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면역관문억제제의 한계를 극복할 수 있는 수지상세포 기반 면역치료
우리 대학 생명과학과 강석조 교수 연구팀이 성장인자 FLT3L에 의해 종양 내에서 증대된 제1형 수지상세포(cDC1, conventional dendritic cell type 1)가 종양침윤 항암 CD8+ T 세포의 기능과 클론의 다양성을 향상한다고 7일 밝혔다.
제1형 수지상세포는 종양 유래 항원을 림프절로 운반하여 CD8+ T 세포에 제시하고, IL-12를 비롯한 사이토카인(cytokine)을 생성하여 T 세포의 항종양 면역반응을 촉진한다고 이해되어 왔다. 하지만, 종양내에 존재하는 제1형 수지상세포가 항종양 CD8+ T 세포의 분화와 이들의 다양성에 어떤 영향을 미치는 지는 알려진 바가 없다.
강 교수 연구팀은 종양미세환경 내 CD8+ T 세포를 asialoGM1 (asGM1) 발현을 기반으로 두 집단으로 구별하고, 기존 연구에서 밝혀진 종양 침윤 T 세포 아형(subset)과 비교한 결과, asGM1neg CD8+ T 세포는 자가재생능을 갖는 Tpex (precursor exhausted T cells)와 전사체가 유사하고, asGM1pos CD8+ T 세포는 탈진된(exhausted) 세포와 유사함을 확인했다.
연구팀은 종양 내에 수지상세포의 성장인자인 FLT3L를 발현시켜 수지상세포를 증대시키고 활성화하였을 때, asGM1neg CD8+ T 세포의 Tpex 특성은 더욱 강화되었으며, 동시에 asGM1neg CD8+ T 세포가 asGM1pos CD8+ T 세포로의 분화가 촉진되었는데, 이 때 asGM1pos CD8+ T 세포가 작용 T 세포(effector T cell)의 기능을 확보하면서 항암 면역기능이 향상됨을 확인하였다. 특히 연구팀은 이러한 분화가 제1형 수지상세포의 확장 및 활성으로 분비되는 IL-12에 의해 매개됨을 밝혔다. 연구팀은 나아가 항암치료의 혁신을 가져온 면역관문억제제인 PD-1 억제제 처리가 공통적으로 asGM1을 발현하는 작용 T 세포로의 분화를 유도함을 보였다.
하지만, 본 연구진은 놀랍게도 종양 내 FLT3L 발현은 PD-1 억제제와는 전혀 다른 T 세포 다이내믹스를 통하여 항종양 T 세포 클론의 다양성을 증대시킴을 밝혔다. 이러한 T 세포 수용체의 클론 다양성 증대는 면역관문억제제가 일부 환자에게만 작용하는 제한점을 극복하는 중요 전략이 될 것임을 시사하였다.
강석조 교수는 “본 연구는 제1형 수지상세포의 증대를 통하여 감춰져있던 종양항원의 제시를 증가시켰고, 이를 인식하는 새로운 항종양 CD8+ T 세포가 활성됨을 보인 연구”라고 언급하면서, “본 연구 결과는 면역관문억제제의 항암면역 활성기전과 차별적인 기전을 제시함으로써 합리적인 병용요법의 논거를 제공할 것으로 기대한다”라고 전했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `셀 리포트 (Cell Reports)’에 11월 30일 字 온라인판에 게재됐다 (논문명: Flt3L enhances clonal diversification and selective expansion of intratumoral CD8+ T cells while differentiating into effector-like cells). KAIST 생명과학과 전동민 박사(現 아이엠바이오로직스), 박지연 박사가 공동 제1저자로 연구를 주도하였고, 이슬기 박사과정 학생과 의과학대학원의 박종은 교수와 김효재 박사(現 아산병원)가 함께 참여하였다.
이번 연구는 한국연구재단의 바이오∙의료기술개발사업과 선도연구센터지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.01.07
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암세포 약물반응 예측 ‘그레이박스’ 개발
지난 수십 년간 많은 의생명과학자의 집중적인 연구에도 불구하고 여전히 국내 사망원인 1위는 암이다. 이처럼 암 치료가 난해한 이유는 환자마다 암 발생의 원인이 되는 유전자 돌연변이와 그로 인한 유전자 네트워크 변형이 서로 달라서 전통적인 실험생물학 접근만으로 표적치료를 적용하는 데에는 본질적인 한계가 있기 때문이다. 한편 딥러닝과 같은 소위 블랙박스(black-box) 방식의 인공지능 기술을 활용해 실험을 대체하고 데이터 학습을 통해 약물 반응을 예측할 수 있으나 이에 대한 생물학적 근거를 설명할 수 없어 결과를 신뢰하기 어려웠다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 인공지능과 시스템생물학을 융합해 암세포의 약물 반응 예측 및 메커니즘 분석을 동시에 이룰 수 있는 새로운 개념의 ‘그레이박스’ 기술을 개발했다고 3일 밝혔다.
조광현 교수 연구팀은 높은 예측 성능을 보이지만 그 근거를 알 수 없어 블랙박스로 불리는 딥러닝과 복잡한 대규모 모델의 경우 예측 성능의 한계를 지니지만 예측 결과에 대한 상세한 근거를 제시할 수 있어서 화이트박스로 불리는 시스템생물학 기술을 융합함으로써 두 기술의 한계를 동시에 극복할 수 있는 소위 ‘그레이박스’ 기술을 착안했다.
연구팀은 다양한 암종의 돌연변이 및 표적항암제 타겟 유전자 정보를 집대성해 분자 조절 네트워크 모델을 구축함으로써 여러 암종과 항암제의 약물 반응 예측에 활용될 수 있는 범용적 골격 모델을 우선 정립했다. 특히 다양한 암종에서 돌연변이가 빈번하게 발생하는 유전자들을 중심으로 전암(pan-cancer) 유전자 네트워크를 제작했고 표적항암제별 약물 반응과 관련된 돌연변이 및 연관 유전자들로 구성된 부분네트워크(sub-network)를 추출함으로써 약물 반응 예측을 위한 시스템생물학 모델을 제작했다.
연구팀은 이렇게 제작된 모델의 매개변수를 딥러닝 블랙박스 최적화기를 통해 결정하는 방식으로 트라메티닙, 아파티닙, 팔보시클립 세 개의 표적항암제 및 대장암, 유방암, 위암 세 개의 암종에 대한 그레이박스 모델을 구축했다. 완성된 모델의 약물 반응 컴퓨터시뮬레이션 결과는 각 암종별 약물반응의 민감도 차이를 보이는 세포주(cancer cell lines) 실험을 통해 비교 검증됐다.
