26-SNP Panel Aids Guiding Androgenetic Alopecia Therapy
and Provides Insight into Mechanisms of Action
https://www.mdpi.com/2079-9284/12/5/190
2025, MDPI Cosmetics, 3 citation
강화학습 기반 meta path 방법론이라서, 결과 이미지만 보려고함.
안드로젠성 탈모(AGA) 치료에 대한 개인별 반응 차이는 여전히 난제로 남아있다. 본 연구는 26개 SNP로 구성된 약물 유전체 패널(26-SNP pharmacogenetic panel)이 치료 의사결정을 내리는 데 있어 임상적, 기전적으로 얼마나 유용한지를 평가했다.
유전자형에 따라 층화된 252명의 데이터베이스를 분석한 결과, 전체 반응률은 85.6~91.0%로 나타났으며, 이는 기존에 보고된 미녹시딜, 피나스테리드, 두타스테리드의 표준 반응률(Published benchmarks)을 상회하는 수치이다. SNP 연관성 분석을 통해 세 가지 약물 모두에서 반응을 약하게 만드는 강력한(robust)지표로서 SULT1A1 유전자의 rs1042028 변이를 확인했다. 두타스테리드의 경우 SRD5A1 유전자의 rs39848 변이가 TT 유전자형일 때 약효(efficacy ) 감소와 연관되어있었다.
또한, SNP-SNP 상호작용 분석 결과 Prostaglandin signalling 및 Oxidative stress response과 관련된 유전자들 사이에서 유의미한 epistatic effect가 발견되었다. Network enrichment anlaysis은 약물별 특이전 기전 클러스터를 더욱 뒷받침한다. 중요한 점은, 약물 유전체 가이드에 따라 치료받은 그룹 간에 반응률의 통계적 차이가 없었다는 것이며, 이는 유전자 기반의 약물 배정이 성공적으로 이루어졌음을 시사한다. 결론적으로, SNP 정보에 기반한 치료는 약효를 높이고 약물 기전을 명확히 하며, AGA 정밀 의료의 토대를 제공한다.
* androgenetic alopecia (AGA) : 남성형 탈모증
* minoxidil, finasteride, and dutasteride: AGA 치료제
* epistatic effect: 한 유전자가 다른 유전자의 효과를 가리거나(modify) 바꾸는 현상
- Gene A → 털 색 결정, Gene B → 색소 생성 여부 결정
- Gene B가 비활성→ Gene A가 뭐든 색 안 나옴
* prostaglandin signalling: 염증·통증·혈관 반응 등을 조절하는 지질 신호물질(prostaglandin)의 작용 경로(혈관 확장/수축, 염증, 발열)
* oxidative stress response: 활성산소(ROS)로부터 세포를 보호하는 방어 시스템(세포 손상 억제)
* pharmacogenetically 약물 유전체학
1. Background
- 약물유전학은 유전된 유전적 변이가 약물 대사와 반응에 어떻게 영향을 미치는지, 특히 효소(예: CYP2D6, CYP2C19, CYP2C9), 수송체(예: SLCO1B1) 및 표적(예: VKORC1)에서 어떻게 영향을 미치는지 조사한다.
2. Materials & Methods
- 약물 반응값(phenotype)은 두피 탈모 면적의 백분율 감소로 기록(최소 6개월 후 사진+모발경+전문가 평가)
- 26개의 사전 선택된 단일 염기 다형성(SNP)으로 구성
- 약물 대사, 호르몬 신호 전달, 염증 반응 또는 안드로겐성 탈모증의 약물유전학과 관련된 기타 경로에 관여하는 것으로 알려졌거나 가설로 추정되는 변이체들
- SNP Association Analysis
- R의 SNPassoc 패키지에 있는 WGassociation() 함수를 사용
- genotype을 phenotype과 연결하는 가정 방식 5가지
- SNP마다 5번 테스트 → 5개의 p-value 나옴
- 공동우성 (codominant): AA, AB, BB 각 genotype이 서로 다른 효과를 가진다고 가정
- 우성 (dominant): 변이 allele이 하나라도 있으면(AB, BB) 동일한 효과를 가진다고 가정
- 열성 (recessive): 변이 allele이 두 개(BB)일 때만 효과가 나타난다고 가정
- 과우성 (overdominant): 이형접합(AB)만 특별한 효과를 가진다고 가정
- 로그 가산 (log-additive): 변이 allele 개수(0,1,2)에 비례하여 효과가 선형적으로 증가한다고 가정
- BMI, 성별 및 이들의 조합을 포함한 임상적 공변량을 보정한 후에도 수행
- SNP Interaction Analysis
- 치료 반응에 공동으로 영향을 미칠 수 있는 SNP 간의 잠재적 상호작용을 탐색하기 위해 SNPassoc 패키지의 interactionPval() 함수를 사용
- Enrichment Analysis
- 관련 SNP에 해당하는 유전자 기호를 Cytoscape로 가져와 내장된 STRING 앱을 사용하여 분석
- 선별된 데이터베이스와 실험 자료에서 알려진 단백질-단백질 상호작용과 예측된 단백질-단백질 상호작용을 통합
- 유전자 클러스터와 생물학적 과정, 분자 기능 및 신호 전달 경로에서의 잠재적 풍부도를 식별
3. Evaluation & Findings
- 그림 1. 전체 환자 코호트(n = 252)에서 SNP 연관 분석을 위한 맨해튼 플롯.
- rs1042028 → 매우 강함 (10⁻⁷)
- rs39848 → 여러 모델에서 일관성
- suggesting a potential relationship between SRD5A1 variation and treatment outcomes in the broader patient population
위와 같은 결과를 미녹시딜 치료를 받은 환자(n=222), 피나스테리드 투여군(n=41) , 두타스테리드 치료를 받은 환자(n = 109) 대해서 수행.
rs1042028 ( SULT1A1 ), rs2282679 ( GC ), rs1800012 ( COL1A1 )는 가장 일관되게 연관된 SNP 중 하나였습니다. SNP rs855791 ( TMPRSS6 ) 또한 공동우성( p = 0.0039), 우성( p = 0.031), 과우성( p = 0.00088) 모델에서 통계적으로 유의미했다.
그림 5. 미녹시딜 치료 환자에서 SNP-SNP 상호작용 히트맵(공우성 모델)
- 어두운 색은 낮은 p 값을 나타내며, 이는 SNP 쌍 간의 통계적 상호작용이 강함을 의미
그림 7. 치료 반응과 관련된 SNP 유전자형의 오즈비:
