SlideShare a Scribd company logo
1 of 16
Download to read offline
’13年06月
Contents
- 2 -
• 유전체 분석 과정 BasicⅠ
• NIPT 원리 및 과정Ⅱ
• NIPT 상용 서비스개발 과정 및 소요 기간 산출Ⅲ
• 결론Ⅳ
• 첨부 – NIPT Provider별 기술Ⅴ
- 3 -
Ⅰ: 유전체 분석 과정 Basic
전체 과정 요약
Sample Preparation
Sample Preparation 장비 FLOW
- 4 -
샘플 준비-데이터 분석-고도화 분석 과정은 상호 매우 밀접한 관계가 있으며, 진단과 분석 기법 종류에 따라 그에 맞게
세 부분(샘플준비-데이터분석-고도화 분석)을 같이 최적화가 반드시 필요. 따라서,특정 고도화 분석/진단 분야에 일반
Bioinformatics 전문가를 통해 상용 확보하고자 한다면 ,세 부분에 대해 많은 시간과 반복 시도를 통한 보정과 최적화 작업
은 기본적으로 필요하며, 또한 , 이런 과정을 거쳤다고 하더라도 정확하고 신속한 상용 수준의 고도화 분석/진단 확보 여부
를 보장 할 수 없는 어려운 진입 장벽이 있음.
Ⅰ. 유전체 분석 과정 Basic
1. 전체 과정 요약
1Primer: 대상 DNA의 복제 시작 부분을 표시해 주기 위한 시발체로 DNA Fragment 끝에 붙임.
2dNTP(deoxy-Nucleoside-Tri Phosphate): DNA가 합성될때 필요한 물질로서 dATP, dCTP, dGTP, dTTP 4가지 있음.
샘플 준비 과정
①DNA 추출
②DNA Library 제작
(DNA에 1Primer 부착)
③증폭
시퀀싱 과정
①Lib에 형광2dNTP결합
②촬영> 이미지 파일
③이미지 > 염기문자
데이터 분석
① 염기문자파일upload
② 분석 Pipe-line
-매핑/정렬->변이후보
③ 분석 결과 레포트
고도화 분석
① 1차 데이터 분석과 외부
통계 DB(질병/변이) 연동.
② 진단/확률 알고리즘 통해
진단/확률 결과 도출
고도화 분석(통계)
외부 통계 DB
변이DB 질병DB ….
진단 /
확률
알고리즘
매핑 정렬 분류
Pipe-line(분석 Tool)NGS-시퀀서
사진
촬영
염기
문자
인식
문자
파일
변환
샘플 준비 작업 장비
DNA
추출
정확성
확인/
보정
증폭
작업
Ⅰ. 유전체 분석 과정 Basic
5
Cluster Generation
군집 증 폭(Sequencer마다 상이)
Library Preparation
 Primer를 절개된 DNA Fragment 양쪽부착.
 Primer + DNA Fragment = Library하며,
이 형태로 증폭-> Sequencing 처리를 함.
DNA Shearing (DNA 절삭)
① 혈액/타액->DNA만 적출
② 일정한 크기로 절단(DNA Fragment)
약 6시간 소요
약 4시간 소요
2. Sample preparation
Covaris 사의 Acoustic Disruptor를
이용한 DNA shearing 로, 원하는 크
기로 균일하게 DNA shearing이 가능
각 Sequencing 종류 별, 별도의 Kit
가 있으며, Primer가 포함되어 있음.
Flowcell이란 기판에 Library를 놓고
기기별 다른 증폭방식으로 증폭. (향후,
시퀀싱 장비로 Flowcell 기판 자체를 Insert)
- 6 -
DNA 절삭-> DNA Library 제작 -> 증폭
극소 정량 DNA 절삭/추출과 primer
결합을 통한 Library를 제작하는 샘플
제작 과정임. (전용기기 이용)
선별된 DNA Library
를 증폭(Clustering)하
는 과정임.(PCR 장비)
증폭된 최종 DNA Library가 다량
Clustering(군집)을 이루고 있는
시퀀싱 장비에 삽입 용 판넬
3. Sample Preparation 장비 FlowⅠ. 유전체 분석 과정 Basic
- 7 -
Ⅱ. NIPT 원리 및 과정
NIPT 정의 및 기존 방식과 비교
NIPT 전체 Flow
Vendor별 알고리즘 비교
전체 기법 분류
- 8 -
NIPT(Non-Invasive Prenatal Testing)은 임신초기(9~10주) 산모의 혈액 속에 있는 태아의 cffDNA(cell free fetal DNA)를 분석해
다운증후군(trisomy 21)· 에드워드 증후군(trisomy 18), 파타우 증후군(trisomy 13), 터너 증후군(monosomy X),클라인펠터 증후군
(XXY) 등의 염색체 이상을 판별하는 비 침습 식 산전 유전자 검사.
Ⅱ. NIPT 원리/ 과정 1. NIPT 정의/기존 방식과 비교
침습 식 방식 (기존 방식) 비 침습 식 방식 (NIPT)
검사 유형
CVS(chorionic villous sampling: 융모) Amniocentesis (양수 검사)
검사가능시기 임신 11-13 주 임신 16-20주 임신 9~10주
검사 위험 성
유산이나 태아 사지 기형 위험도:
