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High-content breast cancer diagnosis and multi-target-multi-drug efficacy validation using quantitative single cell imaging cytometry : 정량적 단세포 이미징 분석법을 이용한 하이콘텐트 유방암 진단과 다표적·다약물적 약리 효능 평가에 관한 연구

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Authors

탁유경

Advisor
송준명
Major
약학대학 약학과
Issue Date
2013-02
Publisher
서울대학교 대학원
Description
학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 약학과, 2013. 2. 송준명.
Abstract
유방암(BC)에 대한 성공적인 치료 전략은 정확한 예후와 동시에 정량적 유방암 하위 유형의 분류에 크게 의존합니다. 반•정량 분석이나 주관적인 해석에 기초한 현재의 방법은 BC의 예후와 종양 이질성을 고려한 분류를 위해 효율적이지 않다. 이 연구에서 네 개의 표적 수용체 (EGFR1, HER2, ER, 그리고 PR)의 동시 모니터링과 정량적 평가는 초다파장 하이콘텐트 세포 이미징 세포 계측법을 기반으로 양자점 (QD)를 사용하여 실시되었다. 네 가지 QD-항체 결합체 (QD525-EGFR1, QD565-HER2, QD605-ER 및 QD655-PR)는 BC 환자로부터 얻은 생검 시료의 서브 타입 분류를 위한 QD 면역 프로브로 사용되었다. 다-표적 단세포 이미징 세포 계측법은 BC 셀 라인 (MCF-7, SK-BR-3, JIMT-1, HCC-70)과 생검시료로부터 얻은 1차 배양 세포의 이질성과 동질성의 존재에 대한 깊은 통찰력과 BC 서브타입 유형의 정량적 분류를 신속하게 할 수 있다. 정량적 평가는 MCF-7, SK-BR-3, JIMT-1, HCC-70 그리고 MCF-10A 세포 주에서 각각 36.96%, 41.45%, 23.14%, 57.45%그리고 63.21%의 이질성을 보였으며 1차 배양 세포도 주목할만한 이질성을 보였다. BC 종양의 이질성을 고려하여, 매우 민감한 QD immunohistochemistry는 BC 종양의 여러 다른 지역에서 실행되었다. 적절한 약물 치료 시 고려해야 할 상당히 이질적인 서브타입들은 BC 환자의 종양 지역에 따라 결정됩니다. 그러므로 우리는 종양 이질성의 정확한 정량화에 따른 BC의 예후와 분류를 위한 새로운 모델로 정량적 초다파장 하이콘텐트 QD 단세포 이미징 세포 계측법을 개발하였다.
다표적•다약물적 접근은 약물 발견 심사의 과정을 가속화하고 여러 세포 표적 물질들의 변형을 포함하는 다양한 질병에 대한 효과적인 치료 전략 설계를 위해 반드시 필요합니다. 여기에 우리는 정량적으로 약물이 유도하는 off-target 효과를 보여주는 단세포 cotransfection 이미징 세포 계측법을 보고합니다. 혈관 내피 성장 인자 (VEGF)와 히스톤 디아세틸라아제 (HDAC) 유전자는 인간의 genomic DNA로부터 증폭한 후 형광 태그된 유전자 구조물 (RFP-HDAC/YFP-VEGF)로 재조합하였다. 이러한 유전자 구조들은 단세포 이미징 세포 계측법을 통해 VEGF와 HDAC의 발현에 대한 4-phenylbutyrate와 Iressa의 off-target 효과의 가능성을 탐구하기 위하여 HEK-293 세포에 cotransfection 되었다. RFP-HDAC/YFP-VEGF plasmid들을 HEK-293 세포에 cotransfection한 직 후나 48시간 후 처리한 Iressa (10 µM)는 HDAC의 발현에 off-target 효과를 보인다. 이러한 결과는 HDAC와 VEGF 모두를 억제하는 질병 치료에 Iressa의 적용 가능성을 제시할 수 있다. 4-Phenylbutyrate (2.0 mM)은 VEGF 발현에 대한 off-target 효과를 보이지 않았다. 개발된 정량적 다색 라이브 단세포 cotransfection 이미징은 on-target/바람직한 off-target 효과를 증가시키고 바람직하지 않은 off-target 효과를 제거함으로써 빠르고 보다 높은 정확도를 가지는 다표적•다약물적 분석을 하여 더 나은 약물 조합을 사용할 수 있게 할 수 있다.
Language
English
URI
https://hdl.handle.net/10371/120047
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