고객 사례

자동화된 분석 응용 프로그램으로 생물지표 연구에서 발견
속도 향상

Ipsen의 생물학자들은 새로운 암 치료제 개발의 핵심 요소인 생물지표를 연구합니다.

올해도 전세계에서 1,400만 명이 넘는 사람들이 암 진단을 받을 것입니다. 세계보건기구(WHO)에 따르면, 암은 감소할 기미가 없으며 새로운 사례의 수는 향후 20년 동안 70% 증가할 것으로 예상됩니다. 그러한 통계를 감안할 때 암을 진단하고 치료하는 새로운 방법에 대한 연구를 수행하는 것이 매우 중요하다는 것은 자명합니다.  

알려진 암의 유형만 해도 100가지가 넘는 상황에서, 암 환자들의 삶을 다각도로 개선하기 위해 종양 연구소는 여러가지 조사를 수행하고 제약 회사는 다양한 치료 포트폴리오을 내놓아야 합니다. 글로벌 전문 의약품 그룹인 Ipsen은 특히 신경 내분비계, 전립선계, 방광계와 신장암 계통에서 완전히 통합된 환자 치료 분야의 글로벌 리더 중 하나입니다. Ipsen은 연수익의 13%를 연구 개발에 직접 재투자하며 발견에 만 2억 달러 이상을 지출합니다.

유용하지만 복잡한 데이터 집합을 생성한 새로운 면역 분석 프로파일링 방법

Ipsen에서 바이오인포매틱스 부서의 통계 연구를 책임지고 있는 Jean-Luc Blachon은 이러한 혁신을 주도하는 핵심 인사에 속합니다. 그의 팀원들은 종양학 연구자들과 협력하여 특히 생물지표 연구를 통해 새로운 항암 분자의 효과를 평가하는 것을 지원합니다. 최근 임상 분자 진단 분야가 발전하면서 생물지표는 중요한 역할을 하게 되었습니다. 생물학자들은 생물지표를 통해 종양의 출처와 진행에 영향을 미치는 분자 및 세포 메커니즘을 더 잘 이해할 수 있습니다. "우리의 방법은 직접 암세포에 달라붙을 수 있는 생물지표를 관찰하는 것입니다" 라고 Blachon은 말합니다. "환자의 신체에서 생물지표의 증가 또는 감소여부를 확인하고 암의 발전 또는 퇴행 여부를 판단할 수 있습니다."

생물지표는 사용 가능한 종양 치료 요법의 효율성을 현저하게 향상시켰습니다. 종양의 분자 특성으로부터 직접 유도된 생물지표에 의한 치료 알고리즘을 포함하는 중기 및 말기암 치료 표준 덕분입니다. Ipsen의 연구원은 악성 세포의 생물학적 체액에 존재하는 생물지표 단백질을 신속하게 평가할 수 있는 멀티플렉스 면역분석 프로파일링이라고 하는 방법을 통해 생물지표 효과를 테스트합니다. 일련의 면역분 석법에서 생성된 데이터는 축적되어 분석을 위해 Blachon 팀에게 전달됩니다.

Blachon의 기억에 따르면 "이전에는 이러한 파일을 수동으로 처리했습니다. 우리 생물학자들은 파일을 수집하고 파일을 각각 소프트웨어 프로그램으로 가져와서 처리를 시작하고 결과를 수집하고 Excel 파일로 대조한 다음 전체를 검사합니다. 그것이 생물학자로서 할 수 있는 가장 중요한 일이었습니다. 방대하면서도 부단히 반복적인 작업이었죠."

JMP^® 사용자에 최적화된 부가 기능으로 실험실 처리 시간 대폭 단축

Ipsen의 국제 연구팀에게는 방대하고 복잡한 데이터 집합과 씨름하는 것이 일상입니다. 무의미한 분석을 수동으로 수행하거나 불만족스러운 결과를 얻게 되면 그룹의 생물지표 연구와 관련된 최첨단 과학 연구에 마이너스가 됩니다. 따라서 Blachon은 발견한 결과물의 정확 성과 품질을 향상시키는 동시에 연구원의 시간을 절약하고 반복적인 작업을 피하기 위해 이러한 프로세스를 자동화하고 분석 워크플로를 단순화하는 방법을 모색했습니다. 예를 들어 부작용이나 인구통계학적 데이터의 이상치를 제거하지 않으면 표본이 편향될 수 있습니다.

