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저자정보
정경수 (삼성서울병원) 최준석 (대구가톨릭대학교) 구범모 (서울대학교) 김유진 (삼성서울병원) 송지영 (삼성서울병원) 성민정 (삼성서울병원) 장은솔 (삼성서울병원) 노가원 (성균관대학교) 안성빈 (성균관대학교) 이미숙 (삼성서울병원) 송경 (덕성여자대학교) 이한나 (서울대학교병원) 김룡남 ((주)디엑솜) 신영기 (서울대학교) 오두이 (분당서울대학교병원) 최윤라 (삼성서울병원)
저널정보
대한암학회 Cancer Research and Treatment Cancer Research and Treatment 제53권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
9 - 24 (16page)

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Purpose To find biomarkers for disease, there have been constant attempts to investigate the genes that differ from those in the disease groups. However, the values that lie outside the overall pattern of a distribution, the outliers, are frequently excluded in traditional analytical methods as they are considered to be ‘some sort of problem.’ Such outliers may have a biologic role in the disease group. Thus, this study explored new biomarker using outlier analysis, and verified the suitability of therapeutic potential of two genes (TM4SF4 and LRRK2). Materials and Methods Modified Tukey’s fences outlier analysis was carried out to identify new biomarkers using the public gene expression datasets. And we verified the presence of the selected biomarkers in other clinical samples via customized gene expression panels and tissue microarrays. Moreover, a siRNA-based knockdown test was performed to evaluate the impact of the biomarkers on oncogenic phenotypes. Results TM4SF4 in lung cancer and LRRK2 in breast cancer were chosen as candidates among the genes derived from the analysis. TM4SF4 and LRRK2 were overexpressed in the small number of samples with lung cancer (4.20%) and breast cancer (2.42%), respectively. Knockdown of TM4SF4 and LRRK2 suppressed the growth of lung and breast cancer cell lines. The LRRK2 overexpressing cell lines were more sensitive to LRRK2-IN-1 than the LRRK2 under-expressing cell lines. Conclusion Our modified outlier-based analysis method has proved to rescue biomarkers previously missed or unnoticed by traditional analysis showing TM4SF4 and LRRK2 are novel target candidates for lung and breast cancer, respectively.
#TM4SF4 #LRRK2 #Molecular targeted therapy

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Twomey JD / 2017 / Drug-biomarker codevelopment in oncology : 20 years and counting / Drug Resist Updat 30:48~62 google schola Tomlins SA / 2005 / Recurrent fusion of TMPRSS2 and ETS transcription factor genes in prostate cancer / Science 310:644~648 google schola MacDonald JW / 2006 / COPA : cancer outlier profile analysis / Bioinformatics 22:2950~2951 google schola Medico E / 2015 / The molecular landscape of colorectal cancer cell lines unveils clinically actionable kinase targets / Nat Commun 6:7002 google schola 심효섭 / 2017 / Molecular Testing of Lung Cancers / Journal of Pathology and Translational Medicine 51(3):242~254 dbpia

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