0.5~1%
유산 위험도 0.1~1% 없음
소요 시간:
(결과 확인 기간)
2~3일 소요
다운,에드워드,파타우 증후군만
확인은 1~2일 소요.
전체 검사 기간 10~14일
10일
정확도
•true positive rate = 100%
•false negative rate >0%
•true positive rate = 100%
•false negative rate >0%
•True positive rate =99%
• false negative rate > 1%
장/단점
정확성이 높음.
검사의 위험성이 존재,
검사 위험요소가 없음.
조기 검진 가능 (First Trimester)
정확성은 침습 식과 유사함
Ⅱ. NIPT 원리/ 과정
9
EDTA Tube에 산모
혈액 5~10mL 체취
(임신 9~10주)
혈액체취
Dry ice 밀폐 박스에
혈액 Tube를 냉동 보관
하여 연구실로 배송
혈액 배송
병 원
NIPT-실험실
•단기 보관(1주일 내)
-영하 20도에 보관.
•장기 보관(1주일 이상)
-영하 80도에 보관.
기온변화(해동-결빙) X
혈액 보관
영상 4도에서 8시간
이내 즉시 혈장 분별
진행
DNA 체취 시약
•Target 방식 시,
-> 타겟 염색체용
Probe 포함됨.
• MPSS 방식 시,
-> 전체 DNA 체취
DNA체취/절삭 DNA Library 제작
•Lib 제작 시약
-시약 내 포함된
Primer가 DNA에
결합됨.
- Quality 점검 .
PCR(증폭)
Sequencing
고도화 분석(통계)
통계 DB
외부
DB
내부
DB
….
진단 /
확률
알고리즘
(업체 마다
상이,
Black Box)
분류 정렬 매핑
Data 분석 Pipe-line
NIPT-Bioinformatics/Static 연구실회사명/브랜드 지원 가능 진단 /정확도 방식
Sequenom
/MaterniT21 PLUS
T13(91.7%),T18(99.9%),T21(99.9%),
XY(99.4%)
MPSS/
정량
Verinata/Verifi T13(87.5%),T18(97.4%),T21(99.9%),
XY(97.6%)
MPSS/
정량
Ariosa/Harmony T18(97.4%),T21(99.86%), Target/
정량
Natera
/Panorama
T13(100%),T18(100%),T21(100%),
XY(92%)
Target/
SNP
BGI
NIFTY
T13(100%),T18(100%),T21(100%),
XY(100%),지중해 빈혈 등
MPSS/
정량
BerryGenome
/BamniTest
T13(99.9%),T18(99.9%),T21(99.9%),
XY(99.9%),지중해 빈혈 등
MPSS/
정량
결과 통보
업체마다 독자 진단/확률 알고리즘이 있으며, 기본 개념은 유사하나 높은 정확도와 빠른 처리가 가능한 고도화 부분
은 Blackbox(비공개)이고, 이런 고성능 상용 수준이 가능한 이유는 샘플작업->Data 분석->고도화 분석을 지속적으
로 수없이 반복하며 알고리즘을 최적화 한 결과 확보가 가능했음.
2. NIPT 전체 Flow
혈액 분별
▣ Vendor 별 알고리즘 비교
10
알고리즘 or 위험 측정 방식 평가 기준 측정 가능 시기
소요 시간
(Turn around Time)
Sequenom
알고리즘 명 비 공개
Z-Score 방식
Z-score < 3 (정상)
Z-score > 3 (비정상)
임신 9주
7일
(working time)
Verinata
알고리즘 명 비 공개
NCV 방식
(Normalized chromosome value)
NCV < 4 (정상)
2.4 < NCV< 4(의심)
NCV > 4 (비정상)
임신 10주
8~10일
(working time)
Ariosa
FORTE 알고리즘
High-Low Risk 방식
Low Risk<1%(정상)
HighRisk>99%(비정상)
임신 10주
8~10일
(working time)
Natera
NATUS 알고리즘
태아SNP를 외부SNP DB와 비교
하고, 통계 기법(Bayesian &
Maximum Likelihood Estimation)
을 활용한 기법.
해당 염색체 번호의 추
정치 이수성과 분석 결
과 이수성 일치 율 %
임신 9주
8~10일
(working time)
BGI
알고리즘 명 비 공개
T-Score / L Value 방식
미 공개 임신 10주
8~10일
(working time)
BerryGenomics
비 공개
미 공개 임신 10주
8~10일
(working time)
3. Vendor별 알고리즘 비교Ⅱ. NIPT 원리/ 과정
4. 전체 기법 분류
MPSS(Massive Parallel Shotgun Sequencing)
- 전체 염색체를 모두 Sequencing 하는 방식
Target Sequencing
- 특정 염색체만 선택 Sequencing하는 방식
Target Sequencing or
DANSR(Digital Analysis SNP Regions)
