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연구 논문

자궁경부암의 혈청 진단 바이오마커로서의 인간 Wings Apart-Like 단백질: 혈청 검증을 동반한 통합 생물정보학 분석

73 조회수

⸱

DOI:

10.3791/72194

⸱

2026년 8월 21일

 ,  ,  , 
1Department of Laboratory Medicine, Shaanxi Provincial People's Hospital

이 논문에서

요약

본 연구에서는 통합 생물정보학 분석 및 혈청 검증을 통해 human wings apart-like (hWAPL) 단백질을 자궁경부암의 혈청 진단 바이오마커로 평가하며, 혈청 hWAPL과 편평세포암 항원을 결합했을 때 진단 성능이 향상됨을 입증합니다.

초록

자궁경부암은 전 세계 여성 건강에 여전히 큰 위협이 되고 있으며, 조기 진단 및 치료 계층화를 위한 신뢰할 수 있는 혈청 바이오마커는 여전히 제한적인 실정입니다. Human wings-apart-like (hWAPL) 단백질이 자궁경부암 발생에 관여하는 것으로 알려져 있으나, 그 진단적 및 임상적 가치는 아직 충분히 밝혀지지 않았습니다. 이러한 공백을 메우기 위해, 본 연구에서는 The Cancer Genome Atlas, GEPIA2, Human Protein Atlas 및 단일 세포 전사체 데이터를 포함한 공공 멀티오믹스 데이터셋을 통합하여 hWAPL 발현, 임상병리학적 연관성, 면역 침윤, 공동 발현 네트워크, 번역 후 변형 및 약물 민감도 예측을 특성화하였습니다. 이러한 발견은 조직학적으로 확인된 자궁경부 편평세포암 환자 89명과 건강한 여성 대조군 89명으로 구성된 독립적인 단일 센터 혈청 코호트에서 평가되었습니다. 혈청 hWAPL 및 편평세포암 항원(SCC) 수치를 측정하였으며, 수신자 조작 특성 곡선(ROC curve) 분석을 통해 진단 성능을 평가하였습니다. In silico 분석 결과, hWAPL은 여러 악성 종양, 특히 자궁경부암에서 광범위하게 상향 조절되었으며, 악성 상피세포와 단핵구/대식세포에서 풍부하게 나타났습니다. 또한 짧은 무진행 기간과 연관되었으며, cisplatin, paclitaxel, 5-fluorouracil에 대한 민감도 감소와 MCL-1 및 Wee1 억제제에 대한 민감도가 예측되었습니다. 혈청 코호트에서 hWAPL 수치는 대조군보다 환자군에서 유의하게 높았으며, 곡선하 면적(AUC) 0.961로 자궁경부암을 판별하여 SCC 단독 사용보다 우수한 성능을 보였습니다. hWAPL과 SCC를 결합했을 때 진단 성능이 더욱 향상되었습니다(곡선하 면적 0.974, 민감도 93.3%, 특이도 95.5%). 이러한 결과는 혈청 hWAPL이 자궁경부 편평세포암의 잠재적인 새로운 진단 바이오마커이며 SCC에 의해 그 성능이 강화된다는 것을 시사하며, 관찰된 화학요법 내성 및 면역 미세환경 재구성과의 연관성은 가설 생성 단계로서 실험적 확인이 필요합니다.

서론

자궁경부암은 전 세계 여성에게 발생하는 네 번째로 흔한 악성 종양이며 암 관련 사망 원인 4위를 차지하고 있으며, 2022년에는 약 660,000건의 신규 진단과 350,000건의 사망이 기록되었습니다1. 이러한 질병 부담은 체계적인 선별 검사 프로그램이 여전히 미비한 저소득 및 중소득 국가에 불균형적으로 집중되어 있습니다2. 많은 고소득 국가에서는 HPV 백신 접종과 Pap smear 선별 검사를 통해 발생률을 성공적으로 낮추었으나, 현재의 진단 방식은 뚜렷한 한계를 보입니다. HPV DNA 검사는 특이도가 최적 수준에 미치지 못하며, 세포학적 해석은 본질적으로 주관적이고 가변적입니다. 이러한 단점들은 기존 진단 체계를 보완할 혁신적이고 객관적이며 최소 침습적인 혈청 바이오마커의 절실한 필요성을 강조합니다.

