통합 유전체 뷰어(IGV) 소프트웨어는 임상 변이 호출(variant calling)의 기초 데이터에 대해 풍부하고 직관적인 창을 제공합니다. 본 영상에서는 실제 병원성 이벤트와 아티팩트를 신속하게 구분하는 방법을 보여주는 다섯 가지 사례를 제시하며, 궁극적으로 차세대 염기서열 분석(NGS) 분석의 분자 진단 결과 확정(molecular sign-out)을 수행하는 실무자의 진단 신뢰도를 높이고자 합니다.
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방법 논문
분자 병리 전문의를 위한 Integrative Genomics Viewer (IGV) 활용 임상 변이 해석
* These authors contributed equally
이 논문에서
요약
초록
Integrative Genomics Viewer (IGV)는 복잡한 시퀀싱 데이터의 시각화 및 해석을 가능하게 하는 임상 유전체학의 핵심 도구입니다. 시퀀싱 결과의 시각적 평가에 임상적 지식을 결합하는 것은 분자 병리학자와 기타 전문가들이 사례를 평가하고 최종 확정하는 주요 수단입니다. 다양한 소프트웨어 도구가 보조할 수 있지만, 이러한 도구와 기본 데이터 간의 관계를 체계적으로 이해하고 적용해야 합니다. 본 연구에는 차세대 시퀀싱 (NGS) 데이터 파일 유형(예: FASTQ, BAM, VCF)에 대한 필수 배경 지식과 그 형식 및 목적에 대한 논의가 포함되어 있습니다. 그런 다음 이러한 파일로부터 세부적인 차이를 도출하는 IGV의 기능을 설명합니다. 우리는 임상 사례를 기반으로 큐레이션된 일련의 실무 사례를 활용하며, 이를 통해 독자는 IGV 소프트웨어를 사용하여 임상 NGS 시퀀싱 데이터와 상호작용하고 인간 참조 유전체와 관련하여 임상적으로 유의미한 다양한 유형의 변이를 검토하게 됩니다. 이러한 임상 사례들은 유전체 데이터 해석의 복잡성 중 일부 예시를 설명하고, 루틴 워크플로우의 일부로 IGV를 활용함으로써 일반적인 생물정보학 소프트웨어 알고리즘의 변이 호출을 넘어 변이에 대한 추가적인 해석 정보를 어떻게 제공할 수 있는지 설명하도록 큐레이션되었습니다. IGV 내의 도구를 활용한 유전체 변이의 시각적 검사는 유전체 변이 해석에 영향을 미칠 수 있는 미묘한 맥락적 단서(즉, 변이 대립유전자 빈도, 가닥 편향, 조직 특이적 맥락)를 드러낼 수 있습니다. 본 연구는 체세포 변이의 검출 및 해석을 위한 IGV 사용에 중점을 두고 있지만, 제공된 응용 방법은 복잡한 변이 분석 및 모자이시즘 검출을 포함하여 생식세포 설정에서의 사용으로 확장 적용될 수 있습니다.
서론
최근 몇 년 동안 차세대 염기서열 분석(NGS) 기술을 활용하여 진단, 예후 및 치료법 선택에 필요한 정보를 제공함으로써 종양학적 케어가 변화되었습니다1. NGS 검사는 1) 분자적으로 정의된 종양의 진단 확립, 2) 치료 결정을 위한 종양 유형 불문 바이오마커 결과 활용, 3) 특정 종양 유형에 대한 위험 층화 결정이라는 측면에서 여러 종양 유형의 표준 치료법이 되었습니다2,3. NGS 및 기타 바이오마커 검사를 통한 정확하고 신속한 결과 도출은 종양학의 환자 케어 및 계획 수립에 있어 핵심적인 요소가 되었습니다.
NGS 검사는 일반적으로 대형 수탁 검사 기관이나, 해당 검사를 개발하고 유지할 수 있는 충분한 전문 지식과 자원을 보유한 병원 기반 또는 학술 연구소에서 수행됩니다. 학술 연구소를 위한 유전체학 조직(Genomics Organization for Academic Laboratories, GOAL)은 학술적 지식과 시약 비용의 공유에 중점을 둔 협력 네트워크로 구상되었습니다4. GOAL 컨소시엄의 중요한 노력 중 하나는 임상 연구의 검토 및 ....
