연구목표

생체조직 및 세포내에서 일어나는 프로세스는 여러 효소와 기질로 이루어진 커다란 생화학 네트워크의 결과물이다. 이를 이해하고 조작하기 위해선 네트워크를 구성하는 요소와 그들 간의 상호작용을 수치화해 정량적으로 분석해야 한다. 본 연구실의 연구목표는 생물 네트워크의 정량적인 분석을 통해 네트워크의 오류에서 발생되는 여러 질환의 발병을 이해하고 신개념의 세포조절 기술을 제시하여 새로운 치료방법을 도출하고자 한다.

연구방법

본 연구실은 생물학의 실험적 방법론과 공학의 수학적 분석방법을 결합하여 생물시스템내의 다양한 네트워크를 분석하고 이해하는데 그 초점이 맞춰져 있다. 세포 조절 네트워크 분석을 통해 얻어진 네트워크의 특성 및 기능을 다양한 세포주 및 생체조직 샘플을 활용하여 실험적으로 검증하고 실험 결과를 다시 모델의 반영하여 보다 정밀하고 포괄적인 모델을 확립한다. 이렇게 완성된 모델을 활용하여 암 발생 및 사멸, 그리고 신경성 질환 같은 상황에서 네트워크의 구성 변화에 따른 세포내 반응을 예측하는 알고리즘을 개발하는데 사용하고자 한다. 이러한 연구방법을 통해 참여연구원들로 하여금 실험과 모델링의 융합 학문을 경험하고 습득할 수 있는 기회를 제공할 것이다. 본 연구실에서의 세부 연구 주제와 내용은 다음과 같다.

연구내용

1. 세포내 이중가닥 RNA 네트워크

이중가닥 RNA는 바이러스에 특이적으로 존재하는 RNA로 포유류 세포에서는 면역반응을 일으킨다고 알려져 있다. 바이러스가 포유류 세포로 침투하면 바이러스에서 유래된 이중가닥 RNA가 총 4 종류의 선천성 면역반응 단백질에 의해 인지된다. 이중가닥 RNA와 결합하여 활성화된 단백질들은 다양한 세포신호체계를 조절함으로써 염증반응을 일으키고 세포사멸을 유도한다. 하지만 최근 들어 바이러스에 감염되지 않은 세포에서도 이중가닥 RNA가 만들어지고 이들은 이중가닥 RNA를 인지하는 선천성 면역 반응 단백질을 통해 세포주기 같은 다양한 생물 프로세스를 조절한다는 연구 결과들이 보고되고 있다. 또한, 선천성 면역 반응 단백질들은 암 발생 및 암세포 사멸뿐만 아니라 치매, 헌팅턴 무도병 같은 신경성 질환들과 밀접한 관계가 있다고 알려졌다.

본 연구실에서는 바이러스 감염이 되지 않은 인간 암세포를 이용하여 세포내 자연적으로 존재하는 이중가닥 RNA를 규명하고 이중가닥 RNA와 RNA 결합 단백질의 기능을 분석하고자 한다. 차세대 염기서열 분석기법 (Next Generation Sequencing, NGS)을 적극 활용하여 이중가닥 RNA를 체계적으로 찾고 이들과 상호작용하는 단백질을 밝힘으로써 이중가닥 RNA의 세포내 기능을 규명하고 이를 다양한 세포주에서 실험적으로 검증한다. 이렇게 얻어진 데이터를 기반으로 이중가닥 RNA를 매개로 한 새로운 전사 후 조절 네트워크를 성립하고 네트워크의 작동 원리를 시스템 생물학적 방법으로 분석한다.

본 연구는 감염되지 않은 세포를 사용하지만 본 연구의 결과로 만들어질 이중가닥 RNA 조절 네트워크 모델은 바이러스 감염 및 이중가닥 RNA가 활용되는 여러 생물 프로세스를 보다 포괄적으로 분석하고 이해하는데 쓰일 것이다. 본 연구의 결과를 토대로 세포 고유의 이중가닥 RNA와 RNA 결합 단백질을 이용한 신개념의 세포조절 기술을 제시하고 응용하여 바이러스 감염, 암 발생, 신경성 질환 등의 발병 이해와 치료방법을 도출하고자 한다.

2. RNA FISH를 통한 새로운 암 진단법 개발

현재 대부분의 암 진단은 세포 형태 (cell morphology), DNA FISH 분석을 통한 유전체 변이 (fusion gene), 그리고 FACS를 이용한 단백질 바이오 마커 발현 등을 기반으로 이루어지고 있다. 근래에는 암 발생 및 진행에서 전사 후 일어나는 조절 (modification, splicing, translation)의 역할 규명을 통한 새로운 바이오 마커 성립 및 환자 맞춤형 항암치료 개발이 활발히 진행 중이다. 본 연구실에서는 RNA FISH와 이를 통해 얻어진 유전자 발현 패턴 이미지 분석을 활용한 새로운 암 진단법을 개발하고자 한다. 다양한 암 샘플에서 만들어진 세포주와 임상샘플에서 적용 가능한 FISH 실험 방법을 성립하고 데이터 정량화를 통한 체계적인 암 진단법을 구축한다. 또한, RNA FISH를 활용하여 항암제 투여 후 일어나는 유전자 발현 변화를 수치화해 새로운 항암치료법 개발을 위한 가이드라인을 제시하고자 한다.

3. 세포주기에서 이미지 수치화를 위한 실험방법 및 분석법 개발

세포주기는 다양한 유전자들의 발현이 여러 단계에서 조절되는 고도로 조직화된 과정이다. 이러한 조절을 통해 세포분열 과정에서 정확한 DNA복제와 염색체 분리가 일어난다. 본 연구실에서는 현광 이미지 분석을 통해 세포주기에서 일어나는 유전자 발현 패턴을 수치화하여 정량적인 분석방법을 제시할 계획이다. 유전자 발현정도 뿐만 아니라 세포내 발현 패턴 (subcellular localization) 및 시간에 따라 변해가는 다이나믹스 (dynamics)를 정량적으로 분석하여 세포분열 조절 모델을 성립하고 이를 실험을 통해 검증한다. 이를 통해 현광 이미지 분석을 활용한 세포단위 (single-cell level)에서의 분석법을 제시하고 세포주기뿐만 아니라 세포성질이 변하는 다양한 분화과정에 적용한다.