| 1 |
1
nc886 유전자의 발현을 억제하는 안티센스 올리고 뉴클레오타이드를 포함하는 난소암 예방 또는 치료용 약학적 조성물
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 난소암은 iM/섬유증(iM/fibrosis) 아형의 난소암인 것을 특징으로 하는 난소암 예방 또는 치료용 약학적 조성물
|
| 3 |
3
nc886 유전자의 발현 수준을 측정하는 제제를 포함하는 iM/섬유증(iM/fibrosis) 아형의 난소암 진단용 조성물
|
| 4 |
4
i) 난소암 환자에서 생물학적 시료를 수득하는 단계;ii) 상기 단계 i)에서 수득한 시료의 nc886 유전자의 발현 수준을 확인하는 단계; 및iii) 상기 단계 ii)에서 확인한 nc886의 발현 수준에 따라 상기 단계 i)의 난소암 환자를 nc886 고발현군 또는 nc886 저발현군으로 분류하는 단계;를 포함하는 난소암 환자의 예후 예측을 위한 정보제공방법
|
| 5 |
5
제4항에 있어서, 상기 단계 iii)의 분류는 ADAP2, ADM, ADM2, AHR, AK2P2, ALPP, ALS2CR14, ALS2CR4, ANXA2, ASS1, BCYRN1, C5orf13, C6orf170, C9orf130, CALD1, CCBE1, CCDC125, CD68, CDKN1A, CENTA1, CEP27, CTGF, CYCSL1, CYR61, DDIT4, DENR, DHRS2, DOPEY2, DTWD2, EIF2AK4, ENO2, FAM153B, FAM40B, FAM72D, FAM73A, FLJ21986, FRMD6, FSTL1, G0S2, GDF15, GNAI1, GPT2, HCFC1R1, HSCB, IER5L, IGFBP5, IL20RB, JAK1, KLHL28, LAMA5, LEP, MARCKS, MOAP1, NLRP8, NR4A2, NUBPL, PALLD, PCDHB9, PCK2, PDE4C, PIP5K2B, PLA2G2D, PNPT1, PPP1R10, PRO1853, PTPLA, PTPLAD2, RAB32, RASSF6, RAXL1, RBM3, RBM47, RHBDL2, RN5S9, RNU11, RNU1-3, RNU1-5, RNU1A3, RNU1F1, RNU1G2, RUNDC2C, SDHALP1, SEL1L3, SEMA3B, SLC3A2, SLC4A5, SLC5A8, SNAI2, SNORD3A, SNORD3C, SNORD3D, SPARC, SSTR2, SYAP1, TAF9L, TAGLN, TAP1, TAX1BP3, TGFB1I1, THBS1, TIPARP, TMEM106A, TMEM191A, TMEM47, TNFSF14, TPM1, TRIB1, TRIB3, TRIM6, TUBB6, UBE2L6, UGCG, USP49, VPS41, ZNF223, ZNF682, ZNF773 및 ZNF786 으로 이루어진 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 유전자의 발현패턴을 기준으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 난소암 환자의 예후 예측을 위한 정보제공방법
|
| 6 |
6
제4항에 있어서, iv) 상기 단계 iii)의 분류 결과 nc886 고발현군으로 분류되는 경우 예후가 불량할 것으로 판단하는 단계; 를 추가적으로 포함하는 것을 특징으로 하는 난소암 환자의 예후 예측을 위한 정보제공방법
|
| 7 |
7
제4항에 있어서, 상기 난소암은 iM/섬유증(iM/fibrosis) 아형의 난소암인 것을 특징으로 하는 난소암 환자의 예후 예측을 위한 정보제공방법
|
| 8 |
8
제6항에 있어서, 상기 예후가 불량하다는 것은 암세포의 전이 발생, 항암제 에 대한 내성 존재 및 환자의 사망을 의미하는 것을 특징으로 하는 난소암 환자의 예후 예측을 위한 정보제공방법
|
| 9 |
9
제8항에 있어서, 상기 항암제는 파클리탁셀(paclitaxel)인 것을 특징으로 하는 난소암 환자의 예후 예측을 위한 정보제공방법
|
| 10 |
10
i) A2780_vector, SKOV3_vector, OSE80PC_nc886-kd, SKOV3_nc886, OSE80PC_control-kd, A2780_nc886 및 SKOV3_TGF-β 세포주에서 유전자 발현 데이터를 얻는 단계; ii) 상기 단계 i)에서 얻은 데이터를 분석하여 패턴을 수득하는 단계;iii) 상기 단계 ii)에서 수득한 패턴을 BCCP(Bayesian compound covariate predictor) 알고리즘으로 통합하여 분류기(classifier)를 형성하는 단계; 및iv) 상기 단계 iii)에서 형성된 분류기에 난소암 환자의 유전자 발현 데이터를 적용하여 nc886 고발현군 또는 nc886 저발현군으로 분류하는 단계; 를 포함하는 난소암 환자의 예후 예측을 위한 정보제공방법
|
| 11 |
11
제10항에 있어서, 상기 유전자는 ADAP2, ADM, ADM2, AHR, AK2P2, ALPP, ALS2CR14, ALS2CR4, ANXA2, ASS1, BCYRN1, C5orf13, C6orf170, C9orf130, CALD1, CCBE1, CCDC125, CD68, CDKN1A, CENTA1, CEP27, CTGF, CYCSL1, CYR61, DDIT4, DENR, DHRS2, DOPEY2, DTWD2, EIF2AK4, ENO2, FAM153B, FAM40B, FAM72D, FAM73A, FLJ21986, FRMD6, FSTL1, G0S2, GDF15, GNAI1, GPT2, HCFC1R1, HSCB, IER5L, IGFBP5, IL20RB, JAK1, KLHL28, LAMA5, LEP, MARCKS, MOAP1, NLRP8, NR4A2, NUBPL, PALLD, PCDHB9, PCK2, PDE4C, PIP5K2B, PLA2G2D, PNPT1, PPP1R10, PRO1853, PTPLA, PTPLAD2, RAB32, RASSF6, RAXL1, RBM3, RBM47, RHBDL2, RN5S9, RNU11, RNU1-3, RNU1-5, RNU1A3, RNU1F1, RNU1G2, RUNDC2C, SDHALP1, SEL1L3, SEMA3B, SLC3A2, SLC4A5, SLC5A8, SNAI2, SNORD3A, SNORD3C, SNORD3D, SPARC, SSTR2, SYAP1, TAF9L, TAGLN, TAP1, TAX1BP3, TGFB1I1, THBS1, TIPARP, TMEM106A, TMEM191A, TMEM47, TNFSF14, TPM1, TRIB1, TRIB3, TRIM6, TUBB6, UBE2L6, UGCG, USP49, VPS41, ZNF223, ZNF682, ZNF773 및 ZNF786 으로 이루어진 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 유전자인 것을 특징으로 하는 난소암 환자의 예후 예측을 위한 정보제공방법
|
| 12 |
12
제10항에 있어서, v) 상기 단계 iv)에서 nc886 고발현군으로 분류되는 경우 난소암세포의 전이 발생, 항암제에 대한 내성 존재 및 난소암 환자의 사망을 예측하여 예후가 불량할 것으로 판단하는 단계; 를 추가적으로 포함하는 것을 특징으로 하는 난소암 환자의 예후 예측을 위한 정보제공방법
|
| 13 |
13
제12항에 있어서, 상기 항암제는 파클리탁셀(paclitaxel)인 것을 특징으로 하는 난소암 환자의 예후 예측을 위한 정보제공방법
|
