RnDCircle Logo
신현태 연구실
인하대학교의과대학부속 의학과 신현태 교수
cfDNA 기반 모니터링
Whole genome sequencing
Minimal residual disease(MRD)
홈
연구 영역
기본 정보
논문·특허
과제
구성원
홈

신현태 연구실

인하대학교의과대학부속 의학과 신현태 교수

신현태 연구실은 안과 및 면역매개 피부질환에서 인구집단별 유전 위험 요인의 차이를 분석하고, 피부질환에서는 세포치료의 장기 효능·안전성을 임상 지표와 면역학적 지표로 평가합니다. 구체적으로 GWAS 연관 SNP의 대립유전자 빈도와 유전 위험 점수를 비교해 질환 유병 차이를 해석하고, 아토피피부염에서는 골수유래 중간엽줄기세포 장기 관찰을 수행합니다. 또한 암 분야에서는 cfDNA 기반 WGS 분석으로 ctDNA를 모니터링하고, 개인특이 특징을 활용한 MRD 진단 방법을 연구·특허화합니다.

cfDNA 기반 모니터링Whole genome sequencingMinimal residual disease(MRD)인구집단 유전역학아토피피부염
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
인구집단 유전역학 기반 안과·피부질환 위험변이 분석 thumbnail
인구집단 유전역학 기반 안과·피부질환 위험변이 분석
Population genomic analysis of risk variants for ocular and dermatologic diseases
연구 분야 상세보기
세포치료 기반 아토피피부염 치료효과 및 피부 유전체 코호트 구축 thumbnail
세포치료 기반 아토피피부염 치료효과 및 피부 유전체 코호트 구축
Cell therapy for atopic dermatitis and dermatologic genomics cohort construction
연구 분야 상세보기
WGS 기반 cfDNA 모니터링과 개인특이 특징을 활용한 미세잔존질환(MRD) 진단 thumbnail
WGS 기반 cfDNA 모니터링과 개인특이 특징을 활용한 미세잔존질환(MRD) 진단
WGS-based cfDNA monitoring and MRD diagnosis using individual-specific features
연구 분야 상세보기
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
논문 전체보기
1
Article
|
·
인용수 0
·
2025
Abstract 7138: Whole genome sequencing-based detection of minimal residual disease using individual-specific features
Jun Hyeok Lim, Jeong‐Seon Ryu, Ji Won Byun, Jongsuk Chung, Hyun‐Tae Shin
IF 22.6 (2025)
Cancer Research
이소잔존질환(MRD)의 검출은 암 치료 후 재발을 예방하고 환자 예후를 개선하는 데 매우 중요하다. 그러나 기존의 MRD 검출 방법은 정밀한 모니터링에 필요한 충분한 감도를 갖추지 못하는 경우가 많다. 우리는 개인별 특성을 반영한 무세포 DNA(cfDNA)의 전장유전체서열분석(WGS) 기반 분석을 통해 MRD를 검출하는 고감도 방법을 개발하였다. 본 접근은 환자의 종양 WGS에서 여러 변이 콜러가 일관되게 검출하는 합의(consensus) 단일염기변이(SNV)와 융합을 식별하는 것에서 시작한다. 새로운 알고리즘을 사용하여 합의 SNV 위치에서 지지(read)되는 양을 정량화하고, 환자 혈장 WGS에서의 오류 분포에 기반하여 그 통계적 유의성을 평가한다. 또한 혈장 WGS에서 합의 융합 위치에 해당하는 고유 서열을 검출함으로써 MRD를 진단한다. 암 세포주 혼합 실험을 통한 검증에서는 1:12, 800 미만의 감도를 입증하였다. 더 나아가 본 방법은 폐, 흑색종, 유방, 간을 포함한 다양한 암 유형의 임상 시료에서 MRD를 효과적으로 검출하였다. SNV 정량 방법의 검출한계는 개별 BAM 파일의 오류율에 의해 결정되었으며, 융합 서열 검출 방법은 공백 한계(limit of blank)가 0이어서 검출한계가 관찰되지 않았다. 