Targeted therapy is that selectively inhibits proteins specifically used in cancer cells. At present, gene sequence analysis is the most widely used to predict sensitivity to targeted therapy. However, cancer cell growth is achieved by continuously changing expression levels or protein-protein interactions (PPI). Gene sequencing analysis that does not take into account the dynamics of these cellular signaling systems has limitations in predicting the susceptibility of target chemotherapy. Therefore, in order to accurately select the target anticancer drug reactivity, a diagnostic method through expression level or PPI analysis is required.The single-molecule co-immunoprecipitation (SM-coIP) technique developed to solve the above unmet needs is a quantitative analysis method by target proteins from cells or tissues in a short time. In this dissertation, the HER family proteins EGFR and HER2 will examine whether the expression level or PPI can be quantitatively measured using the single-molecule co-immunoprecipitation technique, and whether it can be used for diagnosis. In particular, the use of biomarkers based on expression level and PPI information enables predicting the sensitivity of target anticancer agents to various types of cancer, regardless of the presence or absence of genetic biomarkers. Also, it has been shown to help develop new combination treatment strategies or discover new treatment goals.In addition, this dissertation intends to deal with a barcode analysis method based on the single-molecule Förster Resonance Energy Transfer (FRET) developed to analyze protein complexes. Many proteins form multi-component complexes with other biomolecules to perform various biological processes. However, conventional biochemical methods for analyzing molecular interactions are mainly designed to detect one-to-one interactions and are generally not applicable to multi-body interactions. We show that the FRET barcode method has great potential for multiple detection of multibody biomolecule interactions through the construction and analysis of various model systems such as hybrid DNA complexes containing multiple target strands and chimeric proteins with various domains.
표적 항암치료는 암 세포에서 특이적으로 활용되는 단백질들을 선택적으로 억제하는 치료법으로, 표적 항암치료에 대한 감수성을 예측하기 위해서 현재는 유전자 염기서열 분석 기법이 가장 널리 사용되고 있다. 그러나 암세포의 성장은 지속적으로 변화하는 발현량 또는 단백질 간 상호작용 (PPI)에 의하여 이루어지고 있다. 이러한 세포 신호 체계의 역동성을 감안하지 않는 유전자 염기서열 분석은 표적 항암치료 감수성 예측에 한계가 존재한다. 그러므로 정확하게 표적 항암제 약물 반응성을 선별하기 위해서는 발현량 또는 PPI 분석을 통한 진단 방법이 필요하다.위와 같은 충족되지 않은 요구를 해결하기 위해 개발된 단분자 공면역침강 (single-molecule co-immunoprecipitation, SM-coIP) 기법은 빠른 시간 안에 세포나 조직으로부터 표적단백질을 걸러내어 정량적으로 분석할 수 있는 토대를 제공하였다. 본 학위논문에서는 단분자 공면역침강 기법을 활용하여 발현량 또는 PPI의 정량적인 측정이 가능한지, 더 나아가 진단에 활용 가능한지 HER family 단백질인 EGFR, HER2를 통해 고찰하고자 한다. 특히 발현량 및 PPI 정보를 기반으로 한 바이오 마커를 사용하면 유전적 바이오 마커의 유무에 관계없이 다양한 유형의 암에 대한 표적 항암제 민감도를 예측할 수 있을 뿐만 아니라, 새로운 병용 치료 전략을 수립하거나 새로운 치료 목표를 발견하는 데 도움이 됨을 논증하였다.추가적으로, 본 학위논문에서는 단백질 복합체를 분석하기 위해 개발한 단분자 Förster 공명 에너지 전달 (FRET)에 기반한 바코드 분석법을 다루고자 한다. 많은 단백질이 다른 생체 분자와 다성분 복합체를 만들어 다양한 생물학적 과정을 수행한다. 그러나 기존의 분자 상호 작용 분석을 위한 생화학적 방법은 주로 일대일 상호 작용을 감지하기 위해 설계되었으며 일반적으로 다물체 상호 작용에 적용 할 수 없다. 본 학위논문에서는 여러 표적 가닥을 포함하는 하이브리드 DNA 복합체와 다양한 도메인을 가진 키메라 단백질과 같은 다양한 모델 시스템의 구성 및 분석을 통해 FRET 바코드 방법이 다물체 생체 분자 상호 작용의 다중 검출에 대한 큰 잠재력을 가지고 있음을 논증하였다.