특히 개발된 모델은 미국 국립암연구소(National Cancer Institute)의 돌연변이 정보 기반 약물 반응 예측으로는 동일한 반응을 보일 것으로 예상된 암세포주들이 실제로는 서로 다른 약물 반응을 보일 수 있다는 것을 정확히 예측했으며, 약물 반응의 차이가 발생하는 원인 또한 세포 주별 분자 네트워크 동역학의 차이로 상세히 설명할 수 있었다.
이번 연구 성과는 학습에 의한 시뮬레이션 모델 최적화를 통해 블랙박스 모델인 인공지능 기술의 높은 예측력과 화이트박스 모델인 시스템생물학 기술의 해석력을 동시에 달성한 새로운 약물 반응 예측 기술 개발이어서 그 의미가 크다. 특히, 발생 원인이 이질적이고 복잡한 네트워크 질환인 암에 대해 범용적으로 활용가능한 약물 반응 예측 원천기술이므로 향후 기술 고도화를 통해 다양한 종류의 암종 및 환자 맞춤형 치료 전략 제시에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
조광현 교수는 "인공지능 기술의 높은 예측력과 시스템생물학 기술의 우수한 해석력을 동시에 갖춘 새로운 융합원천기술로서 향후 고도화를 통해 신약 개발 산업의 활용이 기대된다ˮ고 말했다.
바이오및뇌공학과 김윤성 박사, 한영현 박사 등이 참여한 이번 연구 결과는 셀 프레스(Cell Press)에서 출간하는 국제저널 `셀 리포트 메소드(Cell Reports Methods)' 5월 20일 字 표지논문으로 출판됐다. (논문명: A grey box framework that optimizes a white box logical model using a black box optimizer for simulating cellular responses to perturbations)
논문링크: https://www.cell.com/cell-reports-methods/fulltext/S2667-2375(24)00117-6
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업 및 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구사업 등의 지원으로 수행됐다.
2024.06.03
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인공지능으로 인간 추론 능력 극대화시키다
최근 인공지능 기술이 인식, 생성, 제어, 대화와 같은 실제 문제를 빠르게 해결해 나감에 따라 인간의 역할과 일자리 생태계가 변화하고 있다. 인공지능의 발전 속도를 본다면 가까운 미래에는 인공지능이 인간보다 똑똑해질 수도 있다. 이와 반대로 인공지능을 이용해 인간의 사고력 자체를 향상시킬 순 없을까?
우리 대학 뇌인지과학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장) 연구팀이 인간의 빠른 추론 능력을 유도해 인과관계의 학습 효율을 향상할 수 있는 뇌 기반 인공지능 기술 개발에 성공했다고 31일 밝혔다.
우리는 일상생활에서 다양한 사건을 경험하며 세상의 다양한 요소에 대한 인과관계를 학습해 나가고, 공부할 때는 지식 조각들을 조합하며 통합적인 지식을 습득한다. 이러한 과정은 점진적으로 추론하는 베이시안 모델 또는 특정한 상황에서 한 번의 경험으로부터 빠르게 결론을 도출하는 고속추론 또는 원샷 추론이 있다.
연구팀은 이전 연구에서 인간의 원샷 추론 과정을 모델링하고 전두엽과 해마가 이러한 과정에 관여하고 있음을 규명한 바 있다. 이번 연구에서 이 모델에 인간의 원샷 추론 과정을 특정한 상태로 유도하기 위해 알파고에 사용된 바 있는 심층 강화학습 기술을 접목했다. 이는 강화학습 알고리즘이 인간의 원샷 추론 과정을 수없이 시뮬레이션하면서 전두엽과 해마가 가장 효율적으로 학습할 수 있는 최적의 조건을 탐색하는 과정으로 볼 수 있다.
연구팀은 126명의 인간 피험자를 대상으로 한 인과관계 학습 및 추론 실험에서 제안 기술을 사용해 학습했을 때 단순 반복 학습 대비 최대 약 40%까지 학습 효율이 향상됨을 보였다. 더 나아가 오랜 시간에 걸쳐 신중하게 학습하거나 몇 가지 단서만을 조합해 빠르게 결론을 도출하는 것 같은 개인별 학습 성향을 고려한 맞춤형 설계가 가능함을 보였다.
인간의 사고체계에 대한 뇌과학적인 이해를 바탕으로 원샷 추론과 같은 인간의 잠재적 능력을 극대화하는 이 기술은 차세대 인공지능의 중요한 도전과제 중 하나이며, 뇌 기반 인공지능 기술은 인간과 유사한 사고체계를 바탕으로 가치판단을 할 수 있으므로 장기적으로 인간과 인공지능이 협업하는 분야에서 인공지능의 신뢰성 및 윤리성을 높이는 데도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
개발 기술은 스마트 교육, 게임 콘텐츠 개발, 추론 능력 측정, 인지훈련 등 인간의 추론 학습과 관련된 모든 분야에 적용될 수 있다. 기존 기술은 단편적인 기억회상, 특정 인지기능, 정답률 증가와 같은 행동적 측면에 집중해 왔다면, 이번 기술은 인공지능을 이용해 과거의 경험을 일반화시키는 인간의 사고체계 자체를 높이는 가능성을 확인한 최초의 사례로 평가된다.
KAIST에서 연구를 주도한 제1 저자 이지항 교수(현 상명대 서울캠퍼스 조교수)는 "이번 연구를 통해 인간의 인지기능을 인공지능에 이식하여 뇌 기반 인공지능을 실현하는 사례를 보였고, 이를 통해 인간의 고위 수준 인지를 적절한 방향으로 유도할 수 있는 새로운 인간-인공지능 상호작용 패러다임을 제시했다ˮ라고 강조하며, 추후 "인간중심 인공지능 연구 개발뿐만 아니라 바이오메디컬 분야, 특히 정신 건강과 관련된 디지털 치료 분야에 적용했을 때 큰 파급력을 보일 것ˮ이라고 말했다.
연구 책임자인 이상완 교수는 "이번 기술의 잠재력은 인공지능의 방대한 지식을 인간이 빠르게 흡수할 수 있는 형태로 변환할 수 있다는 데 있다ˮ며, "챗 GPT, GPT-4와 같은 언어 인공지능에서 추출되는 다양한 정보를 인간이 빠르게 추론 학습할 수 있게 변환하거나, 게임이나 가상현실의 콘텐츠를 인간의 추론 과정에 맞게 최적화해 몰입도를 높일 수 있고, 반대로 몰입도를 적절한 수준에서 제어할 경우 중독을 완화하는 효과를 기대할 수 있다ˮ라고 말했다.
