top of page
[ 파이펫 ] 일정 체적의 액체 또는 기체를 측정하거나, 다른 용기에 추가하거나 할 수 있는 기구
BI 코어랩 / 담당교수 : 성창옥(병리과), 담당연구원 : 오지혜
● 코어랩 (연구실)과 운영기술 소개
BI 코어랩은 2023년 3월부터 운영되는 신생 코어랩이다. 현재 성창옥 교수 (병리과)와 오지혜 박사를 중심으로 운영되고 있다. BI는 bioinformatics(생명정보학)의 약자로 생물학, 컴퓨터 과학, 수리통계학등을 모두 다루는 광범위한 분야이지만, 본 코어랩은 주로 유전체 데이터 분석을 통해 생명현상을 이해하고, 질병의 발생기전 및 치료 단서를 찾아내기 위한 연구를 진행하고 있다.
유전체 데이터는 차세대 시퀀싱 방법을 통해 얻어지는데, 시퀀싱 방법이나 대상에 따라 전장/엑솜 시퀀싱 (whole genome/exome sequencing), 전사체 시퀀싱 (RNA sequencing), 단일세포/공간전사체 시퀀싱 (single cell/spatial transcriptome) 및 칩(ChiP) 시퀀싱 등 여러 종류가 있으며, 각각의 방법에 따라 확인할 수 있는 유전체 정보나 분석 방법이 달라지게 된다. 본 코어랩은 그 동안의 연구 성과를 기반으로 상기의 다양한 시퀀싱 데이터를 모두 처리가능한 기술과 분석 파이프라인을 구축하여 활용하고 있다.
그림 1. 오지혜 박사 (왼쪽), 성창옥 교수 (오른쪽)
● 관심 연구분야
오랜 기간 오믹스 데이터를 이용한 암유전체에 대한 연구를 진행해 오고 있는데, 유전체 이상에 대한 내용은 데이터 분석을 통해 자세히 규명이 가능하다. 하지만 항상 아쉬웠던 부분이 유전체 이상을 가진 해당 세포의 종양내 위치나 형태를 동시에 확인하기는 어려웠다는 점이다. 그런데 최근 새로운 기술인 visium 같은 공간전사체 기술(그림 2)을 이용하여 유전체 데이터를 생성하게 되면, 그림 3 처럼 실제 조직소견 이미지와 해당 spot에서의 전체 유전자발현 데이터를 같이 얻을 수 있다. 이는 포르말린에 고정된 조직에서도 가능하기 때문에 상당한 장점이 있으며, 현재의 분석 기술로 전사체 데이터로부터 복제수 변이나 심지어 일부 돌연변이도 추정할 수 있다. 따라서 이런 데이터를 잘 분석하게 되면 기존에 병리의사로서 조직병리학적 관점에서 품었던 여러 질문들을 규명하기에 좋은 플랫폼이고, 실제 분석도 다양한 관점에서 기존의 다양한 분석 방법들을 응용하고 적용해 볼 수 있어 최근 들어 큰 관심을 가지고 시행하고 있는 연구 분야이다.
그림 2. Visium 모식도 (10x genomics 제공)
● 최근 발표한 논문성과 내용 소개
올해 (2023년도) 저널 impact 10점 이상 출판된 논문으로 저산소환경에서 CAF의 분화 연구(Clin Transl Med, 12:e1438)외에 간암에서 상동제조합결핍의 치료적 중요성(Hepatology, 78:452-467) 과 파킨슨병 환자 말초혈액의 전장유전체(whole genome sequencing) 데이터 분석을 통해 질병연관유전체 이상을 밝힌 연구(Exp Mol Med, 55:555-564)가 있는데, 이중 파킨슨병 연구는 기존의 암유전체 연구와는 다른 퇴행성 신경질환 유전체 연구로 여러 어려움이 있었지만, 대규모의 전장유전체 데이터 분석을 시행하여 유의미한 결과를 도출하였다는 점에서 기억에 많이 남는 연구였고, BI 코어랩의 전장유전체 분석 파이프라인을 셋업하는데도 많은 도움이 되는 연구 였다.
그림 3. 환자 암조직에서 시행한 공간 전사체 데이터
● 연구실 구성원 혹은 코어랩 관련 에피소드
코어랩 관련 연구원들과 저의 개인 연구실 소속 연구원들과는 공간적으로 분리되어서 운영하고 있는데, 어떻게 하면 서로 간에 더 소통을 원활히 해서 시너지를 낼 수 있을지가 고민이고, 효율적으로 운영할 수 있는 방안에 대해 계속 고민 중이다. 우선 유능한 연구실 구성원들과 연구원의 많은 지원과 관심에 감사드립니다
● 원내연구자들께 하고싶은 이야기
어느 정도 자리를 잡게 되면 어디에 뒤쳐지지 않는 코어랩을 만들 자신은 있는데, 아직 부족한 점은 많다고 생각됩니다. 코어랩을 많이 이용주시면 감사하겠고, 많은 피드백과 관심은 발전에 큰 도움이 될 것 같습니다. 향후에는 단순히 의뢰에 대한 처리를 넘어서, 보다 능동적으로, 예를 들면 최근 공개된 영국의 20만명 전장유전체 데이터 같은 중요한 공공 데이터를 진료나 연구에 활용할 수 있도록 구축하여 서버스를 제공하는 방향에 대해서도 고민 중입니다. 감사합니다.
bottom of page