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프로토콜
여기에 제시된 데이터는 시뮬레이션된 데이터와 실제 환자의 NGS 데이터가 혼합된 것입니다. 하지만 모든 환자 데이터는 라벨 제거와 단일 로커스 리드 추출 방식을 통해 비식별화 처리되었습니다. 본 프로토콜은 모든 저자 소속 기관의 인간 연구 윤리 위원회에서 적용 가능한 가이드라인을 준수합니다.
1. 최신 버전의 Integrative Genomics Viewer (IGV) 다운로드하기
참고: IGV는 인간 게놈을 포함한 다양한 게놈을 시각화할 수 있는 무료 다운로드 프로그램입니다 (https://igv.org/doc/desktop/#DownloadPage/). IGV는 전사체, 특징 및 트랙의 최신 버전을 포함하기 위해 주기적으로 업데이트되며, 일반적으로 가장 최신 버전이 목록 상단에 위치합니다.
- 위에 제공된 URL에서 'IGV for Windows, Java Included'라는 이름의 파일을 바탕화면으로 다운로드하십시오. 기관에 따라 관리자 권한이 필요할 수 있습니다.
- IGV 내에서 제공되는 리포트에서 호출할로 계획된 인간 게놈 빌드(예: hg19 또는 hg38)를 선택하십시오.
참고: 본 연구에서는 IGV 2.....
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결과
참고로, 본 연구는 임상 보고를 위해 IGV에서 변이 검토 시 고려해야 할 세부 사항을 설명하는 데 중점을 둡니다. 최종 임상 보고는 각 개별 실험실의 검증된 파이프라인, 품질 기준 및 보고 정책에 따라 이루어져야 합니다. 이 중요한 주제에 대한 완전한 논의는 본 연구의 범위를 벗어나지만, American College of Medical Genetics and Genomics와 Association for Molecular Pathology7에서 권장 표준 및 가이드라인을 마련하였으며 이는 임상 실험실에서 정기적으로 시행되고 있습니다.
임상 사례 #1 해석:
높은 VAF, 균형 잡힌 가닥 분포, 그리고 폐암에서 KRAS c.34G>T (p.G12C)의 알려진 발생률을 고려할 때 (
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토론
임상 보고를 위한 정확한 변이 검토는 복잡한 생정보학 알고리즘과 IGV를 이용한 복잡한 변이의 시각적 검토 결합에 따라 결정됩니다5,6. 본 연구는 IGV에서 단순 및 복잡한 유전체 변이를 시각화하기 위해 권장되는 설정값들을 간결한 리소스로 정리하기 위해 설계되었습니다 (부록 파일 1). 본 연구는 일반적인 체세포 변이와 이를 IGV에서 검토하는 방법에 초점을 맞춥니다.
본 프로토콜은 단순 치환 돌연변이(그림 2A)와 복합 치환 돌연변이(그림 2C)의 평가로 시작하며, 특히 확인된 소견이 실제인지 아니면 아티팩트인지 판별하는 데 중점을 둡니다. 이어서 단순 삽입(그림 3)과 단순 결실(<.......
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공개 사항
모든 저자는 이해관계의 충돌이 없음을 밝힙니다.
감사의 글
IGV 소프트웨어의 모든 개발자들과 현재 IGV 개발 자금을 지원하고 있는 NIH 보조금 U24CA258406에 감사를 표합니다. 본 연구의 수행을 위해 수령한 연구비는 없습니다.