관련 기술은 국내 및 해외에 특허 출원된 상태이며, KAIST 기술설명회(테크페어)에 소개된 바 있다. 이상완 교수 연구팀은 이러한 뇌 기반 인공지능 원천기술의 파급력을 높이기 위해 2019년 KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터를 설립하고, 구글 딥마인드, 마이크로소프트 연구소, IBM 연구소, 옥스퍼드 대학 등 다양한 해외 연구팀들과 함께 국제공동연구를 수행해 오고 있다.
이번 연구는 `시뮬레이션 기반 실험 디자인을 이용한 인간의 인과관계 추론과정 제어'라는 제목으로 국제 학술지 셀(Cell)의 오픈 액세스 저널인 `셀 리포트(Cell Reports)'에 1월 호 온라인판에 1월 30일 자 게재됐다. (논문명: Controlling human causal inference through in-silico task design)
한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터, 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원 SW스타랩 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2024.01.31
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뇌종양 면역치료를 고 포도당 음료로?
뇌에서 발생하는 가장 흔한 악성 뇌종양인 교모세포종은 현재 수술, 항암화학요법, 그리고 방사선치료로 대표되는 암치료요법을 모두 동원해도 평균 생존 기간이 평균 15개월 정도밖에 되지 않는 치료가 매우 힘든 암종이다.
우리 대학 의과학대학원 이흥규 교수 연구팀이 교모세포종 실험 쥐 모델에서 고 포도당 음료 보충을 통해 뇌종양의 성장이 억제되는 현상을 관측했고 이에 더해 이러한 억제 효과가 장내 미생물의 특정 균주 변화를 통해 암세포 증식을 억제하는 항종양 면역반응을 증진한 작용원리를 규명했다고 16일 밝혔다.
장내 미생물은 우리 몸과 긴밀한 관련이 있으며, 악성종양에 대한 항종양 면역반응을 조절하는 데 중요한 역할을 하는 것으로 최근 연구에서 알려졌다. 하지만 대다수의 연구가 항종양 면역반응이 활성화된 흑색종과 같은 암종에서 연구가 이뤄졌으며, 뇌종양에 미치는 영향에 대해서는 거의 알려진 바가 없었다.
이번 연구에서 연구팀은 고 포도당 음료와 특정 균주의 복합처리가 뇌종양 내 면역세포 중 T 세포, 특히 CD4+ T 세포의 아형에서 세포독성 기능이 증대되는 것을 단일 세포 전사체 분석을 통해 확인했고, 더 나아가 암미세환경에서 탈진한 T 세포를 재활성화하는 면역관문억제제인 항 PD-1 항체와 복합처리시 탈진된 T세포 표면에 있는 단백질(PD-1)과 결합하여 T 세포 재활성을 유도하여 항암면역 치료의 효과를 더 증진함을 확인했다.
이러한 연구 결과는 기존 면역관문억제제의 효과가 미미했던 교모세포종에서 장내 미생물, 장내 미생물 유래 대사체, 또는 균주 유래 물질의 복합처리를 통해 항종양 면역기능을 향상하는 방식의 뇌종양 치료가 가능하다는 것을 보여주는 결과로, 추후 교모세포종에 항 PD-1 항체와 같은 면역관문억제제 치료를 적용하는데 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구를 주도한 KAIST 의과학대학원 김재호 박사는 "그동안 잘 알려지지 않은 장내 미생물 분석을 통해 뇌종양 성장을 억제할 수 있는 균주를 확보했으며 이러한 균주에 의한 항 뇌종양 면역조절 기전을 규명한 중요한 연구”라고 설명했다. 이흥규 교수는 “면역관문 치료제에 의한 뇌종양 치료 임상 시험 실패를 극복할 수 있는 대안으로 면역관문 치료제와 뇌종양 억제 유용 균주의 복합 치료를 통해 뇌종양 치료의 가능성을 보여준 동물실험 결과로 향후 장내 미생물을 이용한 항암 치료제 개발의 실마리를 제공할 것으로 기대한다ˮ 라고 연구 결과를 소개했다.
의과학대학원 김재호 박사(現, 미국 LA 소재 시티오브호프 암센터 방사선종양학과 박사후연구원)가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 생명과학 분야 국제 학술지 `셀 리포트 (Cell Reports)'에 10월 6일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Supplementation with a high-glucose drink stimulates anti-tumor immune responses to glioblastoma via gut microbiota modulation)
한편 이번 연구는 한국연구재단 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.10.16
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뇌의 선천적 수량 비교 원리 규명
뇌의 선천적 인지 기능들은 학습이나 훈련 없이 신경망의 구조적 특성으로부터 자발적으로 발생할 수 있는 것인가?
우리 대학 뇌인지과학과 백세범 교수 연구팀이 두뇌에서 발견되는 선천적 수량 비교 능력이 자발적으로 형성되는 원리를 설명했다고 7일 밝혔다.
주어진 사물들의 수량을 비교하는 기능은 동물이나 인간의 생존에 필수적인 능력이다. 동물 그룹 간 다툼, 사냥, 먹이 수집 등 많은 상황에서 주어진 변수들의 수량 비율이나 차이에 따라 동물들의 의사결정 및 행동이 달라져야 하기 때문이다. 학습을 거치지 않은 어린 개체들의 행동 관찰로부터 수량 비교 능력은 두뇌의 선천적 기능이라는 가능성이 제기됐지만 이러한 능력이 학습 없이 발생하는 원리에 대한 설명은 아직 제시되지 않았다.
백세범 교수 연구팀은 두뇌 모사 인공신경망 모델을 활용해, 학습이 전혀 이뤄지지 않은 심층신경망 구조에서 시각적 수량 비율 및 차이 정보의 인지 기능이 자발적으로 발생할 수 있음을 증명했다. 또한 두 수량의 비율과 차이라는 서로 다른 종류의 정보를 비교하는 기능이 하나의 공통적인 발생 원리로부터 파생될 수 있다고 설명했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이현수 박사과정, NYU 신경과학과 최우철 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘셀(Cell)’의 온라인 자매지 ‘셀 리포츠(Cell Reports)’ 7월 29일 자에 게재됐다. (논문명: Comparison of visual quantities in untrained neural networks)
연구팀은 먼저 전혀 학습을 거치지 않은 신경망에서 두 수량의 비율과 차이에 선택적으로 반응하는 개별 신경세포가 자발적으로 발생하는 것을 발견했다. 초기화된 심층신경망에서 다양한 비율 혹은 차이를 가지는 시각적 수량 정보가 주어졌을 때, 이에 선택적으로 반응하는 신경세포들이 다수 발견되며, 이들로부터 측정된 신경 활동은 실제 동물 실험에서 관측된 신경 활동 특성과 매우 유사함을 확인하였다. 또한 연구팀은 이를 이용하여 지금까지 보고되어 온 동물들의 수량 비교 행동 특성을 상당 부분 재현할 수 있음을 확인했다.