- 특정 염색체만 선택 Sequencing하는 방식
기법
분류
Quantitative read Counting
-표준 전체 염색체(산모+태아) 정량과 대상
전체 염색체 정량을 비교하여 이상 유무를
판독하는 기법.
SNP Detection
태아의 SNP와 SNP 통계 DATA를 비교하여
이수성 여부 분석하는 기법.
Sequenom
Verinata
 BGI-Health
 BerryGenome
Ariosa
Natera
Ⅱ. NIPT 원리/ 과정
- 12 -
Ⅲ. NIPT 상용 서비스개발 과정 및 소요 기간 산출
핵심 영향 요소
상용화 개발 과정
소요기간 산출
전체 기법 분류
- 13 -
1. 핵심 영향 요소Ⅲ . NIPT 상용 서비스개발 과정 및 소요 기간 산출
샘플 준비
• 다수 혈액 샘플 필수(MPSS/Target)
• ex: BGI: 11만개 이상, Sequenom : 약 300 개.
• Target 시, Target 번호의 염색체만 정확히 체취
하는 숙련 경험 필요. (Quality Control Skill)
• GC Rate의 이상 시, 샘플부터 재 작업이 필요
NIPT 알고리즘 확보
• 일반Data 분석에서 쓰이는 Align/Variant 알고리
즘은 많이 공개되어 공유되는 것과는 달리, NIPT
염색체 이상을 분석하는 고도화 분석 Algorithm
은 비공개로 많은 최적화 작업을 통해 완성된 것
으로 미 확보 시, 단 기간에 개발 불가 함.
정확한 Test 결과로 통계 DATA 축적
• 확보된 다수의 샘플들과 알고리즘 판독의 객관적
정확성을 증명하기 위해 일정기간 동안 처리한
정확한 산술 근거와 TEST 통계 축적이 필수
Performance 고도화
• 타 상용 서비스 비교하여, 분석 처리 기간과
정확도 결과가 동일 이상 수준의 성능 확보
위해 반복된 샘플 작업부터 고도화 분석까지
숙련된 성능 고도화가 필수 필수.
상용화 기술 핵심
영향 요소
- 14 -
2. 상용화 개발 과정
• 방식결정(MPS/Target)
• 전체/단계별 일정
• 샘플검증/확보 방안
- Quality 점검필요
- Probe/Primer 설계
• 목표수준(성능)확정
- 정확도, 처리시간
• 장비 상태 점검
- DNA 절삭/추출 기.
- 원심분리/ Lib 제작 기.
- PCR/Sequencing
- 기본 Pipe-line S/W
계획/준비/설계 Sample 작업 Sequencing 기본 분석
(Align/분류)
NIPT 분석
(고도화 분석)
• 특정번호 염색체 획득
- Target 시, 특정 위치
염색체 획득을 위한
Probe 포함 시약 통해
염색체 고착/구별 시킴.
• DNA 추출/절삭
- 일정 크기 DNA 절삭
• DNA Library 제작
- Primer 포함 시약 통해
Primer + DNA 결합
• DNA Library 증폭
- Sequencing 장비에
맞는 증폭 방식으로 증폭.
• MPSS :
전체 염색체 진행.
약 1천2만 bp Read
(염기서열) 산출.
• Target:
특정 염색체,13,18,21,
X,Y 등 특정 염색체
서열만 산출.
• MPSS :
Mapping(Align)
- Reference와
비교/분류
• Target-SNP:
- Variant calling 필요
• NIPT 알고리즘 연동
• MPSS:
GC Content 확인
염기 서열 정량 분석
( 알고리즘 구동)
• SNP 통계 분석.
• 알고리즘 고도화
• Reporting
- 신뢰 수준이 맞는 분석
결과 Reporting.
Ⅲ . NIPT 상용 서비스개발 과정 및 소요 기간 산출
③Sequencing
과정
④기본 분석
과정
⑤고도화 분석
과정 후,
성능 확인
⑥원인 분석
수정 과정
②Sample
Preparation
과정
- 15 -
일반 전문가최소 8개월 이상
NIPT 전문가와 알고리즘 확보
시, 이 기간 필요 없음.
①계획/준비 과정
NIPT 전문가와 알고리즘 확보 시, 성능 확인<->보정 작업<->통계 Data
축척을 위한 test 진행(목표 Sample 수)으로 약 7개월 소요
3. 소요기간 산출
【 NIPT 알고리즘 확보 후, 상용화 준비 과정 】
일반 전문가(비 NIPT 전문가) 전체, 최소 20개월 이상 필요
【 NIPT 알고리즘 개발 단계】 【 상용 시작 】
알고리즘 설계
Logic 구현
Code Optimize
Debugging
일반전문가 경우,
약 12 개월 반복 작업
◎ 상용 가능 수준
• 진단 범위
- T13,18,21 모두 지원.
- 성 염색체(XX,XY) 이상 진단.
정확 성(모든 종류에서)
- Sensitivity :99.9% 이상.
- Specificity : 99.9% 이상
Turn around Time(처리속도)
-10일 이내
※Sensitivity 높음=false negatives적음
Specificity 높음 =false positive 적음
Ⅲ . NIPT 상용 서비스개발 과정 및 소요 기간 산출
END OF DOCUMENT
감사합니다

