2003년 휴먼 게놈 프로젝트를 통해 전체 DNA의 약 1~2%정도만이 단백질을 만드는 염기서열인 것을 확인하였다. 즉 나머지 99%의 DNA는 단백질을 만들지 않는 noncoding DNA인 것을 확인하였다. 과거에는 이러한 noncoding DNA들에 대해 기능이 없는 Junk DNA라고 생각했었다. 그러나 최근 연구들을 통해 이러한 noncoding DNA region이 regulatory element로 작용하고 있음을 밝혀냈고, 또한 이러한 Noncoding region으로부터 다양한 RNA들이 전사되어 나오는 것들을 발견했다. 특히 long noncoding RNA(lncRNA)라 불리는 200 nucleotide 이상인 noncoding RNA들이 유전자 발현 및 조절에 중요한 조절 작용을 하고 있음을 밝혀냈다. lncRNA의 경우 다양한 방법을 통해 유전자 발현을 조절할 수 있음이 보고되었다. 대표적으로 mRNA와 직접적으로 상호작용하거나, miRNA를 흡수하기도 하고, 또한 다양한 RNA binding Protein들을 recruit함으로써 유전자 발현을 조절할 수 있다. 그러나 아직까지 밝혀진 대다수의 lncRNA들의 기능에 대해서는 알려져 있지 않은 상황이다. FANTOM6(Functional ANnoTation Of Mammalian genome) 프로젝트에서는 이러한 long noncoding RNA의 기능을 시스템적으로 밝혀내고자 하는 등 lncRNA의 조절 작용에 대한 연구가 활발하게 이루어 지고 있다. 
<lncRNA의 다양한 조절 작용>
대장암에 대한 여러 연구들에 의해 암 발생 및 진행에 관여하고 있는 protein coding gene들의 변화들이 밝혀졌지만 아직까지 암 발생 및 진행에 관여하는 noncoding RNA에 대한 조절 작용은 많은 부분 밝혀져 있지 않은 상황이다. 본 프로젝트에서는 NGS 기술을 통해 대장암 코호트의 전사체 데이터를 생산하여 대장암 환자들의 Subtype을 규명하고자 하며, 또한 이러한 대장암 환자의 Subtype에 따른 lncRNA의 조절 작용을 분석해 대장암 발생 및 예후에 영향을 미치는 lncRNA을 규명하고자 한다. lncRNA의 경우 대부분 기능이 알려져 있지 않기 때문에 Co-expression 하고있는 protein coding gene들과의 network 분석을 통해 lncRNA의 조절작용 및 기능을 유추하는 방식을 이용하여 분석을 진행한다. 현재까지 총 227명의 환자의 전사체 데이터를 생산 완료하였고, 이를 이용하여 대장암 환자군이 어떠한 Consensus molecular subtype(CMS)을 갖는지 분류하였다.  <그림 : CMS classification of our cohort> 이렇게 대장암 환자군을 CMS에 따라 분류하고, 각 그룹 간 발현 차이를 보이는 유전자들을 Random Forest 기계학습 기법을 이용하여 선정하였다. 그 결과 다음과 같이 CMS4 특이적 발현을 보이는 lncRNA 후보군들을 찾아냈다.
<Random forest analysis result of CMS4 specific lncRNA>
추후 이러한 lncRNA들과 같이 co-expression
하는 protein coding gene을 이용하여 co-expression
network을 구축해 보고자 하며, 이를 통해 CMS 특이적
발현을 보이는 lncRNA의 조절 기작 및 예후에 미치는 영향들을 살펴보고자 한다.
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