편평세포암 항원(SCC-Ag)은 전체 자궁경부암 사례의 약 85–90%를 차지하는 조직학적 하위 유형인 자궁경부 편평세포암의 주요 혈청학적 바이오마커로 활용됩니다3. 체계적 문헌고찰 및 메타 분석에 따르면, 편평세포암에서 치료 전 SCC-Ag 수치의 상승은 전체 생존율 및 무진행 생존율의 현저한 저하와 관련이 있는 것으로 나타났습니다4. 재발 모니터링 측면에서 SCC-Ag는 편평세포암에 대해 78.9%의 민감도와 91.2%의 특이도를 보입니다4. 그럼에도 불구하고, 자궁경부 편평세포암 진단을 받은 환자의 28–88%에서만 수치 상승이 관찰되므로 조기 진단을 위한 SCC-Ag의 유용성은 제한적입니다5. 또한, 많은 초기 단계 종양은 SCC-Ag 농도 상승을 보이지 않으며, 이 바이오마커는 비편평세포 조직학적 변이형에는 해당되지 않습니다3. 따라서 특히 초기 단계 자궁경부암에 대해 진단 민감도가 향상된 새로운 혈청 바이오마커를 발굴하는 것은 매우 중요하며 아직 해결되지 않은 임상적 우선 과제입니다.

SCC-Ag 외에도, 태아성 암항원, 암항원 CA-125, 사이토케라틴-19 단편(CYFRA 21-1), 그리고 최근에는 순환 종양 DNA 및 HPV 세포 유리 DNA를 포함한 여러 다른 순환 마커들이 자궁경부암에서 평가되었습니다. 그러나 실제 임상에서 이러한 마커들은 조기 단계 질환에 대한 낮은 민감도, 자궁경부암에서 주를 이루는 편평 세포 조직학에 대한 낮은 특이도, 또는 아직 광범위하게 보급되지 않은 특수 분자 플랫폼의 필요성이라는 제약이 있습니다. 이러한 상황은 자궁경부암 발생과 기전적으로 연결되어 있으면서 일반적인 면역 분석법으로 측정이 가능한 단백질 마커의 필요성을 시사합니다.

인간 wings apart-like (hWAPL) 유전자는 WAPL이라고도 하며, 체세포 분열 동안 자매 염색분체의 적절한 분리에 필수적인 코헤신 방출 인자를 인코딩합니다6. Oikawa 등에 의해 처음 확인된 hWAPL은 HPV 온코단백질 E6 및 E7에 의해 발현이 유도되는 새로운 인간 유전자로 특성화되었습니다. 이 유전자는 자궁경부암에서 강한 발현을 보이는 반면, 다른 정상 조직 및 종양성 조직에서는 최소한의 발현만이 관찰됩니다7. 추가 연구 결과, hWAPL mRNA 수준은 양성 자궁경부 상피에 비해 자궁경부암에서 현저히 상승하며, 자궁경부 상피내종양(CIN)의 등급과 상관관계가 있어 발현이 증가하는 것으로 나타났습니다8,9. 기전적 관점에서, WAPL의 비정상적인 과발현은 유사분열 및 세포질 분열 과정을 방해하여 염색체 불안정성을 촉진하고 종양의 진행을 가속화합니다10. 또한, WAPL은 종양 형성 및 세포 주기 진행 조절에 크게 기여합니다. 다양한 자궁경부 상피 샘플에서 WAPL의 여러 선택적 스플라이싱 이소폼이 확인되어 분자적 다양성이 강조되었습니다11. 자궁경부암 발달에 관여한다는 기지의 사실 외에도, hWAPL의 자궁경부 병변 진단 유용성을 뒷받침하는 증거가 증가하고 있습니다. 더욱이, TAT 매개 hWAPL 넉다운은 HPV E6 발현을 감소시키고, 자궁경부암 줄기세포의 종양 침습 및 콜로니 형성을 억제하며, 누드 마우스 모델에서 종양 성장을 유의미하게 완화했습니다12. 이러한 발견은 hWAPL이 자궁경부암 줄기세포 증식의 마커로 작용하며, 잠재적으로 실행 가능한 치료 표적이 될 수 있음을 시사합니다12.