이 알고리즘은 클라우드 플랫폼에 구현되어, 각 사용자가 데이터를 업로드하여 자신의 데이터를 분석할 수 있다. MRD를 검출하는 이러한 고감도 접근은 암 환자의 예후를 유의미하게 개선할 잠재력을 제공한다. 또한 이 기술은 cfDNA 기반 모니터링이 임상적 이점을 제공할 수 있는 다양한 암 유형 전반에 걸쳐 넓게 적용될 가능성이 크다. 인용 형식: Jun Hyeok Lim, Jeong-Seon Ryu, Ji Won Byun, Jongsuk Chung, Hyun-Tae Shin. Whole genome sequencing-based detection of minimal residual disease using individual-specific features [초록]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 7138.
https://doi.org/10.1158/1538-7445.am2025-7138
Minimal residual disease
Computational biology
Whole genome sequencing
Genome
Biology
DNA sequencing
Residual
Disease
Genetics
Medicine
2
Article
|
인용수 11
·
2023
Comparison of Risk Allele Frequencies of Psoriasis-Associated Single-Nucleotide Polymorphisms in Different Population Groups
Donghoon Lee, Taehan Koo, Jiho Park, Hyun‐Tae Shin
IF 1.5 (2023)
Annals of Dermatology
배경: 건선의 유병률은 인구집단에 따라 다르며, 동아시아인보다 유럽인에서 더 흔한 것으로 보인다. 최근의 전장유전체 연관분석(genome-wide association studies, GWAS)은 건선의 위험을 증가시키는 대립유전자들을 확인하였고, 이러한 대립유전자는 서로 다른 지리적 지역에서 서로 다른 빈도로 나타날 수 있다. 목적: 우리는 인구집단에 따른 질병 빈도의 차이 원인과 유병률 및 양상 차이에 영향을 미치는 요인들에 대한 통찰을 얻고자 하였다. 방법: GWAS catalog에서 건선과 연관된 총 147개의 단일염기다형성(single-nucleotide polymorphisms, SNPs)을 수집하고, 1000 Genomes Project 3단계(public population frequency, n=2,504) 및 Korean Reference Genome Database(n=1,722)를 이용하여 27개 인구집단 간의 대립유전자 빈도 차이를 비교하였다. 또한 인구집단 전반에 걸쳐 합성 유전적 위험 점수(composited genetic risk scores)를 계산하였다. 결과: 인구집단마다 대립유전자 빈도의 뚜렷한 양상이 관찰되었다. 많은 경우에서 동아시아인은 유럽인과 반대되는 대립유전자 빈도를 보였다. 유전적 위험 점수는 동아시아인(평균: 0.471)보다 유럽인(평균: 0.487)과 미국인(평균: 0.492)에서 더 높았다. 건선의 유병률은 해당 인구집단의 평균 유전적 위험 점수와 상관관계를 보였다. 결론: 본 연구에서 분석된 인구집단 간에 건선 관련 SNP의 대립유전자 빈도 차이가 존재함을 관찰하였다. 이러한 결과는 인구집단 간 건선 유병률 차이가 유전자형에 의해 어느 정도 해석될 수 있음을 시사한다.
https://doi.org/10.5021/ad.22.110
Single-nucleotide polymorphism
Allele
Population
Allele frequency
Genome-wide association study
Psoriasis
Genetics
Medicine
Genotype
Genetic association
3
Article
|
인용수 8
·
2022
Monitoring Circulating Tumor DNA in Untreated Non-Small-Cell Lung Cancer Patients