이에 더해, 연구팀은 수량 비교 기능 신경세포 회로 구조의 발생 원리를 계산신경과학적 모델을 통해 설명하고 검증했다. 신경망에서 발견된 비율/차이 선택적 신경세포의 특징적 연결구조를 분석해, 특정 값에 대한 선택성이 신경망 하위 계층에서 자발적으로 발생된 단순 증가, 단순 감소 신경 활동의 결합을 통해 형성될 수 있음을 보였다. 또한 이러한 신경 활동이 증가, 감소할 때 관찰되는 비선형성의 타입에 따라 각각 수량 비율 또는 수량 차이를 인지하는 신경세포로 분화될 수 있음을 연구팀은 확인했다.
이러한 결과들을 통해 연구팀은 학습이 전혀 이뤄지지 않은 두뇌에서 비율/차이 인지와 같은 선천적 수량 비교 기능이 발생하는 원리에 대한 근본적인 이해를 제시했다.
백세범 교수는 “이번 연구는 상당한 정도의 학습 과정이 필요할 것이라 여겨지던 두뇌의 수량 인지 및 비교, 연산 기능이 그 어떤 학습도 이뤄지지 않은 초기 두뇌의 구조에서 자발적으로 발생할 수 있음을 보이는 연구”라며, “발생 초기 신경망의 구조적/물리적 특성으로부터 다양한 선천적 고등 인지 기능이 발생할 수 있음을 시사함으로써 뇌신경과학 연구뿐 아니라 새로운 개념의 인공지능 연구에도 의미있는 방향을 제시할 수 있을 것이라 기대한다”고 언급했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업 및 원천기술개발사업, KAIST 특이점교수 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.08.07
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인공지능 기반 대장암 3차원 게놈 지도 최초 해독
세계 최초로 예전에 비해 최대 규모로 한국인 대장암 환자 3차원 게놈 지도를 작성하여 화제다.
우리 대학 생명과학과 정인경 교수 연구팀이 서울대학교 암연구소 김태유 교수 연구팀과의 공동연구를 통해 인공지능 기반 알고리즘을 활용, 한국인 대장암 환자의 3차원 게놈 지도를 최초로 제시했으며 이를 토대로 암 세포 특이적인 유전자 조절 기전을 통해 특정 종양유전자들이 과발현되는 현상을 규명했다고 24일 밝혔다.
1차원적 게놈 서열 분석에 기반한 현재의 암 유전체 연구는 종양유전자들의 과발현 기작을 설명하는데 한계가 있었다. 하지만 3차원 공간상에 게놈이 어떻게 배열되는지를 분석하는 3차원 게놈 (3D genome) 구조 연구는 이러한 한계를 극복 가능케 하고 있다. 본 연구에서는 정상 세포에서는 존재하지 않는 암 세포 특이적 염색질 고리(chromatin loop) 구조가 유전자 발현 촉진 인자인 인핸서와 종양유전자 사이의 상호작용을 형성하여 과발현을 유도하는 인핸서 납치(enhancer-hijacking) 현상에 초점을 두어 연구하였다.
우리 대학 생명과학과 김규광 박사과정이 주도한 이번 연구는 게놈간의 공간상 상호작용을 측정할 수 있는 대용량 염색체 구조 포착 Hi-C (High-throughput Chromosome Conformation Capture) 실험 기법을 활용하여 대장암 3차원 게놈 지도를 작성하고 대장암 특이적 3차원 게놈 변화를 환자 개개인별로 분석할 수 있는 인공지능 기반 알고리즘을 개발했다. 그 결과 공동연구팀은 광범위한 규모의 3차원 게놈 구조 변화와 이로 인한 다양한 종양유전자의 활성화를 확인했다.
연구팀은 이번 연구를 통해 암 특이적 3차원 게놈 구조의 변화로 인한 종양유전자 활성 기작을 명확히 제시하였으며 이로 인한 환자 예후와 약물 반응 등 임상적인 특성과의 연관성까지 제시해 맞춤 치료 원천기술 확보에 기여했다.
지금까지 암 세포주에 대한 3차원 게놈 구조 연구는 일부 보고 되었으나, 대규모 환자 암조직에 대한 연구는 조직 내 세포 이질성, 종양 순도, 암세포 이질성 등의 문제로 인한 정밀 암 특이적 3차원 게놈 구조 분석의 한계로 수행되지 못하였다.
반면에 이번 연구에서 연구팀은 AI 기반 알고리즘으로 환자 개인 종양 조직으로부터 얻어진 복잡한 신호를 해석할 수 있었으며 그 결과 최대 규모인 환자 40명의 종양 조직과 인접한 정상 대장 조직을 사용해 3차원 게놈 지도를 작성할 수 있었다. 또한 DNA 서열정보를 보여주는 전장유전체 지도의 경우 다양한 인종에 대해 생산되고 있고 한국인의 전장유전체 지도 또한 개발되었으나 한국인 3차원 게놈 지도, 특히 종양 조직에 대한 3차원 게놈 지도는 이번 연구에서 최초로 제시됐다.
이번 연구 결과는 국제 학술지, `셀 리포츠(Cell Reports, IF=9.995)'에 7월 13일 자로 출판됐다. (논문명: Spatial and clonality-resolved 3D cancer genome alterations reveal enhancer-hijacking as a potential prognostic marker for colorectal cancer)
서울대학교병원 혈액종양내과 김태유 교수는 “이러한 결과는 개별 암 환자들마다 서로 다르게 나타나는 종양 이질성을 이해하는 데 매우 중요한 요소가 될 수 있으며, 이를 이용한 환자 맞춤형 치료 연구의 시발점이 될 것이다”라고 말했다. 생명과학과 정인경 교수는 “기존의 점돌연변이나 유전체 변이만으로는 설명이 어려운 암 유전체를 3차원 게놈 구조 관점에서 재해독하고 신규 암 타겟을 발굴할 수 있는 수 있는 새로운 접근법을 제시했다”라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 서경배과학재단의 지원을 받아 수행됐다.
2023.07.24
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비만이 성병 헤르페스를 억제하는 메커니즘 규명
우리 연구진이 성병을 일으키는 2형 헤르페스 감염에 대해 비만인 암컷 생쥐가 더 높은 저항성을 갖는다는 사실을 밝혔다. 나쁘기만 할 것 같은 비만이 오히려 도움이 되는 역설적인 현상을 관찰한 것이다.