More Related Content

What's hot

[2014년 5월 20일] 바이오 및 의료산업동향
[2014년 5월 20일] 바이오 및 의료산업동향[2014년 5월 20일] 바이오 및 의료산업동향
[2014년 5월 20일] 바이오 및 의료산업동향gilforum
 
2013_08_30_Bioinformatics1_yes
2013_08_30_Bioinformatics1_yes2013_08_30_Bioinformatics1_yes
2013_08_30_Bioinformatics1_yesEunsil Yoon
 
안새롬 4.1.2
안새롬 4.1.2안새롬 4.1.2
안새롬 4.1.2Saerom Ahn
 
유전통계학의 오늘과 내일(고려대학교 특강)
유전통계학의 오늘과 내일(고려대학교 특강)유전통계학의 오늘과 내일(고려대학교 특강)
유전통계학의 오늘과 내일(고려대학교 특강)Woosung Yang
 
Korea, non invasive prenatal testing (nipt) market 최경환
Korea, non invasive prenatal testing (nipt) market 최경환Korea, non invasive prenatal testing (nipt) market 최경환
Korea, non invasive prenatal testing (nipt) market 최경환Kyoung-Hwan (David) Choi
 
reverse genetics 기술 특허동향과 앞으로의 전략
reverse genetics 기술 특허동향과 앞으로의 전략reverse genetics 기술 특허동향과 앞으로의 전략
reverse genetics 기술 특허동향과 앞으로의 전략Kyongsik Yun
 

What's hot (8)

[2014년 5월 20일] 바이오 및 의료산업동향
[2014년 5월 20일] 바이오 및 의료산업동향[2014년 5월 20일] 바이오 및 의료산업동향
[2014년 5월 20일] 바이오 및 의료산업동향
 
2013_08_30_Bioinformatics1_yes
2013_08_30_Bioinformatics1_yes2013_08_30_Bioinformatics1_yes
2013_08_30_Bioinformatics1_yes
 
Final!!!!
Final!!!!Final!!!!
Final!!!!
 
How to genome
How to genomeHow to genome
How to genome
 
안새롬 4.1.2
안새롬 4.1.2안새롬 4.1.2
안새롬 4.1.2
 
유전통계학의 오늘과 내일(고려대학교 특강)
유전통계학의 오늘과 내일(고려대학교 특강)유전통계학의 오늘과 내일(고려대학교 특강)
유전통계학의 오늘과 내일(고려대학교 특강)
 
Korea, non invasive prenatal testing (nipt) market 최경환
Korea, non invasive prenatal testing (nipt) market 최경환Korea, non invasive prenatal testing (nipt) market 최경환
Korea, non invasive prenatal testing (nipt) market 최경환
 
reverse genetics 기술 특허동향과 앞으로의 전략
reverse genetics 기술 특허동향과 앞으로의 전략reverse genetics 기술 특허동향과 앞으로의 전략
reverse genetics 기술 특허동향과 앞으로의 전략
 

Viewers also liked

Sensor cloud 이승배
Sensor cloud 이승배Sensor cloud 이승배
Sensor cloud 이승배SEUNG BAE LEE
 
[경북] (주)우리프로테크 권민제
[경북] (주)우리프로테크 권민제[경북] (주)우리프로테크 권민제
[경북] (주)우리프로테크 권민제startupkorea
 
Amzon echo 상품기획연구회_160628_출력
Amzon echo 상품기획연구회_160628_출력Amzon echo 상품기획연구회_160628_출력
Amzon echo 상품기획연구회_160628_출력David Yushin KIM
 
IoT In-Depth Conference 강연 자료 (주)지능도시 강신동 양계장 비닐하우스 포함
IoT In-Depth Conference 강연 자료 (주)지능도시 강신동 양계장 비닐하우스 포함IoT In-Depth Conference 강연 자료 (주)지능도시 강신동 양계장 비닐하우스 포함
IoT In-Depth Conference 강연 자료 (주)지능도시 강신동 양계장 비닐하우스 포함신동 강
 
Next-generation genomics: an integrative approach
Next-generation genomics: an integrative approachNext-generation genomics: an integrative approach
Next-generation genomics: an integrative approachHong ChangBum
 
초연결시대 사물인터넷(Io t)의 창조적 융합 활성화 방안
초연결시대 사물인터넷(Io t)의 창조적 융합 활성화 방안초연결시대 사물인터넷(Io t)의 창조적 융합 활성화 방안
초연결시대 사물인터넷(Io t)의 창조적 융합 활성화 방안atelier t*h
 
사물인터넷, 이제는 서비스다!
사물인터넷, 이제는 서비스다!사물인터넷, 이제는 서비스다!
사물인터넷, 이제는 서비스다!Hakyong Kim
 
Sensors candidated dkim_v2
Sensors candidated dkim_v2Sensors candidated dkim_v2
Sensors candidated dkim_v2David Yushin KIM
 
ICT+UD 융합작품 개발문서(전자회로설계)
ICT+UD 융합작품 개발문서(전자회로설계)ICT+UD 융합작품 개발문서(전자회로설계)
ICT+UD 융합작품 개발문서(전자회로설계)Yong Heui Cho
 
Understandin Smart City
Understandin Smart CityUnderstandin Smart City
Understandin Smart Cityrahul binaikia
 
IOT and smart city in India
IOT and smart city in India IOT and smart city in India
IOT and smart city in India Soumya Gupta
 