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재료
| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| BLAT | BLAT 게놈 검색 | https://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgBlat | 단독 BLAT 웹페이지. BLAT API는 IGV 내에서 사용할 수 있으며 별도의 설치가 필요하지 않습니다. |
| CNVKit | GitHub | https://github.com/etal/cnvkit | CNVKit를 무료로 다운로드할 수 있는 공개 GitHub 저장소입니다. CNVKit 다운로드 및 실행 지침 또한 여기에서 확인할 수 있습니다. |
| 비네트 #5용 비교 세그먼트 파일 #1 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/c1.seg | 복제수 파일 |
| 비네트 #5용 비교 세그먼트 파일 #2 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/c2.seg | 복제수 파일 |
| 비네트 #5용 비교 세그먼트 파일 #3 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/c4.seg | 복제수 파일 |
| 비네트 #5용 비교 세그먼트 파일 #4 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/c5.seg | 복제수 파일 |
| 비네트 #5용 비교 세그먼트 파일 #5 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/c6.seg | 복제수 파일 |
| 비네트 #5용 비교 세그먼트 파일 #6 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/c7.seg | 복제수 파일 |
| 비네트 #5용 비교 세그먼트 파일 #7 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/c8.seg | 복제수 파일 |
| 비네트 #5용 비교 세그먼트 파일 #8 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/c9.seg | 복제수 파일 |
| 비네트 #5용 비교 세그먼트 파일 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/c3.seg | 복제수 파일 |
| 인간 게놈 서열 | 인간 게놈 서열 | https://hgdownload.soe.ucsc.edu/goldenPath/hg38/bigZips/latest/hg38.fa.gz | Hg38 인간 게놈 빌드가 포함된 다운로드 가능한 fasta 파일입니다. 이는 IGV 내에서 사용할 수 있으며 별도의 다운로드가 필요하지 않습니다. |
| 인간 게놈 서열 | 인간 게놈 서열 | https://hgdownload.soe.ucsc.edu/goldenPath/hg19/bigZips/latest/hg19.fa.gz | Hg19 인간 게놈 빌드가 포함된 다운로드 가능한 fasta 파일입니다. 이는 IGV 내에서 사용할 수 있으며 별도의 다운로드가 필요하지 않습니다. |
| IGV 소프트웨어 번들 | IGV 소프트웨어 | https://data.broadinstitute.org/igv/projects/downloads/2.19/IGV_Win_2.19.7-WithJava-installer.exe | Java(JDK 21)가 포함된 IGV 소프트웨어 버전 2.19.7이며 무료로 다운로드할 수 있습니다. 제공된 링크는 Windows용이며 Linux 및 Mac용 링크도 이용 가능합니다. |
| 비네트 #5 케이스용 세그먼트 파일 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/proband.seg | 복제수 파일 |
| 튜토리얼 GitHub 저장소 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/tree/main | 6가지 비네트를 재현하는 데 필요한 모든 파일이 포함된 공개 GitHub 저장소입니다. |
| 비네트 #1 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/KRAS.xml | 세션 파일 |
| 비네트 #1 케이스 A bai 인덱스 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/kras2A_fixed_backbone_ 2A_new_final_sorted.bam.bai | 정렬 파일 |
| 비네트 #1 케이스 A bam 정렬 파일 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/kras2A_fixed_backbone_ 2A_new_final_sorted.bam | 정렬 파일 |
| 비네트 #1 케이스 B bai 인덱스 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/kras2B_fixed_backbone_ 2B_new_final_sorted.bam.bai | 정렬 파일 |
| 비네트 #1 케이스 B bam 정렬 파일 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/kras2B_fixed_backbone_ 2B_new_final_sorted.bam | 정렬 파일 |
| 비네트 #2 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/BRAF.xml | 세션 파일 |
| 비네트 #2 bai 인덱스 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/fig2C_braf_v600k_2bp_ backbone_2CD_new_final_sorted.bam.bai | 정렬 파일 |
| 비네트 #2 bam 정렬 파일 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/fig2C_braf_v600k_2bp_ backbone_2CD_new_final_sorted.bam | 정렬 파일 |
| 비네트 #3 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/KIT.xml | 세션 파일 |
| 비네트 #3 bai 인덱스 파일 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/KITdupmod2.bai | 정렬 파일 |
| 비네트 #3 bam 정렬 파일 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/KITdupmod2.bam | 정렬 파일 |
| 비네트 #4 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/EGFR.xml | 세션 파일 |
| 비네트 #4 정렬 파일 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/EGFRE746_A750delmod.bam | 정렬 파일 |
| 비네트 #4 bai 인덱스 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/EGFRE746_A750delmod.bai | 정렬 파일 |
| 비네트 #5 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/copynumber.xml | 세션 파일 |
| 비네트 #6 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/egfr_vIII.xml | 세션 파일 |
| 비네트 #6 bai 인덱스 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/proband.bai | 정렬 파일 |
| 비네트 #6 bam 정렬 파일 | GitHub | https://github.com/Eitan177/Demo_IGV/blob/main/proband.bam | 정렬 파일 |
참고문헌
- Tjota MY, Segal JP, Wang P. Clinical utility and benefits of comprehensive genomic profiling in cancer. J Appl Lab Med. 2024;9(1):76-91.
- Freedman AN, et al. Use of next-generation sequencing tests to guide cancer treatment: results from a nationally representative survey of oncologists in the United States. JCO Precis Oncol. 2018;2:PO.18.00169.
- Ghoreyshi N, et al. Next-generation sequencing in cancer diagnosis and treatment: clinical applications and future directions. Discov Oncol. 2025;16:578.
- Aisner DL, et al. The Genomics Organization for Academic Laboratories (GOAL): A vision for a genomics future for academic pathology. Acad Pathol. 2023;10(3):10....
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