※ 2형 헤르페스: 헤르페스 바이러스의 일종으로 주로 성병을 일으키는 것으로 알려짐. 여성이 남성보다 더 높은 감염률을 보이는 것으로 알려짐.
의과학대학원 이흥규 교수 연구팀이 비만이 여성 생식기를 통한 단순 2형 헤르페스 바이러스(herpes simplex virus type 2) 감염에 대해 저항성을 강화하는 현상을 발견했으며, 그 메커니즘을 규명했음을 6일 밝혔다.
비만은 종양 등 각종 질병에 대해 안 좋은 영향을 끼치는 인자로 잘 알려져 있다. 하지만, 여성 생식기를 통한 2형 헤르페스 감염 시 질 내 공생미생물과 감마델타 T세포의 상호작용을 통해 바이러스에 저항성이 생긴다는 사실을 연구팀은 발견했다.
여성의 생식기 내에는 젖산균을 포함한 공생미생물이 서식하고 있다. 비만인 여성은 마른 여성과는 질 내 공생미생물의 조성이 다른 것으로 알려져 있는데, 연구팀은 비만인 암컷 생쥐의 질 내에는 장에서 유래한 것으로 보이는 균들이 섞여 있는 것을 발견했다.
연구팀은 장에서 유래된 것으로 보이는 비만 암컷 생쥐의 질 내에 유입된 균들이 아미노산의 일종인 아르기닌을 활발하게 생산하고 있다는 사실을 발견했고, 아르기닌이 바이러스 초기 감염에 중요한 역할을 한다는 사실을 발견했다.
연구팀은 이어서 아르기닌이 질 내의 감마델타 T 세포의 항바이러스 면역반응을 강화하고, 적응 면역세포가 활성화되는 시기보다 이른 시기에 바이러스 감염과 전파를 이미 억제하고 있음을 발견했다.
연구를 주도한 의과학대학원 이흥규 교수는 "이번 연구는 비만이 특정 감염 질병에는 도움이 될 수도 있다는 사실을 밝혔다는 점에서 의의가 있고, 앞으로 비만인 환자들의 바이러스 감염증 치료에 참고가 될 것이며, 연구 결과를 바탕으로 분자 메커니즘을 응용해 항바이러스제 개발에 박차를 가할 것이다ˮ고 연구의 중요성을 설명했다.
비만이 바이러스를 억제하는 현상을 발견하고 그 메커니즘을 규명한 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구지원사업 및 바이오의료기술개발사업의 지원으로 수행됐으며, 의과학대학원 박장현 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 생명과학 분야 국제학술지 `셀 리포트(Cell Reports)'에 지난 11월 8일 字 게재됐다.
2022.12.06
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RNA 활용해 퇴행성 관절염 획기적 조기진단 가능성 열어
우리 대학 생명화학공학과 김유식 교수와 분당서울대병원 류마티스내과 이윤종 교수 공동 연구팀이 골관절염(Osteoarthritis)을 유발하는 주요 인자를 찾아냈다고 31일 밝혔다.
골관절염은 뼈의 관절면을 감싸고 있는 관절 연골이 마모돼 연골 밑의 뼈가 노출되고, 관절 주변 활액막에 염증이 생겨서 통증과 변형이 발생하는 질환이다. 흔히 퇴행성 관절염이라고도 불리며, 관절 질환 중에서 가장 많이 발생하는 질환이다.
연구팀은 골관절염의 발병 과정 중 손상된 연골에서 염증을 일으켜 세포사멸을 촉진하는 물질이 미토콘드리아 이중나선 RNA(mitochondrial double-stranded RNA, 이하 mt-dsRNA)라는 것을 밝혔다.
이번 연구는 골관절염에서 발견되는 다양한 증상들의 원인을 mt-dsRNA라는 개념을 통해 하나로 통합함으로써 골관절염 진단 및 치료에 획기적인 방안을 제시할 것으로 기대된다.
생명화학공학과 박사과정에 재학 중인 김수진 학생과 이건용 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `셀 리포트(Cell Reports)' 지난 8월 9일 字에 게재됐다. (논문명 : Mitochondrial double-stranded RNAs govern the stress response in chondrocytes to promote osteoarthritis development)
골관절염은 우리나라 70세 이상의 여성 인구에서 약 50%의 유병률을 보이는 매우 흔한 질환이다. 골관절염은 일반적으로 노화와 함께 진행되기 때문에 초기에 이들을 구분하는 데 한계가 있다. 골관절염의 진행을 늦추기 위해 증상의 심각성에 따라 약물을 활용한 보존적 치료 혹은 수술을 비롯한 다양한 시도를 활발히 하고 있지만, 기존 접근방법으로 골관절염이 완치될 것이라는 기대를 하기는 어려운 상황이다. 연구팀은 질병의 발병 및 진행 메커니즘을 분석함으로써 골관절염의 조기진단과 완치에 한 걸음 다가갈 수 있는 완전히 새로운 표적 물질을 찾고자 했다.
이중나선 RNA(dsRNA)는 비정상적인 면역반응을 유발해 세포사멸 및 염증반응을 촉진한다고 알려져 있다. dsRNA의 과발현은 다양한 퇴행성 질환과 밀접한 관련이 있어 dsRNA의 조절은 건강한 세포를 유지하기 위해 필수적이다. 세포에서 dsRNA를 생성하는 대표적인 기관은 세포에 에너지를 제공한다고 알려진 미토콘드리아다. 미토콘드리아는 자체 생산하는 dsRNA를 세포질로부터 분리해 dsRNA의 노출과 이에 따른 면역반응을 막는다. 하지만 자극 혹은 세포 스트레스에 의해 mt-dsRNA가 세포질에 노출되면 RNA가 면역반응 단백질에 의해 인지돼 비정상적인 면역반응을 일으킬 수 있다.
연구팀은 골관절염에서 미토콘드리아의 손상과 원인을 알 수 없는 면역반응 단백질의 활성화가 관찰된다는 점에 착안해 mt-dsRNA가 골관절염 발병에서 중요한 기능을 할 것이라는 가설을 세웠다.
연구팀은 연골세포에서 구축한 골관절염 모사 환경에서 mt-dsRNA가 미토콘드리아 외부로 노출돼 선천성 면역반응 단백질에 의해 인지됨에 따라 면역반응을 일으킨다는 것을 확인했다. 또한 골관절염 환자들의 무릎 활막액 및 연골 조직과 골관절염 생쥐 모델의 연골에서도 mt-dsRNA가 유의미하게 증가해 있는 것을 확인했다.