IoT(사물인터넷) 제품 및 서비스 동향
IoT(사물인터넷) 제품 및 서비스 동향IoT(사물인터넷) 제품 및 서비스 동향
IoT(사물인터넷) 제품 및 서비스 동향훈주 윤
 
Digital literacy - Future Learning & Digital Student conference
Digital literacy - Future Learning & Digital Student conferenceDigital literacy - Future Learning & Digital Student conference
Digital literacy - Future Learning & Digital Student conferenceNigel Robertson
 
Is This Clickable? - Change how you look at the web
Is This Clickable? - Change how you look at the webIs This Clickable? - Change how you look at the web
Is This Clickable? - Change how you look at the webccalnan
 
Eurocall 2014 - Teens designing their own EFL learning activities
Eurocall 2014 - Teens designing their own EFL learning activitiesEurocall 2014 - Teens designing their own EFL learning activities
Eurocall 2014 - Teens designing their own EFL learning activitiesJoshua Underwood
 
Ch20 OS
Ch20 OSCh20 OS
Ch20 OSC.U
 
Livinbrand 2016 - Jakub Michl, Beneš & Michl: Jak prosazujeme branding ve fir...
Livinbrand 2016 - Jakub Michl, Beneš & Michl: Jak prosazujeme branding ve fir...Livinbrand 2016 - Jakub Michl, Beneš & Michl: Jak prosazujeme branding ve fir...
Livinbrand 2016 - Jakub Michl, Beneš & Michl: Jak prosazujeme branding ve fir...Ondřej Rudolf
 
Ch19 OS
Ch19 OSCh19 OS
Ch19 OSC.U
 

Viewers also liked (20)

Sensor cloud 이승배
Sensor cloud 이승배Sensor cloud 이승배
Sensor cloud 이승배
 
Enterprise Cloud Transformation
Enterprise Cloud TransformationEnterprise Cloud Transformation
Enterprise Cloud Transformation
 
[경북] (주)우리프로테크 권민제
[경북] (주)우리프로테크 권민제[경북] (주)우리프로테크 권민제
[경북] (주)우리프로테크 권민제
 
Amzon echo 상품기획연구회_160628_출력
Amzon echo 상품기획연구회_160628_출력Amzon echo 상품기획연구회_160628_출력
Amzon echo 상품기획연구회_160628_출력
 
IoT In-Depth Conference 강연 자료 (주)지능도시 강신동 양계장 비닐하우스 포함
IoT In-Depth Conference 강연 자료 (주)지능도시 강신동 양계장 비닐하우스 포함IoT In-Depth Conference 강연 자료 (주)지능도시 강신동 양계장 비닐하우스 포함
IoT In-Depth Conference 강연 자료 (주)지능도시 강신동 양계장 비닐하우스 포함
 
Next-generation genomics: an integrative approach
Next-generation genomics: an integrative approachNext-generation genomics: an integrative approach
Next-generation genomics: an integrative approach
 
초연결시대 사물인터넷(Io t)의 창조적 융합 활성화 방안
초연결시대 사물인터넷(Io t)의 창조적 융합 활성화 방안초연결시대 사물인터넷(Io t)의 창조적 융합 활성화 방안
초연결시대 사물인터넷(Io t)의 창조적 융합 활성화 방안
 
사물인터넷, 이제는 서비스다!
사물인터넷, 이제는 서비스다!사물인터넷, 이제는 서비스다!
사물인터넷, 이제는 서비스다!
 
Sensors candidated dkim_v2
Sensors candidated dkim_v2Sensors candidated dkim_v2
Sensors candidated dkim_v2
 
ICT+UD 융합작품 개발문서(전자회로설계)
ICT+UD 융합작품 개발문서(전자회로설계)ICT+UD 융합작품 개발문서(전자회로설계)
ICT+UD 융합작품 개발문서(전자회로설계)
 
CISCO SMART CITY
CISCO SMART CITYCISCO SMART CITY
CISCO SMART CITY
 
Understandin Smart City
Understandin Smart CityUnderstandin Smart City
Understandin Smart City
 
IOT and smart city in India
IOT and smart city in India IOT and smart city in India
IOT and smart city in India
 
IoT(사물인터넷) 제품 및 서비스 동향
IoT(사물인터넷) 제품 및 서비스 동향IoT(사물인터넷) 제품 및 서비스 동향
IoT(사물인터넷) 제품 및 서비스 동향
 
Digital literacy - Future Learning & Digital Student conference
Digital literacy - Future Learning & Digital Student conferenceDigital literacy - Future Learning & Digital Student conference
Digital literacy - Future Learning & Digital Student conference
 
Is This Clickable? - Change how you look at the web
Is This Clickable? - Change how you look at the webIs This Clickable? - Change how you look at the web
Is This Clickable? - Change how you look at the web
 
Eurocall 2014 - Teens designing their own EFL learning activities
Eurocall 2014 - Teens designing their own EFL learning activitiesEurocall 2014 - Teens designing their own EFL learning activities
Eurocall 2014 - Teens designing their own EFL learning activities
 
Ch20 OS
Ch20 OSCh20 OS
Ch20 OS
 
Livinbrand 2016 - Jakub Michl, Beneš & Michl: Jak prosazujeme branding ve fir...
Livinbrand 2016 - Jakub Michl, Beneš & Michl: Jak prosazujeme branding ve fir...Livinbrand 2016 - Jakub Michl, Beneš & Michl: Jak prosazujeme branding ve fir...
Livinbrand 2016 - Jakub Michl, Beneš & Michl: Jak prosazujeme branding ve fir...
 