이러한 결과는 고무적이지만, 몇 가지 중요한 의문점이 여전히 남아 있습니다. 첫째, 혈청 hWAPL이 자궁경부암 환자와 건강한 대조군을 구분하는 능력과, 기존의 바이오마커인 SCC와 비교하거나 병용했을 때의 성능이 엄격하게 통제된 연구 집단에서 평가되지 않았습니다. 둘째, 혈청 hWAPL 수치와 HPV 감염 상태의 관계뿐만 아니라 임상 단계, 조직학적 등급 및 림프절 전이와 같은 주요 임상병리학적 특징과의 관계가 여전히 불분명합니다. 셋째, hWAPL과 SCC가 진단을 위해 상호 보완적인 가치를 제공하는지는 아직 조사되지 않았습니다.

hWAPL은 조직 및 세포 수준에서 연구되어 왔으나, 이 단백질이 혈액 순환 중에 측정 가능한지, 또는 혈청 기반 측정으로 자궁경부암을 대조군과 구별할 수 있는지에 대해서는 이전의 연구가 없었으며, 이것이 본 연구가 해결하고자 하는 구체적인 지식 공백입니다. 이전의 조직 기반 보고들을 반복하기보다는 이를 토대로 발전시키기 위해, 본 연구에서는 The Cancer Genome Atlas 및 기타 공개 저장소의 데이터를 활용한 hWAPL의 통합 생물정보학적 조사와 더불어, 자궁경부 편평세포암 환자 89명과 건강한 여성 대조군 89명으로 구성된 독립적인 단일 센터 코호트를 대상으로 한 최초의 혈청 기반 단백질 평가를 결합하였습니다. 일차 목적은 혈청 hWAPL을 단독으로 또는 SCC-Ag와 조합하여 자궁경부 편평세포암을 건강한 대조군과 구별하는 진단 성능을 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적으로 정량화하여 결정하는 것이었습니다. 따라서 일차 결과 측정치는 곡선 아래 면적이었으며, 최적의 Youden 임계값에서의 민감도와 특이도를 이차 측정치로 설정하였습니다. 이차 목적은 혈청 hWAPL과 HPV 상태 및 기타 임상병리학적 특징 간의 연관성을 규명하고, 생물정보학적 분석을 통해 hWAPL의 생물학적 배경에 관한 기전적 가설을 생성하는 것이었습니다.

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프로토콜

본 연구는 산시성 인민병원 기관생명윤리위원회(승인 번호 2024-R055)의 승인을 받았으며, 헬싱키 선언의 원칙에 따라 수행되었습니다. 혈액 채취 전 모든 참여자로부터 서면 동의서를 받았습니다. 모든 인체 혈액 및 혈청 검체는 진단검사의학과의 기관 가이드라인에 따라 수집, 처리 및 보관되었습니다.

모든 정맥혈 및 혈청 시료는 잠재적인 감염성 생물학적 물질로 간주하여 취급하였습니다. 시료 처리는 적절한 개인 보호 장구를 착용한 숙련된 인원이 생물 안전 2등급(biosafety level 2) 실험실에서 수행하였습니다. 생물학적 물질과 접촉한 일회용 플라스틱 제품, 피펫 팁 및 사용된 마이크로플레이트는 고압 증기 멸균(autoclave)하거나 생물학적 위험 폐기물로 수거하여 지역 규정에 따라 기관의 허가된 의료 폐기물 처리 경로를 통해 폐기하였습니다.

연구 설계 개요:
본 연구의 워크플로우는 연구 설계 도식(Supplementary Figure S1)에 요약되어 있으며, 두 가지 상호 보완적인 파트로 나뉩니다. in silico 파트에서는 공개된 전사체, 단일 세포, 단백질, 번역 후 변형, 면역 및 약물 민감도 데이터세트를 분석하여 hWAPL의 생물학적 맥락을 규명하고 기전적 가설을 생성하였습니다. 실험 파트에서는 독립적인 단일 센터 코호트에서 혈청 hWAPL 및 SCC-Ag를 측정하였으며, 단독 및 병용 시의 진단 성능을 ROC(receiver operating characteristic) 분석과 로지스틱 회귀 분석을 통해 평가하였습니다. 두 파트는 해석 단계에서만 통합되었으며, 혈청 분석 파트가 유일한 실험적 검증을 제공하였습니다.