Woo Kyung Ryu, Sekyung Oh, Jun Hyeok Lim, Seung Jae Lee, Hyun‐Tae Shin, Jeong‐Seon Ryu
IF 5.6 (2022)
International Journal of Molecular Sciences
ctDNA 검출이 없는 경우보다 0.019) 더 높다. NSCLC의 자연 경과는 ctDNA 수준을 측정함으로써 모니터링할 수 있다. 진단 시점에 ctDNA를 검출하는 것은 새로운 전이가 발생하는지, 종양이 빠르게 성장하는지, 그리고 NSCLC 환자의 예후가 불량한지를 예측할 수 있다.
https://doi.org/10.3390/ijms23179527
Medicine
Lung cancer
Oncology
Internal medicine
Metastasis
Druggability
Circulating tumor DNA
Liquid biopsy
non-small cell lung cancer (NSCLC)
Cancer
최신 정부 과제
3
과제 전체보기
1
주관|
2023년 6월-2024년 5월
|53,712,000원
국내 선천 모발 질환 코호트 구축
(1) 전국단위의 선천 모발 질환 코호트 구축 - 코호트 구축에 참여를 원하는 전국의 모발 학회 임원 및 회원들과 협력 체계를 구축. 각 기관 기관윤리위원회에 연구 계획서를 제출. - 각 기관에 내원한 선천 모발 질환 환자와 가족 중 선정 제외기준에 해당되는 경우 동의 취득 후 연구에 등록하여 병력, 가족력, 임상사진 등의 임상정보를 수집함. 구강점막 채취 키트를 활용하여 검체를 수집하여 중앙 연구기관 전달함. - 구강 점막을 면봉같은 채취기구로 입안 양쪽 볼을 약 20회 정도 문질러 구강상피세포를 비침습적으로 채취할 수 있음. (2) 유전체 분석 수행 - 시퀀싱 업체를 통해 구강점막 검체 quality control (QC) 후 의심되는 질환과 유전형에 따라 whole exome sequencing 혹은 WGS를 선택하여 수행. - 연구자의 전산 서버에 구축되어 있는 고도화된 bioinformatics pipeline을 이용하여 single nucleotide variation, insertion and deletion, copy number variation, structure variation 등의 유전변이를 call 함. - 발견된 유전변이를 population frequency (1000genome, gnomAD), clinical significance (Clinvar, VarSome) 등의 database를 이용해서 변이 해석에 필요한 정보의 annotation 수행함. - in silico prediction algorithm을 이용해서 변이로 인한 유전자의 effect를 prediction 함. - 유전변이의 임상적 의미를 The American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) 가이드라인에 따라 pathogenicity를 해석하여 진단을 수행. - 검체를 보내온 공동 연구자들에게 유전체 분석 결과를 전달하여 진료에 활용하게 함. (3) 유전성 모발 질환의 국내 현황 파악 - 알려진 모발 질환들의 국내 현황을 파악함. - 국내 특이적인 새로운 유전형 및 선천 모발 질환을 발굴함.
선천모발질환
차세대시퀀싱
코호트
2
주관|
2021년 1월-2022년 12월
|100,000,000원
환자 주도 온라인 유전성 피부 질환 등록 시스템 구축과 구축된 데이터베이스를 활용한 관련 연구 활성화
환자주도 온라인 유전성 피부 질환 등록 시스템 수립 가족력이 있거나 희귀 피부 질환의 증상을 가진 환자가 본인 및 가족의 피부 사진 및 병력을 스스로 등록할 수 있는 익명성 및 안정성이 확보된 온라인 시스템 구축 온라인 시스템을 스크리닝하여 유전성피부질환이 의심되는 환자에게 검체 체취용 키트를 보내거나 거주지 인근 공동연구자가 있는 병원 내원 안내 환자에게 직접 혹은 공동연구자를 통해 환자의 검체를 전달 받아 유전자 검사 시행한 후 참여자에게 관련 질환 정보 및 유전검사결과 전달 환자 정보 데이터베이스 화, 퍼블릭 유저 공유 인터페이스 배포 임상병력, 사진, 유전자 검사 결과의 표준화를 통한 데이터베이스화 데이터베이스를 공유할 수 있는 유저 인터페이스를 개발 시스템 국제화 및 데이터 기반 연구 및 치료 개발 활성화 국내 데이터베이스 안정화 이후, 국제적 참여 홍보 데이터 기반 연구 활성화 등록된 환자들의 신약 및 치료법 개발 참여 및 적용