특히, 다른 관절 질환인 류마티스 관절염과 통풍 환자들의 활막액과 비교했을 때 골관절염 환자들의 활막액에서 더 많은 양의 mt-dsRNA가 검출됐다. 또한 초기 골관절염을 앓고 있는 환자들의 연골에서 mt-dsRNA가 많이 증가했다. 따라서 연구팀은 골관절염을 특이적으로 조기진단 할 수 있는 바이오마커로서 mt-dsRNA의 가능성을 제시했다.
더 나아가 연구팀은 골관절염의 전도유망한 치료법 중 하나인 자가포식(Autophagy)의 치료 메커니즘에서 mt-dsRNA의 역할을 규명했다. 연구팀은 자가포식이 세포질에서 mt-dsRNA를 제거함으로써 골관절염의 증상을 완화할 수 있다는 사실을 밝힘으로써 골관절염 치료를 위한 신개념의 표적 물질로서 mt-dsRNA을 제시했다.
생명화학공학과 김유식 교수는 "이번 연구는 세포 수준의 골관절염 모사 환경에서 mt-dsRNA의 기능 규명을 넘어서 실제 골관절염 생쥐 모델의 연골 및 환자의 인체유래물에서 mt-dsRNA의 특이적인 발현 증가를 검증했다ˮ면서 "골관절염처럼 미토콘드리아 손상이 관찰되는 알츠하이머를 비롯한 퇴행성 질환의 발병 메커니즘 분석에 mt-dsRNA를 활용한다면 효과적인 치료전략을 마련하는데 유용할 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 신진연구자지원사업과 박사과정생 연구장려금 지원사업의 지원을 받아 수행했다.
2022.08.31
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인공지능의 오랜 난제를 뇌 기반 인공지능으로 풀다
우리 대학 바이오및뇌공학과 이상완 교수(신경과학 인공지능 융합연구센터장) 연구팀이 뇌 기반 인공지능 기술을 이용해 인공지능의 난제 중 하나인 과적합-과소적합 상충 문제를 해결하는 원리를 풀어내는 데 성공했다고 5일 밝혔다.
이상완 교수와 김동재 박사(現 뉴욕대학교 박사후 연구원)가 주도하고 우리 대학 정재승 교수가 참여한 이번 연구는 `강화학습 중 편향-분산 상충 문제에 대한 전두엽의 해법'이라는 제목으로 국제 학술지 셀(Cell)의 오픈 액세스 저널인 `셀 리포트(Cell Reports)'에 지난해 12월 28일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Prefrontal solution to the bias-variance tradeoff during reinforcement learning)
최근 인공지능 모델들은 다양한 실제 문제들에 대해 최적의 해법을 제시하지만, 상황 변화에 유동적으로 대응하는 부분에 있어서는 여전히 어려움을 겪고 있다. 기계학습에서는 이를 과소적합-과적합의 위험성 (underfitting-overfitting risk) 또는 편향-분산 상충 문제(bias-variance tradeoff)라 하며 오랫동안 연구됐지만, 실제 세계와 같이 상충 조건이 계속 변하는 상황에서의 명확한 해법은 아직 제안된 바가 없다.
반면 인간은 현재 주어진 문제에 집중하면서도(과소적합 문제 해결), 당면 문제에 과하게 집착하지 않고(과적합 문제 해결) 변하는 상황에 맞게 유동적으로 대처한다. 연구팀은 뇌 데이터, 확률과정 추론 모형, 강화학습 알고리즘을 이용해 인간의 뇌가 이 문제를 어떻게 해결하는지에 대한 이론적 틀을 마련하고 이로부터 유동적인 메타 강화학습 모델을 도출해냈다.
놀랍게도 인간의 뇌는 중뇌 도파민 회로와 전두엽에서 처리되는 `예측 오차'의 하한선(prediction error lower bound)이라는 단 한 가지 정보를 이용해 이 문제를 해결한다. 우리의 전두엽, 특히 복외측전전두피질은 현재 내가 사용하고 있는 문제 해결 방식으로 주어진 문제를 얼마나 잘 풀 수 있을지에 대한 기대치의 한계를 추정하고(예: `이렇게 풀면 90점까지는 받을 수 있어'), 변화하는 상황에 맞춰 최적인 문제 해결전략을 유동적으로 선택하는 과정 (예: `이렇게 풀면 기껏해야 70점이니 다르게 풀어보자')을 통해 과소적합-과적합의 위험을 최소화하게 된다.
이상완 교수 연구팀은 2014년 해당 전두엽 영역이 환경의 불확실성을 바탕으로 강화학습전략을 유동적으로 조절하는 데 관여한다는 사실을 처음 발견했고(`뉴런(Neuron)' 학술지에 발표), 2015년에는 인과관계 추론 과정에도 관여한다는 사실을 발견했다(`PLOS Biology' 학술지에 발표). 이어 2019년에는 해당 뇌 영역이 문제의 복잡도까지 고려할 수 있다는 사실을 발견했다(`네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 학술지에 발표).
이러한 일련의 연구 결과들은 자신의 학습 및 추론 능력을 스스로 평가하는 인간의 메타 인지 능력을 보여주는 증거로, 이 능력을 바탕으로 인공지능이 풀기 어려워하는 현실 세계의 다양한 상충적 상황들을 풀어낼 수 있다는 `전두엽 메타 학습 이론'을 정립한 바 있다(`사이언스 로보틱스(Science Robotics)' 학술지에 발표). 이번 연구는 이 이론에 기반해 인공지능의 오랜 난제 중 하나인 과소적합-과적합 상충 문제를 실제로 풀어낸 최초의 사례로 평가된다.
연구를 통해 개발된 메타 강화학습 모델을 이용하면 간단한 게임을 통해 인간의 유동적 문제 해결 능력을 간접적으로 측정할 수 있다. 더 나아가 스마트 교육이나 중독과 관련된 인지 행동치료에 적용할 경우 상황 변화에 유동적으로 대처하는 인간의 문제 해결 능력 자체를 향상할 수 있을 것으로 기대된다. 차세대 인공지능, 스마트 교육, 인지 행동치료 등 다양한 분야에 파급력이 큰 원천 기술로 최근 국내 및 해외 특허 출원이 완료된 상태다.