범암 및 자궁경부 편평세포암 유전자 발현 프로파일링
The Cancer Genome Atlas (TCGA)의 RNA 시퀀싱 데이터는 UCSC Xena Browser를 통해 수집하였다. 본 연구에 사용된 모든 공공 데이터베이스 및 웹 도구는 2025년 9월에서 10월 사이에 접속하였으며, 구체적인 버전과 접속 날짜는 재료 표에 기재하였다. 1의 pseudocount를 더한 log₂ 변환을 통해 fragments per kilobase of transcript per million mapped reads (FPKM)로 정량화한 WAPL의 발현 수준을 산출하였다. 이렇게 변환된 값은 여러 암종에 걸쳐 악성 조직과 매칭된 인접 정상 샘플 간의 비교 분석에 사용되었다. 자궁경부 악성 종양에 대한 집중 조사를 위해, 자궁경부 편평세포암 및 자궁경부 내막 선암(CESC)에 특이적인 WAPL 발현 데이터를 분리하였다. 이후 이러한 종양 샘플의 발현 프로파일을 시각화하여 정상 자궁경부 상피 대조 조직의 발현 수준과 비교하였다.

WAPL 전사체 동형 단백질 분석
GEPIA2 데이터베이스를 사용하여 WAPL 전사체 동형 단백질의 발현 프로파일을 조사하였다. 특정 동형 단백질은 해당 Ensembl 전사체 식별자(ENST)로 구분하였다. 발현 수준은 백만 개당 전사체 수에 1을 더한 값의 로그2 값[log₂(TPM+1)]으로 계산되었으며, 바이올린 도표로 시각화하여 나타내었다.

단일 세포 RNA 시퀀싱 분석
scRNA-seq 데이터셋 GSE168652를 Gene Expression Omnibus (GEO) 저장소에서 확보하였다. 데이터 전처리, 품질 평가, 정규화 및 클러스터링은 scCancerExplorer 플랫폼을 사용하여 수행하였다. 200개 미만의 유전자를 발현하는 세포와 3개 미만의 세포에서 검출된 유전자는 필터링하여 제거하였다. 정규화는 스케일링 인자 10,000을 적용한 Log-Normalize 방식으로 진행하였다.

분산 안정화 변환을 사용하여 가장 변동성이 큰 2,000개의 유전자를 식별한 후, 이를 주성분 분석(PCA)에 활용하였습니다. 차원 축소를 위한 Uniform Manifold Approximation and Projection(UMAP)은 상위 30개의 주성분을 기반으로 적용되었습니다. 그래프 기반 클러스터링은 0.8의 해상도에서 Louvain 알고리즘을 통해 구현되었습니다. 세포 클러스터는 기설정된 마커 유전자에 따라 주석을 달았습니다. 다양한 세포 집단 전체에서 WAPL의 발현 수준을 측정하였으며, CellCycleScoring 방법을 사용하여 세포 주기 단계를 결정하였습니다.

단백질 발현 및 번역 후 변형 분석
CSCC에서 WAPL의 발현 및 세포 내 분포를 Human Protein Atlas 데이터베이스를 사용하여 평가하였다. 번역 후 변형(PTM) 부위는 PhosphoSitePlus를 사용하여 확인하였다. 또한, Xiantao Academic 도구를 사용하여 CSCC 내에서 WAPL 발현 수준과 단백질 변형 과정에 관여하는 유전자, 특히 AKT1, AKT2, KAT2B, EP300, USP7 및 KAT5 간의 잠재적 연관성을 조사하였다13,14,15,16,17.

공동 발현 네트워크 및 기능적 풍부도 분석
STAR aligner를 사용하여 처리하고 transcripts per million (TPM)으로 정규화한 TCGA-CSCC의 RNA 시퀀싱 데이터를 Genomic Data Commons (GDC) 포털에서 획득하였다. WAPL과 공동 발현되는 유전자를 식별하기 위해, 절대 Pearson 상관 계수 0.6 초과 및 통계적 유의 수준 P < 0.05를 기준으로 스크리닝 임계값을 적용하였다.