Ch19 OS
Ch19 OSCh19 OS
Ch19 OS
 

Nipt(non invasive prenatal testing) analytics 이승배

  • 2. Contents - 2 - • 유전체 분석 과정 BasicⅠ • NIPT 원리 및 과정Ⅱ • NIPT 상용 서비스개발 과정 및 소요 기간 산출Ⅲ • 결론Ⅳ • 첨부 – NIPT Provider별 기술Ⅴ
  • 3. - 3 - Ⅰ: 유전체 분석 과정 Basic 전체 과정 요약 Sample Preparation Sample Preparation 장비 FLOW
  • 4. - 4 - 샘플 준비-데이터 분석-고도화 분석 과정은 상호 매우 밀접한 관계가 있으며, 진단과 분석 기법 종류에 따라 그에 맞게 세 부분(샘플준비-데이터분석-고도화 분석)을 같이 최적화가 반드시 필요. 따라서,특정 고도화 분석/진단 분야에 일반 Bioinformatics 전문가를 통해 상용 확보하고자 한다면 ,세 부분에 대해 많은 시간과 반복 시도를 통한 보정과 최적화 작업 은 기본적으로 필요하며, 또한 , 이런 과정을 거쳤다고 하더라도 정확하고 신속한 상용 수준의 고도화 분석/진단 확보 여부 를 보장 할 수 없는 어려운 진입 장벽이 있음. Ⅰ. 유전체 분석 과정 Basic 1. 전체 과정 요약 1Primer: 대상 DNA의 복제 시작 부분을 표시해 주기 위한 시발체로 DNA Fragment 끝에 붙임. 2dNTP(deoxy-Nucleoside-Tri Phosphate): DNA가 합성될때 필요한 물질로서 dATP, dCTP, dGTP, dTTP 4가지 있음. 샘플 준비 과정 ①DNA 추출 ②DNA Library 제작 (DNA에 1Primer 부착) ③증폭 시퀀싱 과정 ①Lib에 형광2dNTP결합 ②촬영> 이미지 파일 ③이미지 > 염기문자 데이터 분석 ① 염기문자파일upload ② 분석 Pipe-line -매핑/정렬->변이후보 ③ 분석 결과 레포트 고도화 분석 ① 1차 데이터 분석과 외부 통계 DB(질병/변이) 연동. ② 진단/확률 알고리즘 통해 진단/확률 결과 도출 고도화 분석(통계) 외부 통계 DB 변이DB 질병DB …. 진단 / 확률 알고리즘 매핑 정렬 분류 Pipe-line(분석 Tool)NGS-시퀀서 사진 촬영 염기 문자 인식 문자 파일 변환 샘플 준비 작업 장비 DNA 추출 정확성 확인/ 보정 증폭 작업
  • 5. Ⅰ. 유전체 분석 과정 Basic 5 Cluster Generation 군집 증 폭(Sequencer마다 상이) Library Preparation  Primer를 절개된 DNA Fragment 양쪽부착.  Primer + DNA Fragment = Library하며, 이 형태로 증폭-> Sequencing 처리를 함. DNA Shearing (DNA 절삭) ① 혈액/타액->DNA만 적출 ② 일정한 크기로 절단(DNA Fragment) 약 6시간 소요 약 4시간 소요 2. Sample preparation Covaris 사의 Acoustic Disruptor를 이용한 DNA shearing 로, 원하는 크 기로 균일하게 DNA shearing이 가능 각 Sequencing 종류 별, 별도의 Kit 가 있으며, Primer가 포함되어 있음. Flowcell이란 기판에 Library를 놓고 기기별 다른 증폭방식으로 증폭. (향후, 시퀀싱 장비로 Flowcell 기판 자체를 Insert)
  • 6. - 6 - DNA 절삭-> DNA Library 제작 -> 증폭 극소 정량 DNA 절삭/추출과 primer 결합을 통한 Library를 제작하는 샘플 제작 과정임. (전용기기 이용) 선별된 DNA Library 를 증폭(Clustering)하 는 과정임.(PCR 장비) 증폭된 최종 DNA Library가 다량 Clustering(군집)을 이루고 있는 시퀀싱 장비에 삽입 용 판넬 3. Sample Preparation 장비 FlowⅠ. 유전체 분석 과정 Basic
  • 7. - 7 - Ⅱ. NIPT 원리 및 과정 NIPT 정의 및 기존 방식과 비교 NIPT 전체 Flow Vendor별 알고리즘 비교 전체 기법 분류
  • 8. - 8 - NIPT(Non-Invasive Prenatal Testing)은 임신초기(9~10주) 산모의 혈액 속에 있는 태아의 cffDNA(cell free fetal DNA)를 분석해 다운증후군(trisomy 21)· 에드워드 증후군(trisomy 18), 파타우 증후군(trisomy 13), 터너 증후군(monosomy X),클라인펠터 증후군 (XXY) 등의 염색체 이상을 판별하는 비 침습 식 산전 유전자 검사. Ⅱ. NIPT 원리/ 과정 1. NIPT 정의/기존 방식과 비교 침습 식 방식 (기존 방식) 비 침습 식 방식 (NIPT) 검사 유형 CVS(chorionic villous sampling: 융모) Amniocentesis (양수 검사) 검사가능시기 임신 11-13 주 임신 16-20주 임신 9~10주 검사 위험 성 유산이나 태아 사지 기형 위험도: 0.5~1% 유산 위험도 0.1~1% 없음 소요 시간: (결과 확인 기간) 2~3일 소요 다운,에드워드,파타우 증후군만 확인은 1~2일 소요. 