연구를 주도한 제1 저자 김동재 박사는 "인간 지능의 특장점에 대한 이해가 얼마나 중요한지 보여주는 연구 중 하나ˮ라고 말했다. 연구 책임자인 이상완 교수는 "인공지능이 우리보다 잘 푸는 문제가 많지만, 반대로 인공지능으로 풀기 어려운 문제들이 우리에게는 정말 쉽게 느껴지는 경우들이 많다. 인간의 다양한 고위 수준 능력을 인공지능 이론 관점에서 형식화하는 연구를 통해 인간 지능의 비밀을 하나씩 풀어나갈 수 있을 것으로 기대된다ˮ라며 "이러한 뇌 기반 인공지능 연구는 인간의 지능을 공학적으로 탐구하는 과정으로 볼 수 있으며, 인간과 인공지능이 서로 도우며 함께 성장해 나갈 수 있는 명확한 기준점을 마련할 수 있을 것ˮ이라고 말했다. 이상완 교수는 뇌 기반 인공지능 연구의 독창성과 도전성을 인정받아 구글 교수 연구상과 IBM 학술상을 받은 바 있다.
연구팀은 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 설립한 KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터에서 기반 기술을 활용해 인간 지능을 모사한 차세대 인공지능 모델을 개발하고, 아울러 딥마인드, IBM 인공지능 연구소, MIT, 옥스퍼드 대학 등 국제 공동연구 협약 기관과 공동연구를 통해 기술의 파급력을 높여나갈 계획이라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터, 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.01.05
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효율적 정보 처리를 위한 뇌신경망의 최적화 구조 형성 원리 규명
우리 대학 바이오및뇌공학과 백세범 교수 연구팀이 대뇌 시각 피질 회로가 정보처리에 가장 최적화된 구조를 자발적으로 형성하는 원리를 밝혔다.
이번 연구 결과는 수 십년간의 뇌신경과학 연구에서 그 원리를 명확히 밝혀내지 못했던 시각 피질 기능성 지도들의 복합 구조 형성의 기작을 규명한 것으로, 수학적 모델의 도입을 통해 복잡한 생물학적 신경망 구조의 기원을 찾아낸 성공적인 연구로 평가된다.
연구팀은 망막 신경세포들이 초기 발생 단계에서 일정한 물리적 공간 분포 패턴을 형성하는 과정에서 다양한 종류의 정보 처리 회로가 자발적으로 생성될 뿐만 아니라, 이 패턴으로부터 시각 피질의 기능성 뇌지도들의 규칙적이고 효율적인 복합적 구조가 형성됨을 밝혀냈다.
바이오및뇌공학과 송민 박사과정과 장재선 박사가 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘셀(cell)’의 온라인 자매지 ‘셀 리포츠(Cell Reports)’ 1월 5일 자에 게재됐다. (논문명: Projection of orthogonal tiling from the retina to the visual cortex).
포유류의 일차시각피질 신경세포들은 눈으로부터 입력된 시각 정보의 색, 물체의 형태를 이루는 선분의 각도, 폭 등의 기본적인 시각 정보를 구별하여 전기적 신호로 부호화 한다. 예를 들어 시각 자극의 방향에 따라 반응의 정도가 달라지는 성질인 방향 선택성(orientation selectivity)을 가지는 세포들은 물체의 형태를 구별하기위해 필요한 윤곽선에 대한 정보를 선택적으로 처리한다.
이러한 시각 피질 세포들의 방향 선택성, 공간 주기성등의 성질은 시각 피질 상에서 연속적, 주기적인 형태로 변하는 기능성 지도 (functional map) 구조를 형성하는데, 이 지도들의 구조는 서로 독립적으로 형성되는 것이 아니라 서로 수평, 또는 수직 관계를 이루며 매우 효율적인 짜임새 구조(efficient tiling)를 이룬다. 이를 통해 시각 피질의 모든 국소 영역에서 정보 요소들을 손실없이 효율적으로 부호화할 수 있도록 만드는 대주(hypercolumn) 구조를 형성하는데, 시각 정보처리의 핵심이 되는 이러한 기능성 구조가 어떻게 발생하는지에 대해서는 밝혀진 바가 없었다.
연구팀은 수학적 모델에 기반한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 포유류의 망막에서 발견되는 신경절 세포들이 단순한 물리적 상호작용을 통해 시각 정보의 입력이 없는 상태에서도 놀라울 정도로 효율적인 공간적 배치를 자발적으로 형성할 수 있음을 확인하였다.
연구팀은 이러한 구조가 시각 피질로 투영되어 시각 피질의 다양한 기능성 뇌지도들을 형성됨과 동시에, 그 지도들 간의 상호 짜임새를 정보처리에 가장 최적화된 형태로 구성할 수 있음을 보였다. 뇌의 주요 정보 처리 회로에 대한 설계도가 이미 망막 단계의 신경망이 형성되는 과정에서 자발적으로 발생함을 증명한 것이다.
백세범 교수는 “시각 정보처리의 핵심 구조인 시각 피질의 기능성 지도가 어떻게 자발적으로 발생하는지 규명하였을 뿐 아니라, 다양한 정보를 처리하는 각각의 뇌신경망 회로 구조가 단순한 물리적 상호작용에 의해 가장 효율적인 형태의 복합 구조를 형성할 수 있음을 처음으로 증명한 연구다" 라고 언급했다.
이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업 및 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.01.06
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포유류 종마다 시각 뇌신경망 구조 다른 원인 밝혀
바이오및뇌공학과 백세범 교수 연구팀이 포유류 종들의 시각피질에서 서로 다른 뇌신경망 구조가 형성되는 원리를 밝혔다.
이번 연구결과는 시스템 뇌신경과학 분야에서 수십 년간 설명되지 못했던 문제를 이론적 접근과 계산적 모델 시뮬레이션을 통해 해답을 제시한 계산뇌과학 연구의 성공적인 예시로 평가된다.
연구팀은 두뇌의 시각피질과 망막에 분포하는 신경세포들 간의 정보 추출 비율을 분석함으로써 특정 포유류 종이 갖는 시각피질의 기능적 구조를 예측할 수 있음을 밝혀냈다.
연구팀은 서로 다른 크기의 망막과 시각피질 사이의 신경망 연결 모델을 시뮬레이션 해 두 정보 처리 영역 사이에 대응되는 신경세포의 비율이 달라짐에 따라 완전히 다른 두 가지 구조의 기능성 뇌지도가 형성됨을 보이고, 이 결과가 실제 실험에서 관측되는 신경망 구조와 일치함을 증명했다.
