등록 및 강연 첫째날

   오늘은 오후부터 세션이 있었는데, 주요 주제는 structural mutation 에 대한 것이었다. mutational signature 에 대한 내용이 좀 있었던 것 같은데 이 부분은 듣지 못해 약간 아쉬웠다. 많은 발표자들이 주로 ICGC/TCGA/PCAWG 프로젝트에 관련된 사람으로 보였으며, keynote speaker는 ICGC를 초기에 설계 및 시작한 사람이었으나 내용은 썩 만족스럽진 못했다. 

   특히 재미있었던 발표는 isogenic cell model 을 이용해서 mutational signature 를 찾아 낸 후, 이렇게 정립된 signature 를 기준으로 임상 데이터에서 어느 mutation 인지를 밝히는 내용이었던 "Validating the concept of mutational signatures with isogenic cell models" 란 발표였다. HAE1 cell-line을 이용해서, 우선 parental cell을 sequencing 을 해서 mutation 을 identify 한다. 그 후, 각 parental cell 에서 특정 gene을 CRISPR-CAS9 을 이용해서 mutation을 시킨 후 40 세대 정도 sub-culture를 한다. 그 후 40세대 이후의 cell 을 sequencing 을 해서 mutation 을 identify 한 다음, 이 mutation 들을 parental cell 의 mutation 과 비교한다. 이 때, CRISPR-CAS9 으로 mutation 을 시키는 gene 은 DNA-damage repair 에 관여하는 gene이다. 9개의 DNA-damage repair gene 을 mutation 시켜서 위와 가은 방법으로 각 gene에 따라 어느 mutation signature 가 많이 발생하는지를 찾아 냈다. 즉, 각 gene을 mutation 시켰을 때 parental cell 과 40세대 이후의 progenitor cell 의 mutation 이 어떻게 달라지는지를 비교함으로써 각 gene 에 따라 어느 mutation 이 많이 발생하는지 그 signature 를 알아낼 수 있었던 것이다. 결과적으로 parental cell에 MSH5(정확하지 않다, 적어 놓질 않아서)를 mutation 시킬 경우 parental cell에 비해서 progenitor에 많은 mutation 들이 발생한 것을 발견하여 이 gene 이 많은 DNA-repair를 하는 것을 발견할 수 있었다. 또한, 각 DNA-damage repair gene마다 어느 종류의 DNA-damage를 repair 하는지 정확히 연결시킬 수 있었다. 이 결과를 바탕으로 실제 환자 데이터를 분석하여 DNA-damage gene 자체의 mutation 여부와 전체적인 mutation 상태를 cell-line 에서 나온 것과 비교하여 유사한 결과를 얻었다고 한다. 

   sarcoma 에서 chromosomal catastrophe 가 나온 내용에 대해 발표한 내용은 주의 깊게 듣지는 않았는데, 상당히 많은 EWSR1-EST의 chromosomal rearrangement 가 발생하는 것을 bone cancer 에서 밝혀내고, 다른 soft tissue cancer에서도 찾아 낸 내용이었다. 그런데 재미있는 것은 relapse 가 일어나기 2년 전부터 rearrangement가 주요하게 발생한다는 것이었다. 내가 예전에 breast cancer data를 분석했을 때도 전이가 발생하기 전 2년 전부터 expression pattern 이 많이 변경된다는 것이었다. 이 발표를 들으니 예전에 내가 했던 분석이 어느 정도 신뢰가 되었고, 그 분석을 다시 해봐야 겠다는 생각이 들었다. 

   keynote speaker는 cancer에서의 mutation 정보를 어떤 식으로 취합할 것인지, 그 환경과, mutation 에 관련된 연구가 실제 임상에 적용되기 위해서 중요한 것은 무엇인가, 임상에서 필요로 하는 것은 무엇인가, 등이었다. 그런데 발표 내용은 딱히 뭔가 깊이가 있던 것은 아닌 것 같다. 나만 그렇게 생각하나 했는데 같이 들은 후배도 비슷한 생각을 했다고 한다. 뭔가... 그 분야에 있는 사람이라면 으레 했음직한 생각들, 고민들, 에서 크게 벗어나지 않는 내용이었다. frequency 가 낮은 mutation 들이 noise인지 아닌지 분분하다는 것과, 만약 noise가 아니라면 그 적은 수의 mutation 에서 의미있는 발견을 하기 위해선 sample 이 많이 필요하기 때문에 협력이 필요하다는 내용, 왜 그 협력을 위해선 표준 format 같은 것이 필요하다, 임상에서 중요한 문제는 metastasis, 그리고 임상에서 정말로 필요로 하는 것은 prediction/prognosis 에 관련된 것 등등.