Three of the most promising areas under investigation in the search for biomarkers were discussed; machine learning, informational processing and premorbid functioning, and referral markers.

바이오마커 탐색을 위한 조사 대상으로서 가장 유망한 세개 분야인 기계 학습(machine learning), 정보 처리와 발병전 기능(informational processing and premorbid functioning), 참조 마커(referral markers) 등이 논의되었습니다.

Psychosis – external validation is key

정신병(Psychosis) – 외부 검증이(validation)이 핵심사항

Dr Paolo Fusar-Poli, UK gave a current assessment of the state of play in the field of stratifying patients at risk of psychosis. Currently, there are no validated markers or clinical tests to assist in the diagnosis or treatment of psychosis. However, that doesn’t mean that the field is dormant – far from it. Considerable effort is being expended in the search for biomarkers to aid in the identification of psychosis and, importantly, the identification of those at high-risk of developing psychosis.

영국의 Paolo Fusar-Poli 박사는 정신병에 걸릴 위험이 있는 환자들을 계층화하는(strafifying) 현장 활동의 진행 상황(state of play)에 대해 평가를 내렸습니다. 현재, 정신병의 진단 또는 치료에 도움을 주는 검증된 마커나 임상 테스트는 없습니다. 하지만 이러한 사실이 해당 분야가 정체된 상태라는 의미는 아니며, 오히려 그 반대입니다. 정신병의 식별, 더 중요하게는 정신병 발병 위험도가 높은 사람들을 식별해내는데 도움이 되는 바이오마커들을 찾는 데 많은 노력이 이루어지고 있습니다.

Three of the most promising areas under investigation in the search for biomarkers were discussed; machine learning, informational processing and premorbid functioning, and referral markers. While individual departments report some success in identifying possible biomarkers in psychosis, external validation of biomarkers is a key challenge that needs to be addressed together with the standardisation of assessment tools. Hopefully, the PSYSCAN trials, large studies dedicated to stratifying risk of psychosis and which are being undertaken in UK, Germany and US, will go some way to support the accurate replication and validation of psychosis biomarkers.

바이오마커 탐색을 위한 조사 대상으로서 가장 유망한 세개 분야인 기계 학습(machine learning), 정보 처리와 발병전 기능(informational processing and premorbid functioning), 참조 마커(referral markers) 등이 논의되었습니다. 개별 분야들에서 정신병의 가능성 있는 바이오마커들을 규명하여 그 성과를 보고하고 있지만, 평가도구의 표준화와 함께 해결해야 할 핵심 과제는 바이오마커들에 대한 외부 검증(validation) 입니다. 잘만 되면, 정신병 발생 위험도의 계층화를 목적으로 한 대규모 연구로서 영국, 독일, 미국에서 진행되고 있는 PSYSCAN 시험이 정신병 바이오마커들의 정확한 재현성(accurate replication)과 검증(validation)을 어느 정도 뒷받침해줄 것입니다.

Major depression – personalised medicine realised

주요우울증 – 개인 맞춤형 약물치료의 실현

Dr C. Anthony Altar, GeneSight, Ohio, USA explained how the examination of just 8 genes and 47 single nucleotide polymorphisms (SNPs) in a combinatorial approach can assist psychiatrists in the prescription of therapies for major depression.

미국 오하이오 GeneSightd의 C. Anthony Altar 박사는 8개 유전자와 47개 단일염기 다형성(single nucleotide polymorphism: SNP)에 대한 조합적 접근방식(combinatorial approach)의 시험이 정신과의사들의 주요우울증 치료제 처방에 어떻게 도움이 될 수 있는지를 설명했습니다.

In this pharmacogenomics investigation, the key is in selecting the correct SNPs. Those chosen were in the genes for enzymes responsible for the metabolism and degradation of therapies frequently used in the management of major depression. For example, it is known that variations (due to SNPs) in the CYP2D2 genes of patients being given a specific antidepressant affect the dose response curve, with some patients metabolising it rapidly, thereby depleting therapeutic levels quickly, while other patients metabolise it more slowly, thereby maintaining therapeutic dose levels for longer.

이러한 약물유전체학 조사에서 핵심은 올바른 SNP들을 선정하는 데 있습니다. 선정된 SNP들은 주요우울증의 치료에 자주 사용되는 치료제의 대사 및 분해를 담당하는 효소 유전자에 존재했습니다. 예컨대, 특정 항우울제를 복용하고 있는 환자들 중에서는 CYP2D2 유전자의 (SNP로 인한) 차이들이 용량-반응 곡선(dose response curve)에 영향을 미치는 것으로 알려져 있습니다. 해당 항우울제의 급속한 대사로 약물 농도가 치료 농도 이하로 빠르게 감소되는 환자들이 있는가 하면, 항우울제를 더 느린 속도로 대사하여 유효용량 레벨을 더 오래 유지하는 환자들도 있습니다.

