utility of proteogenomics. The tri-agency Applied Proteogenomics OrganizationaL Learning and Outcomes (APOLLO) network aims to incorporate proteomic and genomic analyses into patient care to identify targets for therapy and better predict how patients will respond to therapy.

Moving New Proteogenomic Diagnostic Approaches into the Clinic

Many challenges exist in translating a potential biomarker identified in the laboratory to one that can be used in the clinic. Combining multiple biomarkers, including genomic and proteomic information, adds more complexity and introduces additional hurdles to overcome.

NCI is supporting research through CPTAC and other initiatives to advance the identification and use of protein molecular markers and proteogenomic information for clinical purposes. For example, NCI-funded Proteogenomic Translational Research Centers are using samples previously collected from patients who participated in clinical trials to see if biomarkers derived from proteogenomic information can predict the outcomes observed at the end of the trials. If these biomarkers can accurately predict patient outcomes, they potentially could be used to design the next generation of prospective studies and new clinical trials to further test the biomarkers’ utility.

Understanding proteins—their expression, modifications, and abnormal functions in cancer development and progression—is critically important when developing drugs, selecting treatments, and predicting treatment response. Integration of proteomic information is the next step in precision oncology.

Aiding Drug Development

A pharmacodynamic (PD) marker is a measurable indicator of a drug’s effect on its target in the body. For example, blood glucose levels are a PD marker of the effect of insulin. PD biomarkers provide critical information about whether a drug is hitting its intended target and having its intended biological effect; thereby providing insights about the dose and timing of drug delivery. This type of information is important in drug development.

NCI-funded researchers at Fred Hutchinson Cancer Research Center and their industry collaborators applied a cutting-edge proteomic technology for the first time to guide the selection of a PD biomarker that could be used in patients. Using primary human cells and patient-derived models, they identified a protein-based biomarker that reflected the effect of an investigational drug that targets the ATM protein. ATM is an important protein in signaling DNA damage in a cell.

Further investigation showed that the biomarker was a useful indicator of the inhibition of a second protein called ATR. ATR works in concert with ATM to alert a cell that DNA damage has occurred. The investigators then developed a test intended for clinical use to measure this biomarker in patient samples in future phase 2 clinical studies testing drugs that inhibit ATM and ATR. A PD marker of this kind would greatly speed the development of these types of drugs for the treatment of cancer.

Selecting Treatment

The NCI-MATCH trial and NCI–COG Pediatric MATCH trial use genomic characterization of a patient’s tumor to match a targeted therapy to the patient based on a mutation in the tumor’s DNA. Proteogenomic characterization will enhance this concept to include protein characterization and treatment selection based on protein level, activation, or modification.

Recently, NCI-funded researchers from Baylor College of Medicine, the Pacific Northwest National Laboratory, and their colleagues performed proteogenomic analyses of samples from more than 100 people with colon cancer. By integrating the data from several types of genomic and proteomic analyses from individual patients, they created patient tumor‒specific proteogenomic atlases that revealed many new potential targets for personalized colon cancer treatment. One potential target they found is a protein called CDK2. Drugs that block the activity of CDK2 may potentially suppress the growth of colon cancer cells by restoring the normal function of a tumor suppressor gene.

Predicting Treatment Responses

One challenge in moving proteomics into the clinic alongside genomics is collecting enough tumor tissue. The amount of tumor typically collected during a biopsy is sufficient for DNA and RNA analysis, but more tissue is needed to analyze tumor proteins.

In 2020, NCI-funded researchers at the Broad Institute, Baylor College of Medicine, and their collaborators developed new methods of comprehensive proteomic analysis that require a smaller amount of tissue than has previously been possible. In a pilot study of patients with HER2-positive breast cancer, core needle biopsies of tumors obtained before and after treatment with the HER2-targeted therapy trastuzumab (Herceptin) were analyzed using the newly developed microscale approach. The analysis looked at both genomic and proteomic information to provide insights into why some patients’ tumors responded to treatment while others did not. The proteomic information suggested mechanisms of treatment response, lack of response, and drug resistance that would not have been evident with genomic information alone. This research also proved that these types of proteogenomic analyses can be performed with routine clinical samples.