WAPL과 관련된 생물학적 기능을 조사하기 위해, 먼저 중앙값 발현량을 기준으로 환자를 WAPL 고발현 그룹과 저발현 그룹으로 층화한 후 차별 발현 분석을 수행하였습니다. 차별 발현 유전자는 Xiantao Academic 플랫폼을 통해 식별하였으며, 이후 생물학적 과정, 세포 구성 성분 및 분자 기능 범주를 포함하는 Gene Ontology 풍부성 분석과 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes 경로 분석을 진행하였습니다. 이와 별개로, STRING을 사용하여 WAPL이 관여하는 단백질 상호작용 관계를 탐색하였으며, 도출된 상호작용 네트워크를 Cytoscape에서 재구성하여 분석하였습니다.

Reactome, WikiPathways 및 KEGG 데이터베이스를 사용하여 유전자 세트 농축 분석(GSEA)을 수행하였으며, 스크리닝 기준은 정규화된 농축 점수의 절대값(|NES|) > 1 및 거짓 발견율(FDR) < 0.25로 설정하였다.

면역 침윤 분석
TIMER 2.0 및 xCell 계산 도구를 사용하여 TCGA-CESC 코호트의 전사체 데이터를 분석함으로써, 24가지 서로 다른 면역 세포 집단의 침윤 상태를 정량적으로 평가하였습니다.

약물 민감도 예측
약물 민감도 예측은 oncoPredict R 패키지를 사용하여 GDSC2 데이터베이스로부터 도출되었습니다. 86종의 화학요법 화합물 패널에 대해 반최대 억제 농도(IC50)를 산출하였습니다.

생존 및 진단 분석
Xiantao 분석 플랫폼을 사용하여 전체 생존율(OS) 및 무진행 간격(PFI) 곡선을 작성하였으며, 환자 코호트는 WAPL 발현 수준의 중앙값을 기준으로 이분화하였습니다. 변수의 예후적 유의성은 단변량 및 다변량 Cox 비례 위험 회귀 모델을 통해 평가하였습니다. WAPL과 SCC (SERPINB3)가 CSCC를 인접 정상 조직과 구별하는 진단 능력을 평가하기 위해, The Cancer Genome Atlas에서 얻은 TPM(transcripts per million) 단위의 전사체 데이터에 수신자 조작 특성(ROC) 곡선 분석을 적용하였습니다.

혈청 샘플 수집 및 ELISA
본 연구는 Shaanxi Provincial People's Hospital의 기관생명윤리위원회(IRB) 승인을 받았으며(승인 번호 2024-R055), 헬싱키 선언을 준수하여 수행되었습니다. 조직병리학적으로 확진된 CSCC 환자로부터 총 89개의 혈청 표본을 얻었으며, 연령이 매칭된 건강한 여성 대조군 89명으로부터 표본을 함께 확보하였습니다. CSCC 코호트의 중앙값 연령은 54세(범위 31–77세)였으며, 대조군 코호트의 중앙값 연령은 41세(범위 30–52세)였습니다. 모든 자궁경부암 사례는 혈액 수집 당시 새로 진단되었으며 치료 경험이 없는 상태였으며, 모든 표본은 수술, 화학요법 또는 방사선 치료가 시작되기 전에 수집되었습니다. 두 그룹이 유사한 임상 환경에서 선정되었음에도 불구하고 중앙값 연령에 13년의 차이가 있음을 확인하였습니다. 이러한 차이는 결과 섹션과 별도의 연령 조정 민감도 분석에서 직접 검토되었으며, 고찰 섹션에서 연구의 한계점으로 명시되었습니다.

정맥혈을 항응고제가 없는 튜브에 채취하여 상온에서 10–20분 동안 응고시킨 후, 2,000–3,000 × g에서 20분 동안 원심분리하였습니다. 혈청은 채취 후 1시간 이내에 분리하여 즉시 소분한 뒤 −20 °C에서 보관하였으며, 채혈부터 냉동까지의 간격은 모든 샘플에서 2시간을 초과하지 않았습니다. 분석 전 소분된 샘플들은 단 한 번의 동결-해동 과정을 거쳤으며, 모든 측정은 보관 후 3개월 이내에 완료되었습니다. 이렇게 얻은 혈청을 여러 개의 분량으로 나누어 −20 °C에서 보존하였습니다. 용혈 또는 지방혈이 나타난 샘플은 분석에서 제외하였습니다.