By examining the metabolic profiles of a number of different drugs and correlating these with the combined cytochrome SNP data from patients with depression, Dr Altar explained how it is now possible to generate an interpretative report that predicts the appropriateness of a particular drug for a particular patient, thereby guiding a physician’s choice of treatment. In particular, the report flags when certain drugs should be used with caution.

Altar 박사는 우울증 환자에서 여러 약물의 대사 프로파일과 이와 관련된 통합된 사이토크롬 SNP 데이터들을 조사하여 특정 환자에 대한 특정 약물의 적합성을 예측하고, 이를 통해 의사의 치료제 선택을 안내하는 해석적 보고서(interpretative report)를 도출하는 것이 어떻게 가능한지를 설명했습니다. 특히, 이 보고서는 특정 약물들이 언제 주의해서 사용되어야 하는지를 알려줍니다.

Benefits not to be SNP’d at

약물유전체 유도 치료의 이점

This innovative approach has been verified in 3 prospective double-blind randomized control trials (RCT). Each evaluated use of the gene pharmacogenomic test and interpretive report for the management of psychotropic medications used in the treatment of major depression in an outpatient psychiatric practice compared with use of the usual therapies. Pharmacogenomic-guided treatment significantly increased the likelihood of response in all patients with treatment resistant depression and identified many patients with severe gene-drug interactions who, when switched to genetically ‘suitable’ medication regimen, experienced great improvements in their depressive symptoms. Such an approach has also been shown to afford significant cost-savings in the management of major depression.

이와 같은 혁신적 접근방식은 세 차례의 전향적 이중맹검 무작위 대조 시험(RCT)에서 확인되었습니다. 각각의 시험은 외래환자의 정신과 진료 시에, 주요우울증의 치료에 사용된 향정신성 약물의 관리를 위한 약물유전체 검사 및 해석적 보고서의 이용을 통상적인 치료법을 이용하는 경우와 비교하여 평가했습니다. 약물유전체 유도(pharmacogenomic-guided) 치료를 실시한 결과, 치료 저항성 우울증을 보이는 모든 환자들에서 반응 가능성이 유의하게 높아졌으며, 심각한 수준의 유전자-약물 상호작용을 보이는 많은 환자들이 유전적으로 ‘적합한(suitable)’ 약물 요법으로 전환했을 때 우울 증상의 큰 호전을 경험한 것으로 확인되었습니다. 또한 그러한 접근방식은 주요우울증의 관리에 따르는 비용을 크게 절감시켜주는 것으로 나타났습니다.

The future’s digital for mood disorder management 

기분장애(mood disorder) 관리를 위한 미래의 디지털

“We are more diligent about ensuring that our mobile devises are charged than we are about ensuring our children are fed!” said Dr Paul Wicks, in his introductory remarks to a fascinating talk about the immense potential digital technology has in the assessment and management of mood disorders. Already, the search term ‘mood tracker’ yields hundreds of hits and many self-help apps are available that claim to help assess mood, even using biosensors in smart phones to do so.

Paul Wicks 박사는 기분장애의 평가와 관리에 있어 디지털 기술이 갖는 엄청난 잠재력에 대해 논의한 한 흥미로운 대담의 모두 발언에서 “우리는 아이들의 끼니를 챙기는 일보다 자기 휴대폰을 충전 상태로 유지하는 것에 더 공을 들이죠!”라고 말했습니다. 이미, ‘mood tracker’라는 검색어로 조회하면 수백 개의 검색 결과를 얻을 수 있으며, 스마트폰에서 바이오센서를 이용해 기분을 가늠할 수 있게 해주는 많은 자가진단 앱들(self-help apps)이 나와 있습니다.

Sadly, of those apps examined more thoroughly, none appeared to be clinically accurate; the app provider it would appear expends more effort ensuring the programme is user-friendly than that the actual advice being given is correct. None the less, the fact is that apps are quick and simple to use and their development time compared to an RCT is rapid, to say the least. And they are popular. Leveraging digital technologies in the future to help those with mood disorders could be highly beneficial. “Consider Facebook,” said Dr Wicks, “1 billion people log in to Facebook daily. We don’t need to do too much that, with the right approach, we could do some good.”  

그러나 보다 면밀하게 조사했을 때, 그러한 앱들 중 어느 것도 임상적으로 정확한 것 같지 않았습니다. 앱 제공자는 정확한 진단 정보가 제시되도록 하는 것보다 프로그램의 사용자 편의성을 보장하는 데 더 많은 노력을 쏟는 것으로 보입니다. 그렇더라도, 이들 앱이 사용하기 간편하고 RCT와 비교해 그것들의 개발 시간이 매우 짧다는 것은 엄연한 사실입니다. 인기도 좋습니다. 앞으로 디지털 기술을 활용한다면 기분장애가 있는 사람들에게 매우 유익한 앱을 구현할 수 있을 것입니다. Wicks 박사는 다음과 같이 언급했습니다. “페이스북을 생각해보세요. 하루에 10억 명이 페이스북에 접속합니다. 우리가 너무 많은 것을 하지 않아도, 적절한 접근방식으로 도움을 줄 수 있습니다.”