유전성 피부질환
온라인 등록 시스템
데이터베이스
공유 인터페이스
유전자 검사
차세대시퀀싱
가족검사
신약 개발
3
주관|
2020년 6월-2022년 2월
|87,500,000원
혈장 세포유리 디옥시리보핵산의 구조변이 분석을 이용한 악성흑색종 재발 모니터링 방법 개발 및 임상 적용
가. 암 재발 검출 방법 개발 및 성능평가 1) 원발조직과 혈장의 Joint Call 방법 개발: 대부분의 암환자들은 치료 및 진단을 위해 원발조직의 수술 혹은 조직검사를 필수적으로 받음. 이 원발부위에서 시퀀싱된 데이터와 모니터링때 생산된 cfDNA의 데이터의 정보를 합쳐 구조변이를 찾는 아이디어를 구현할 계획 (Joint Call). 구체적으로, 원발조직의 WGS로 생산된 BAM과 cfDNA의 WGS로 생산된 BAM을 merge해서 구조변이를 검출하고, 각 구조변이들의 supporting reads들 중 cfDNA에서 유래한 read의 유무를 확인할 수 있는 파이프라인을 세팅할 계획임. 이 파이프라인을 통해서, cfDNA에서 purity가 낮아 구조변이를 지지하는 리드가 1개뿐이라 해도, 기존 원발부위의 정보와 합쳐져서 구조변이를 지지하는 리드를 확인할 수 있는 컨셉임. 이 과정에서 시퀀싱 노이즈로 인해 발생하는 위양성은 기존에 개발된 소프트웨어의 위양성 필터링 스텝 (high nucleotide diversity, mismatch consensus contig)을 이용해서 걸러낼 예정임. 2) 성능 평가를 위한 in-silico 시뮬레이션: 두 샘플의 cfDNA WGS으로 생산된 BAM을 다양한 비율로 mix하여 low-purity (<1%)를 시뮬레이션 함. 각 purity에서 섞여져 있는 germline 구조변이의 검출여부를 확인하여 개발된 기술의 limit of detection(LOD)를 측정. 나. 임상적 유용성 검증 1) 임상검체 확보: 본 연구자는 전일제 생물정보학 박사학위를 취득한 피부과 전문의임. 현재 대학병원 피부과 소속으로 연구를 위주로 하는 연구전담 포지션에 있음. 그러므로, 수술 대상자 중 적합한 환자를 스크리닝하여 검체를 직접 확보 가능함. 또한, 현재 공동연구를 진행하고 있는 호흡기내과, 이비인후과, 신경외과 등에서 적합한 암 검체의 확보가 가능함. 2) 기존 검사법과 성능 비교: 치료를 받은 시점으로부터 영상의학적 검사 상 재발이 확인되기까지의 기간과 혈장의 구조변이 분석을 통해 재발이 확인되기까지의 기간을 측정. 두 군의 재발 검출시까지의 기간의 차이를 Wilcox rank sum test를 통해 통계적으로 비교. 또한, digital PCR장비를 이용하여 샘플의 clonal mutation의 검출을 확인하여 재발이 확인되기까지의 기간을 측정해서 위와 동일한 통계방법으로 비교.
암 재발 모니터링
악성흑색종
세포유리 디옥시리보핵산
구조변이
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2024cfDNA의 단일염기서열 변이 정량을 통해 미세잔존질환을 진단하기 위한 정보 제공 장치 및 방법1020240187647
등록2022cfDNA의 구조 변이 서열 검출을 통한 미세잔존질환 진단 방법1020220131806
등록2015유전자의 전좌를 분석하는 방법 및 장치1020150168829-
전체 특허

cfDNA의 단일염기서열 변이 정량을 통해 미세잔존질환을 진단하기 위한 정보 제공 장치 및 방법

상태
등록
출원연도
2024
출원번호
1020240187647

cfDNA의 구조 변이 서열 검출을 통한 미세잔존질환 진단 방법

상태
등록
출원연도
2022
출원번호
1020220131806

유전자의 전좌를 분석하는 방법 및 장치

상태
등록
출원연도
2015
출원번호
1020150168829