Blachon의 해결책 무엇일까요? Blachon이 JMP 스크립팅 언어(JSL)로 개발한 사용자 정의 가능한 세 가지 응용 프로그램입니다. 첫 번째 응 용 프로그램은 Excel 파일을 처리하여 용량-반응 곡선을 측정하고, 이 를 통해 연구원은 표본에 필요한 생물지표 농도를 결정할 수 있습니다. 두 번째는 데이터 집합 내에서 검출 한도와 자격 한도를 계산하여 결과 의 유효성을 검사하는 데 사용됩니다. 세 번째 응용 프로그램은 일련의 분석을 자동화합니다. "주어진 실험에서 이 세 가지 응용 프로그램을 사용하면 표본을 처리하는 데 필요한 시간을 20시간에서 30분, 최대 15분까지로도 줄일 수 있습니다." 라고 Blachon은 말합니다.

연구원들은 제3자의 정보 기술이나 통계 관련 전문 지식을 요청할 필요가 없게 되었습니다. 연구원들은 데이터를 확보하여 실험실 벤치에서 더 많은 시간을 보낼 수 있게 되었으며 Excel 파일에 들어 있는 방대 하고 복잡한 데이터 집합을 가지고 씨름하지 않아도 됩니다. Blachon은 이렇게 말합니다. "우리가 JMP를 사용하는 이유는 무엇보다도 연구원들의 시간을 절약하기 위한 것으로, 통계 분석으로 유의미한 결과를 도출하는 데 전념할 시간을 더 많이 확보하는 것입니다. 이러한 응용 프로그램을 사용하면 생각할 시간이 많아지고 부가 가치가 큰 작업을 더 많이 수행할 수 있습니다. 따라서 품질 측면에서도 이득이 있습니다. 연구자들은 이제 과거에는 생각조차 하지 않았던 길을 탐구할 수 있습니다."

데이터 시각화는 클러스터 지점을 식별하고 새로운 가설을 개발하고자 하는 생물학자에게 유용

사용자 정의된 응용 프로그램과 더불어, JMP의 직관적인 인간-기계 인터페이스로 데이터를 쉽게 검색할 수 있습니다. Blachon은 이렇게 말합니다. "시각화는 JMP의 커다란 강점중 하나입니다. 그래프에서 의미있는 부분을 강조해서 보여주며 이를 통해 아주 손쉽게 가설 제안을 시작할 수 있습니다." 또한 사용자는 강력한 JMP 그래프 빌더에 액세스하여 그래프 작성 프로세스를 단계별로 안내받을 수 있습니다. 또한 기타 시각화 기능을 통해 연구원은 단 몇 번의 클릭만으로 이상 치와 클러스터 지점을 쉽게 찾을 수 있습니다.

Ipsen의 연구원은 데이터 발견을 위해 JMP에서 시각화를 사용하여 더 자세한 분석을 수행하고, 분석의 오너(Owner)는 그대로 둔 채 가설을 다양화하고 새로운 아이디어를 테스트할 수 있습니다. Blachon은 JSL에서 개발한 JMP 응용 프로그램 덕분에 "생물학자들은 자신의 통계에 집중할 수 있습니다"라고 강조했습니다.

업무 자동화로 연구원은 과학적인 혁신에 집중

마지막으로, Ipsen이 개발한 사용자 정의 가능한 JMP 응용 프로그램은 그룹의 다른 IT 시스템과 호환되므로 시각적 탐색에 최적화된 본격적인 통계 허브가 등장합니다.

Blachon은 "이러한 모든 장점들은 연구와 관련하여 매우 흥미로운 전망을 열어 줍니다. 예를 들어, 서로 다른 생물지표가 상호 작용하는 방식으로 작업할 수 있도록 하기 위해 이미 여러 과학 연구소와 파트너 십을 체결했습니다. 이는 JMP에서 개발한 도구 덕택에 세계 최초로 실현 가능했던 일입니다."라고 말했습니다.