전체 검사 기간 10~14일 10일 정확도 •true positive rate = 100% •false negative rate >0% •true positive rate = 100% •false negative rate >0% •True positive rate =99% • false negative rate > 1% 장/단점 정확성이 높음. 검사의 위험성이 존재, 검사 위험요소가 없음. 조기 검진 가능 (First Trimester) 정확성은 침습 식과 유사함
  • 9. Ⅱ. NIPT 원리/ 과정 9 EDTA Tube에 산모 혈액 5~10mL 체취 (임신 9~10주) 혈액체취 Dry ice 밀폐 박스에 혈액 Tube를 냉동 보관 하여 연구실로 배송 혈액 배송 병 원 NIPT-실험실 •단기 보관(1주일 내) -영하 20도에 보관. •장기 보관(1주일 이상) -영하 80도에 보관. 기온변화(해동-결빙) X 혈액 보관 영상 4도에서 8시간 이내 즉시 혈장 분별 진행 DNA 체취 시약 •Target 방식 시, -> 타겟 염색체용 Probe 포함됨. • MPSS 방식 시, -> 전체 DNA 체취 DNA체취/절삭 DNA Library 제작 •Lib 제작 시약 -시약 내 포함된 Primer가 DNA에 결합됨. - Quality 점검 . PCR(증폭) Sequencing 고도화 분석(통계) 통계 DB 외부 DB 내부 DB …. 진단 / 확률 알고리즘 (업체 마다 상이, Black Box) 분류 정렬 매핑 Data 분석 Pipe-line NIPT-Bioinformatics/Static 연구실회사명/브랜드 지원 가능 진단 /정확도 방식 Sequenom /MaterniT21 PLUS T13(91.7%),T18(99.9%),T21(99.9%), XY(99.4%) MPSS/ 정량 Verinata/Verifi T13(87.5%),T18(97.4%),T21(99.9%), XY(97.6%) MPSS/ 정량 Ariosa/Harmony T18(97.4%),T21(99.86%), Target/ 정량 Natera /Panorama T13(100%),T18(100%),T21(100%), XY(92%) Target/ SNP BGI NIFTY T13(100%),T18(100%),T21(100%), XY(100%),지중해 빈혈 등 MPSS/ 정량 BerryGenome /BamniTest T13(99.9%),T18(99.9%),T21(99.9%), XY(99.9%),지중해 빈혈 등 MPSS/ 정량 결과 통보 업체마다 독자 진단/확률 알고리즘이 있으며, 기본 개념은 유사하나 높은 정확도와 빠른 처리가 가능한 고도화 부분 은 Blackbox(비공개)이고, 이런 고성능 상용 수준이 가능한 이유는 샘플작업->Data 분석->고도화 분석을 지속적으 로 수없이 반복하며 알고리즘을 최적화 한 결과 확보가 가능했음. 2. NIPT 전체 Flow 혈액 분별
  • 10. ▣ Vendor 별 알고리즘 비교 10 알고리즘 or 위험 측정 방식 평가 기준 측정 가능 시기 소요 시간 (Turn around Time) Sequenom 알고리즘 명 비 공개 Z-Score 방식 Z-score < 3 (정상) Z-score > 3 (비정상) 임신 9주 7일 (working time) Verinata 알고리즘 명 비 공개 NCV 방식 (Normalized chromosome value) NCV < 4 (정상) 2.4 < NCV< 4(의심) NCV > 4 (비정상) 임신 10주 8~10일 (working time) Ariosa FORTE 알고리즘 High-Low Risk 방식 Low Risk<1%(정상) HighRisk>99%(비정상) 임신 10주 8~10일 (working time) Natera NATUS 알고리즘 태아SNP를 외부SNP DB와 비교 하고, 통계 기법(Bayesian & Maximum Likelihood Estimation) 을 활용한 기법. 해당 염색체 번호의 추 정치 이수성과 분석 결 과 이수성 일치 율 % 임신 9주 8~10일 (working time) BGI 알고리즘 명 비 공개 T-Score / L Value 방식 미 공개 임신 10주 8~10일 (working time) BerryGenomics 비 공개 미 공개 임신 10주 8~10일 (working time) 3. Vendor별 알고리즘 비교Ⅱ. NIPT 원리/ 과정
  • 11. 4. 전체 기법 분류 MPSS(Massive Parallel Shotgun Sequencing) - 전체 염색체를 모두 Sequencing 하는 방식 Target Sequencing - 특정 염색체만 선택 Sequencing하는 방식 Target Sequencing or DANSR(Digital Analysis SNP Regions) - 특정 염색체만 선택 Sequencing하는 방식 기법 분류 Quantitative read Counting -표준 전체 염색체(산모+태아) 정량과 대상 전체 염색체 정량을 비교하여 이상 유무를 판독하는 기법. SNP Detection 태아의 SNP와 SNP 통계 DATA를 비교하여 이수성 여부 분석하는 기법. Sequenom Verinata  BGI-Health  BerryGenome Ariosa Natera Ⅱ. NIPT 원리/ 과정
  • 12. - 12 - Ⅲ. NIPT 상용 서비스개발 과정 및 소요 기간 산출 핵심 영향 요소 상용화 개발 과정 소요기간 산출 전체 기법 분류
  • 13. - 13 - 1. 핵심 영향 요소Ⅲ . NIPT 상용 서비스개발 과정 및 소요 기간 산출 샘플 준비 • 다수 혈액 샘플 필수(MPSS/Target) • ex: BGI: 11만개 이상, Sequenom : 약 300 개. • Target 시, Target 번호의 염색체만 정확히 체취 하는 숙련 경험 필요. (Quality Control Skill) • GC Rate의 이상 시, 샘플부터 재 작업이 필요 NIPT 알고리즘 확보 • 일반Data 분석에서 쓰이는 Align/Variant 알고리 즘은 많이 공개되어 공유되는 것과는 달리, NIPT 염색체 이상을 분석하는 고도화 분석 Algorithm 은 비공개로 많은 최적화 작업을 통해 완성된 것 으로 미 확보 시, 단 기간에 개발 불가 함. 정확한 Test 결과로 통계 DATA 축적 • 확보된 다수의 샘플들과 알고리즘 판독의 객관적 정확성을 증명하기 위해 일정기간 동안 처리한 정확한 산술 근거와 TEST 통계 축적이 필수 Performance 고도화 • 타 상용 서비스 비교하여, 분석 처리 기간과 정확도 결과가 동일 이상 수준의 성능 확보 위해 반복된 샘플 작업부터 고도화 분석까지 숙련된 성능 고도화가 필수 필수. 상용화 기술 핵심 영향 요소
  • 14. - 14 - 2. 상용화 개발 과정 • 방식결정(MPS/Target) • 전체/단계별 일정 • 샘플검증/확보 방안 - Quality 점검필요 - Probe/Primer 설계 • 목표수준(성능)확정 - 정확도, 처리시간 • 장비 상태 점검 - DNA 절삭/추출 기. - 원심분리/ Lib 제작 기. - PCR/Sequencing - 기본 Pipe-line S/W 계획/준비/설계 Sample 작업 Sequencing 기본 분석 (Align/분류) NIPT 분석 (고도화 분석) • 특정번호 염색체 획득 - Target 시, 특정 위치 염색체 획득을 위한 Probe 포함 시약 통해 염색체 고착/구별 시킴. • DNA 추출/절삭 - 일정 크기 DNA 절삭 • DNA Library 제작 - Primer 포함 시약 통해 Primer + DNA 결합 • DNA Library 증폭 - Sequencing 장비에 맞는 증폭 방식으로 증폭. • MPSS : 전체 염색체 진행. 약 1천2만 bp Read (염기서열) 산출. • Target: 특정 염색체,13,18,21, X,Y 등 특정 염색체 서열만 산출. • MPSS : Mapping(Align) - Reference와 비교/분류 • Target-SNP: - Variant calling 필요 • NIPT 알고리즘 연동 • MPSS: GC Content 확인 염기 서열 정량 분석 ( 알고리즘 구동) • SNP 통계 분석. • 알고리즘 고도화 • Reporting - 신뢰 수준이 맞는 분석 결과 Reporting. Ⅲ . NIPT 상용 서비스개발 과정 및 소요 기간 산출
  • 15. ③Sequencing 과정 ④기본 분석 과정 ⑤고도화 분석 과정 후, 성능 확인 ⑥원인 분석 수정 과정 ②Sample Preparation 과정 - 15 - 일반 전문가최소 8개월 이상 NIPT 전문가와 알고리즘 확보 시, 이 기간 필요 없음. ①계획/준비 과정 NIPT 전문가와 알고리즘 확보 시, 성능 확인<->보정 작업<->통계 Data 축척을 위한 test 진행(목표 Sample 수)으로 약 7개월 소요 3. 소요기간 산출 【 NIPT 알고리즘 확보 후, 상용화 준비 과정 】 일반 전문가(비 NIPT 전문가) 전체, 최소 20개월 이상 필요 【 NIPT 알고리즘 개발 단계】 【 상용 시작 】 알고리즘 설계 Logic 구현 Code Optimize Debugging 일반전문가 경우, 약 12 개월 반복 작업 ◎ 상용 가능 수준 • 진단 범위 - T13,18,21 모두 지원. - 성 염색체(XX,XY) 이상 진단. 정확 성(모든 종류에서) - Sensitivity :99.9% 이상. - Specificity : 99.9% 이상 Turn around Time(처리속도) -10일 이내 ※Sensitivity 높음=false negatives적음 Specificity 높음 =false positive 적음 Ⅲ . NIPT 상용 서비스개발 과정 및 소요 기간 산출