Drug combination is that two or more active compounds combined in a single dosage form in order to enhance the effect of drugs. Combinatorial therapy is widely used in treating the complex disease like cancer because it is known as a promising method to improve the therapeutic efficiency and reduce the side effects. Thus, discovering beneficial drug combination has been getting more interests, so that methods using gene expression profiles have been developed recently. However, there were limitations in the previous approaches. First, it was ambiguous which information was important for prediction of efficient drug combination using gene expression data. Additionally, the studies did not choose the target diseases and genes arbitrarily rather than systematically, for example there have been only a few researches regarding complex diseases like cancer. To overcome these limitations, I focused on finding drug combination candidates suitable for treating cancer by prediction of combinatorial effects of drug pairs and which information mainly affects successful detection.
In this research, it was the basic assumption that genes work as gene modules. The gene modules expressed at high level in cancer disease (cancer module) were obtained from gene expression profile data of cancer drug. In addition, gene expression when treating two drugs were predicted in the case that gene expression profile of each treatment was given. Then gene modules were identified from the predicted gene expression (prediction module). By comparing the prediction module to the cancer module, it was estimated whether two drugs were synergistic or antagonistic. Eventually, it was turned out that the properties of gene modules affected by drug combination are more important than similarity between gene expressions affected by each treatment for successful detection of useful drug combination.
약 혼합이란, 약의 효과를 증진시키기 위해 여러 가지 약을 혼합하는 방법을 말한다. 약 혼합 치료법은 암과 같은 복합병 치료에 있어서 부작용을 감소시키고 효율을 향상시킬 수 있는 유망한 방법이다. 최근에는 과학기술의 발달로 유전자의 발현 정보를 알 수 있게 되었고, 유전자의 발현 정보를 바탕으로 약 혼합을 예측하는 방법들이 개발되어 왔다. 하지만 종래의 연구에서는 특정 질병과 유전자에 한정되어 연구가 진행되어 왔고, 임의의 두 약물을 혼합하였을 때 암과 같은 복합병에 대한 효과를 예측하는 방법에 대해서는 연구가 진행되어 오지 않았다. 따라서 본 연구에서는 효과를 알지 못하는 두 약물을 임의로 혼합하였을 때 나타나는 효과를 예측하여 암 질병에 효과적인 약 혼합 후보 군을 찾고자 하였다.
본 연구에서는 유전자는 모듈로 작용한다는 것을 기본 가정으로 하였다. 먼저 암에서 작용하는 약물의 유전자 발현 데이터를 통해 일반적으로 암에서 많이 발현되는 유전자 모듈(암 모듈)을 구하였다. 그 후에 기존에 연구된 하나의 약물의 유전자 발현 데이터가 여러 개 주어졌을 때, 임의로 혼합된 두 약물의 유전자 발현을 예측하였고, 예측된 유전자 발현 데이터가 관여하는 유전자 모듈(예측 모듈)을 구하였다. 이러한 암 모듈과 예측 모듈을 비교하여 효과를 알지 못하는 임의로 혼합된 두 약물의 상승효과와 길항효과에 대한 예측을 하였다. 이를 통해 효율적으로 약물을 혼합하기 위해서는 유전자 발현 유사성 보다는 약물에 의해 변화된 유전자들의 모듈에 대한 특성이 더 중요하다는 것을 확인하였다.