혈청 hWAPL 단백질 수준의 정량 분석은 이중 항체 샌드위치 원리를 기반으로 시판되는 효소 결합 면역 흡착 분석법(ELISA) 키트를 사용하여 수행되었습니다. 간단히 설명하면, 교정 표준물질과 테스트 샘플을 모두 hWAPL 특이적 포획 항체가 미리 코팅된 마이크로플레이트 웰에 중복으로 분주한 후, 37 °C에서 30분 동안 배양하였습니다. 결합되지 않은 물질을 제거하기 위해 일련의 세척 단계를 거친 후, hWAPL에 대항하는 horseradish peroxidase (HRP) 표지 검출 항체를 투입하고 동일한 조건에서 배양하였습니다.

추가 세척 후, 발색 기질 용액 A와 B를 각각 50 µL씩 웰에 혼합하고 37 °C의 암실에서 10분 동안 발색시켰다. 효소 반응을 종료시키기 위해 정지액(50 µL)을 첨가하였다. 반응 정지 후 15분 이내에 주 파장 450 nm에서 흡광도를 측정하였으며, 630 nm에서 참조 측정을 수행하였다. 10–450 pg/mL의 농도 범위를 갖는 연속 희석 교정물(calibrator)을 사용하여 표준 곡선을 작성하였다. 각 미지 시료의 hWAPL 농도는 이 표준 곡선으로부터 보간법으로 도출하였으며, 분석 전 희석 배수를 적용하여 보정하였다. 분석은 제조사의 지침을 엄격히 준수하여 수행되었다. 제조사 사양에 따르면, 본 키트의 유효 검출 범위는 10–450 pg/mL이다. 시료는 최종 5배 희석하여 분석하였으며, 흡광도가 최고 농도 교정물의 흡광도를 초과하는 검체는 추가로 희석하여 재분석한 뒤 역계산 시 총 희석 배수를 적용하였다. 연구 시료를 분석하기 전 혈청 매질에서 분석 성능을 검증하였다. 연속 희석한 고농도 혈청 풀은 교정 범위 전반에 걸쳐 허용 가능한 선형성을 보였으며, 3개의 혈청 풀에 recombinant 교정물을 첨가한 회수율(spike recovery)은 키트의 double-antibody sandwich 설계와 일치하게 허용 범위 내에 있었다. 정량 하한은 최저 농도 교정물(10 pg/mL)에 해당하였다. 본 키트는 제조사에서 연구용으로만 표기하였으며, 임상적으로 검증된 체외 진단 기기가 아님을 강조한다. 따라서 아래에서 논의하는 바와 같이, 절대 농도 및 도출된 컷오프 값은 플랫폼 특이적이며 잠정적인 값으로 해석해야 한다.

동시에, 화학발광 미세입자 면역측정법(CMIA)을 이용하여 Abbott Alinity i 플랫폼으로 혈청 SCC-Ag 수치를 정량화하였으며, 상한 참조 범위는 1.5 ng/mL였습니다. 모든 분석 절차는 임상 단계, 조직학적 등급, HPV 상태를 포함한 모든 임상 변수 및 질병 상태를 알지 못하는 실험실 인원에 의해 두 번씩 반복 수행되었습니다. 사용된 방법론의 분석 간 및 분석 내 변동 계수는 모두 10% 미만으로 유지되었습니다.

통계 분석
Shapiro–Wilk 검사 결과 혈청 hWAPL 농도가 정규성 가정을 충족하지 않았으므로(모두 P < 0.05), 이후 분석은 비모수적 방법을 사용하여 수행되었습니다. 따라서 연속형 변수는 중앙값과 사분위 범위(IQR)로 표기하였습니다. 두 독립 그룹 간의 차이는 Mann–Whitney U 검사로 평가하였으며, 세 그룹 이상의 비교는 Kruskal–Wallis H 검사를 통해 수행하였습니다. 변수 간의 상관관계는 연속형 또는 서열형 데이터의 경우 Spearman 서열 상관 분석을 사용하여 평가하였고, HPV 감염 여부와 같은 이분형 변수의 경우 점-이분 상관계수를 사용하였습니다. 생존 결과는 log-rank 검사로 비교하였으며, 95% 신뢰구간을 포함한 위험비는 Cox 비례 위험 회귀 모델을 통해 추정하였습니다.

