Circulating Tumor Cells have critical role in metastasis of cancer. It is difficult to detect circulating tumor cell because of its low concentration in blood. Due to lack of information from differentially expressed gene, reconstructing Gene Regulatory Networks is used to unveil the feature of cells. Using Bayesian Network Inference, we will reconstruct Gene Regulatory Networks and identify gene markers. Furthermore, we will predict primary tumor of the Circulating Tumor Cells.
순환 암 세포는 암의 전이에 핵심적인 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 하지만 혈액 내에서 낮은 농도로 존재할 뿐 아니라 혈액 내 다른 단일 핵 세포들과 구분하고 검출하는 과정이 어렵다. 이러한 이유로 순환 암 세포의 성질을 밝혀내는 데에 어려움을 겪고 있다. 세포 내에서 특이적으로 발현되는 유전자를 이용하는 방법으로는 세포의 성질이나 생물학적인 현상들에 대하여 모두 밝혀낼 수 없다. 따라서 유전자끼리의 관계를 밝혀내고 그것을 이용하여 유전자 조절 네트워크를 구성하는 방법이 쓰이고 있다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크 추론을 이용하여 원발암과 순환 암 세포의 유전자 조절 네트워크를 구성하여 비교하고 분석하였다. 또한 그것을 이용하여 순환 암 세포의 유전자 마커를 발굴하고 순환 암 세포의 원발암을 예측하는 방법을 제시하였다.