장재선, 송민 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘셀(cell)’의 온라인 자매지 ‘셀 리포츠(Cell Reports)’ 3월 10일 자에 게재됐다. (논문명 : Retino-cortical mapping ratio predicts columnar and salt-and-pepper organization in mammalian visual cortex)
포유류의 시각피질에서는 시각 자극의 방향에 따라 반응의 정도가 달라지는 성질인 방향 선택성(orientation selectivity)을 갖는 세포들이 관측된다. 원숭이, 고양이 등의 종에서는 이 세포들의 선호 방향이 연속적, 주기적인 형태로 변하는 방향성 지도(orientation map) 구조를 형성하는 반면, 생쥐 등의 설치류에서는 마치 소금과 후추를 뿌려 놓은 듯한 무작위에 가까운 형태로 분포해, 이를 소금-후추 구조(salt-and-pepper organization)라 한다.
동일한 역할을 수행하는 것으로 보이는 기능성 뇌신경망이 이렇게 종에 따라 다른 구조를 갖는 원인을 찾기 위해 지난 수십여 년 간 다양한 연구가 진행됐으나, 아직까지도 이를 결정하는 요인에 대해서는 명확하게 알려진 바가 없었다.
이러한 원리를 규명하기 위해 연구팀은 서로 다른 크기의 망막과 시각피질이 연결될 때 동일한 망막 신호를 샘플링하는 시각피질 세포의 비율이 달라지게 된다고 가정했다. 이러한 조건에서 망막-시각피질 신호의 샘플링 형태를 시뮬레이션 하여 샘플링 비율에 따라 시각피질에서 형성되는 기능성 지도의 구조가 완전히 다르게 결정될 수 있음을 발견했다.
이 결과를 기반으로 연구팀은 다양한 종들에 대한 망막 및 시각피질 데이터를 종합적으로 비교해 시각피질이 클수록, 또 망막이 작을수록 연속적인 방향성 지도가 형성되는 경향이 있음을 확인했다.
또한, 기존의 연구에서 확인된 포유류 여덟 종의 시각피질-망막 크기 비율을 기반으로 한 모델을 정량적으로 시뮬레이션하고, 이 결과가 실험에서 관측된 것과 같이 방향성 지도 존재 여부에 따라 두 그룹으로 명확히 나누어짐을 확인했다.
이러한 결과는 다른 종으로 진화가 이뤄질 때, 감각기관의 크기와 같은 지극히 단순한 물리적인 조건의 차이에 의해서도 뇌신경망의 구조가 완전히 다른 방향으로 변화될 수 있음을 뜻한다. 이는 다양한 생물학적 구조가 기존의 생각보다 훨씬 단순한 물리적 요소들의 차이에 의해 예측되거나 설명될 수 있음을 보여준다.
백세범 교수는 “이미 오랫동안 알려져 있었으나 그 의미를 찾아내지 못했던 데이터들과 이론적인 모델을 결합해 새로운 발견을 도출해낸 의미 있는 연구이다”라며 “뇌 과학뿐만 아니라 계통분류학, 진화생물학 등 생물의 기능적 구조와 관련된 다양한 생물학 분야에서 이론적 모델 연구의 역할에 대한 중요한 시각을 제공할 것이다”라고 언급했다.
이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업 및 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.03.11
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김진우 교수, 발달과정 세포 간 정보전달 원리 규명
우리 대학 생명과학과 김진우 교수 연구팀이 호메오 단백질의 세포 간 이동으로 인해 세포와 세포 사이에서 정보가 전달될 수 있음을 규명했다.
호메오 단백질은 DNA에 결합하는 능력을 가진 전사인자로, 세포가 어떤 신체부위로 발달할지 운명을 결정하는 역할을 한다고 알려져 있다. 따라서 어떤 호메오 단백질을 가지고 있는지에 따라 동일한 DNA를 가진 세포들의 유전자 발현 양상이 달라져, 뇌·심장·피부 등 상이한 특징을 가지는 신체 기관으로의 발달이 가능해진다.
기존 학설에서는 친수성 물질은 소수성인 세포막을 통과하지 못하므로, 친수성인 호메오 단백질도 만들어진 세포 안에서만 작용한 뒤 소멸된다고 여겼다. 그러나 호메오 단백질이 세포막을 자유롭게 통과해 주변 세포로 이동한다는 주장도 있어, 약 30년간 학계의 논란이 되어 왔다.
이은정 박사가 제1 저자로 참여한 연구팀은 기존 세포생물학의 정설을 깨고, 호메오 단백질이 대부분 세포막 밖으로 분비될 수 있음을 입증했다. 연구팀이 인간의 160여 개 호메오 단백질을 분석한 결과 그 중 95%가 세포의 외부로 분비되어 주변 세포로 이동한 것을 확인했다.
그뿐만 아니라 연구팀은 세포의 외부로 분비되기 위한 조건으로써 호메오 단백질 내부에 소수성 아미노산 잔기가 필요하다는 것도 증명했다.
김진우 교수는 "이 연구를 통해 세포 간 이동이 호메오 단백질들이 가지는 일반적인 특성임이 증명됐다ˮ고 말하며, "이 연구가 30년 가까이 이어져 온 호메오 단백질의 세포 간 이동현상 논란에 종지부를 찍는 중요한 전환점이 될 것으로 본다ˮ라고 연구 의의를 설명했다.
이 연구 성과는 과학기술정보통신부․한국연구재단 기초연구사업(중견연구, 선도연구센터, 글로벌연구실) 등의 지원으로 수행되었으며 생명과학 분야의 세계적 학술지인 `셀 리포트(Cell Reports)'에 7월 16일 게재됐다.
□ 그림 설명
(그림 1) 호메오단백질의 세포 분비능 평가 결과
세포 외부로 분비된 호메오단백질을 검출하기 위해 세포 배양액의 호메오단백질 상대량을 조사했다(왼쪽 푸른색 바탕의 검은색 이미지). 3가지 다른 세포주를 이용해 검출하고, 각 결과를 병합해 오른쪽 모식도에 나타냈다(흰색: 3가지 세포주 모두에서 분비된 호메오단백질 / 회색: 3가지 세포주 모두에서 분비되지 않은 호메오단백질)
(그림 2) 호메오단백질의 세포간 이동 모델
호메오단백질의 분비 능력은 호메오도메인의 존재와 더불어 호메오단백질의 3차원 구조(호메오도메인 외부에 존재하는 소수성 아미노산잔기에 따라 정해짐)에 의해 결정된다. 세포 바깥 공간으로 분비된 호메오단백질는 세포 표면에 존재하는 프로테오클리칸의 당사슬과 결합을 통해 축적된 뒤 인접한 세포의 세포막을 침투해 세포 내부로 들어간다. 세포로 침투한 호메오단백질들은 해당세포에서 유전자 및 단백질 발현 등의 과정을 조절함으로써 세포의 발달과 유지에 관여한다.
2019.07.19
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