진단 성능은 ROC 곡선 분석을 통해 평가하였으며, 각 바이오마커의 최적 컷오프 값은 Youden index를 최대화하여 결정하였다. 곡선 아래 면적(AUC)의 차이는 DeLong 방법을 사용하여 검증하였다. 결합 진단 효용성을 조사하기 위해 질환 상태(CSCC = 1; 대조군 = 0)를 종속 변수로, 혈청 hWAPL 및 SCC 항원을 독립 예측 변수로 하는 이진 로지스틱 회귀 모델을 구축하였다. 도출된 예측 확률은 이후 ROC 분석을 위해 복합 점수로 저장되었다.

WAPL-high 그룹과 WAPL-low 그룹 간의 약물 민감도 차이는 limma 패키지를 사용하여 평가하였으며, 보정된 P < 0.05 및 |log₂ fold change| > 0.3의 임계값을 적용하였습니다. 통계적 유의성은 양측 P-value < 0.05로 정의하였습니다. 모든 분석은 SPSS, R 또는 지정된 온라인 도구를 사용하여 수행되었습니다. 사용된 R 패키지로는 survival, survminer, pROC, ggplot2, oncoPredict 및 limma가 포함되었습니다. 범암(pan-cancer) 비교, 공발현 스크리닝, 차등 발현 및 기능적 풍부도 분석, 약물 민감도 분석과 같이 다수의 가설을 동시에 테스트한 모든 고차원 분석의 경우, Benjamini–Hochberg 허위 발견율을 사용하여 다중 비교에 대한 P-value를 보정하였으며, 해당되는 경우 보정된 P-value를 보고하였습니다. hWAPL과 개별 유전자 또는 면역 세포 분율 간의 쌍별 상관관계는 명목 P-value로 보고하였으며, 이러한 상관관계 결과는 확증적이기보다는 가설 생성적인 것으로 간주하였습니다. 공공 코호트의 일부 임상 병리 필드에 값이 누락된 경우가 있었으므로, 데이터가 누락된 사례는 대체하는 대신 해당 분석에서 쌍별로 제외하였으며, 평가 가능한 사례 수는 Table 1의 각 변수별로 기재하였습니다. 혈청 코호트 간의 연령 차이를 해결하기 위해 연령 보정 이분 로지스틱 회귀 분석을 이용한 민감도 분석을 수행하였으며, 각 그룹 내에서 혈청 hWAPL과 연령 간의 Spearman 상관계수를 산출하였습니다.

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결과

인체 악성 종양, 특히 자궁경부암 조직 전반에 걸친 hWAPL의 광범위한 상향 조절
TCGA 데이터셋의 범암(Pan-cancer) 분석 결과, 대다수의 고형암에서 WAPL의 발현이 대응하는 정상 조직에 비해 유의하게 높게 나타났다(그림 1A). 특히, 유방 침윤성 암(BRCA), 결장 선암(COAD), 식도암(ESCA), 자궁체내막암(UCEC)을 포함한 21가지의 다른 암종 중 자궁경부 편평세포암 및 자궁경부 내선암(CESC)에서 hWAPL이 유의하게 과발현되었으며, 이는 상피성 악성 종양에서 광범위한 종양 유발 역할이 있음을 시사한다.

자궁경부암에 특히 주목하여 분석한 결과, 종양 조직(n = 306)에서의 hWAPL 발현이 정상 자궁경부 상피보다 높게 나타났습니다(P = 0.024; 그...

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토론

TCGA 데이터에 대한 범암 분석 결과, WAPL 발현은 정상 조직에 비해 대부분의 고형암에서 현저히 증가했으며, 특히 CESC에서 가장 뚜렷한 상향 조절이 관찰되었습니다. 이러한 관찰 결과는 hWAPL mRNA가 다른 정상 및 악성 조직에서는 최소한으로 발현되는 반면, 자궁경부암에서 주로 발현된다는 이전 연구 결과와 일치합니다7. Oikawa 등은 처음에 hWAPL을 자궁경부암 발생에 관여하는 새로운 유전자로 규명하였으며, 그 발암성 특성과 자궁경부암과의 연관성을 입증하였습니다9. 본 연구 결과는 포괄적인 범암 관점을 제공함으로써 이러한 초기 연구들을 확장하며, hWAPL이 BRCA, COAD, ESCA를 포함한 여러 상피성 악성 종양 전반에 걸쳐 발암 기능을 수행할 수 있음을 시사합니다.

hWAPL 과발현이 자궁...

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공개 사항

저자들은 선언할 이해상충 관계가 없음을 밝힙니다.

감사의 글

저자들은 본 연구에 참여한 모든 대상자와 임상 직원들에게 감사를 표합니다. 본 연구는 산시성 자연과학 기초연구 프로그램(Grant No. 2021JM-552)의 지원을 받아 수행되었습니다.

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
Abbott GmbH, Wiesbaden, Germany제공되지 않았습니다.SCC-Ag 검출에 사용됨
Rayto Life and Analytical Sciences Co., Ltd., 중국 선전모델 RT-3100플레이트 세척용으로 사용됨
Shanghai Anting Scientific Instrument Factory, 중국 상하이TLXY-IIC 저속 원심분리기혈청 시료 원심분리에 사용됨
Cytoscape 컨소시엄버전 3.9.1네트워크 시각화에 사용됨; 네트워크 시각화
미국 국립암연구소https://portal.gdc.cancer.gov; 2025년 10월 접속TCGA-CSCC STAR 정렬 TPM 데이터 검색에 사용됨; RRID:SCR_014514
온라인 플랫폼/데이터베이스해당 없음약물 민감도 예측에 사용됨; 약물 민감도 참조 데이터
국립생물공학정보센터GPL24676 Illumina NovaSeq 6000 (Homo sapiens)단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터 세트 검색에 사용됨; 단일 세포 RNA-seq 데이터 세트
온라인 플랫폼해당 사항 없음전사체 이소폼 및 유전자 발현 분석에 사용됨; 전사체 이소폼 및 발현 분석
R 패키지버전 3.4.4데이터 시각화에 사용됨
온라인 플랫폼/데이터베이스해당 사항 없음단백질 발현 및 세포 내 국소화 분석에 사용됨; 단백질 발현 및 국소화
Shanghai Fusheng Biotechnology Co., Ltd.A977261-96TA977261-96T; 이중항체 샌드위치 ELISA; 검출 범위 10-450 pg/mL; 연구용(www.affandi-e.com)
R 패키지버전 3.54.0차이 분석에 사용됨
Rayto Life and Analytical Sciences Co., Ltd., 중국 선전모델 RT-6100광학 밀도 측정에 사용됨
R 패키지버전 0.2약물 민감도(IC₅₀) 측정에 사용됨50예측; RRID:SCR_023220
온라인 플랫폼/데이터베이스해당 사항 없음번역 후 수식 분석에 사용됨; 번역 후 수식 부위 분석
R 패키지버전 1.18.0ROC 곡선 분석에 사용됨
R Foundation for Statistical Computing버전 4.2.1통계 분석 및 생물정보학 분석에 사용됨; 통계 및 생물정보학 분석
Abbott GmbH, 독일 비스바덴참조 09P3374혈청 SCC-Ag 정량 분석에 사용됨
온라인 플랫폼해당 사항 없음단일 세포 RNA 시퀀싱 분석에 사용됨
Sanli Medical Technology Development Co., Ltd., 중국 후난성 류양제공되지 않았습니다.정맥혈 채취에 사용됨
IBM Corp.버전 26.0통계 분석에 사용됨; 통계 분석
STRING 컨소시엄버전 11.5단백질-단백질 상호작용 네트워크 분석에 사용됨; 단백질-단백질 상호작용 네트워크
R 패키지버전 3.4생존 분석에 사용됨
R 패키지버전 0.4.9생존 곡선 시각화에 사용됨
국립암연구소https://www.cancer.gov/tcga; 2025년 10월 접속RRID:SCR_003193; 암 전사체 데이터
온라인 플랫폼http://timer.cistrome.org; 2025년 10월 접속RRID:SCR_018737; 면역 침윤 분석
UCSC Xena 브라우저https://xenabrowser.net; 2025년 10월 접속TCGA 데이터 검색에 사용됨; TCGA 데이터 검색
온라인 플랫폼/도구버전 1.0면역 세포 침윤 추정에 사용됨
온라인 플랫폼https://www.xiantaoxueshu.com; 2025년 10월 접속차등 발현, 상관관계, 생존 및 진단 분석에 사용됨

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