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석준희
석준희(Junhee Seok) 저자 이메일 보기
Stanford University
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A dynamic network of transcription in LPS-treated human subjects
1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드

High throughput technology의 발전은 생물학적으로 중요한 많은 측정을 빠르고 저렴하게 수행함으로써 생물 시스템의 전제적인 모습을 관찰하는 것을 가능하게 하였습니다. 동시에 이러한 생물 시스템의 전체적인 모습을 이끌어 내는 근본적인 원리에 대한 연구 또한 활발히 진행 중에 있습니다. 이러한 연구는 생물학적 원리를 찾아내는데 멈추지 않고, 인체 시스템에 적용하여 질병으로 인한 사망률을 낮추고 의료비를 줄이는데 궁극적인 목적을 두고 있습니다.

Transcriptional regulation은 protein을 생성하는 mRNA의 양을 조절하는 주요한 원리로 생물 시스템을 이해하는데 중요한 요소입니다. Transcriptional regulation의 전체적인 모습은 다수의 transcription factor (TF)가 다수의 target gene (TG)을 조절하는 관계로, 네트워크의 형태를 하고 있습니다. 과거의 많은 연구는 하나 하나의 TF와 TG간의 관계를 밝혀내는데 중점을 두었으나, high throughput technology의 발전과 축적된 지식을 바탕으로 전체적인 시스템의 모습을 살펴보려는 노력이 진행 중에 있습니다. Computational approach를 통하여 새로운 TF-TG 관계를 예측하거나, 다수의 TF간의 상관 관계를 찾는 것 또한 중요한 연구 주제입니다.

High throughput data를 이용한 transcriptional regulation에 대한 연구는 질병에 대한 인체의 반응을 이해하는데 적용될 수 있습니다. Microarray data를 통하여 질병으로 인한 gene expression의 변화를 관찰할 수 있고, 수학적 방법을 통하여 gene expression의 변화가 유발되는 이유를 예측할 수 있습니다. 나아가 질병 반응에 대한 전체적인 생물 시스템의 변화를 보여주는 모델을 세울 수 있습니다.

본 논문은 감염에 따른 인체 혈액의 genomic response를 모델링하기 위하여, microarray data와 network component analysis (NCA)를 이용하였습니다. Microarray data는 endotoxin을 인체에 주입한 실험으로부터 얻어졌습니다. 이 실험은 인체의 감염과 그 회복에 대한 genomic response를 잘 반영하도록 설계되어, 실제 질병에 대한 반응을 연구하는데 유용합니다. NCA는 gene expression과 이미 알려진 transcriptional regulation network으로부터 transcriptional activity를 유추할 수 있는 수학적 방법으로, gene expression의 변화를 유발하는 원인을 찾는데 유용합니다. 본 논문에서는 endotoxin으로부터 시작하여, signal transduction pathway, TF activation, transcriptional regulation, gene expression, secretion으로 이어져 다시 signal transduction pathway를 활성화시키는 일련의 과정을 모델링하여, 감염에 대한 인체 반응을 연구하는데 도움이 되고자 하였습니다.

이와 같은 연구는 translational medicine의 가장 기초적인 연구로, 인간의 질병과 그 회복에 대한 기본적인 원리를 이해하는데 반드시 필요하고, 병원에서 환자에 대한 치료법을 개선하는데 도움이 될 것으로 예상됩니다. 치료법의 개선은 의료비의 저하와 수명 연장으로 이어짐으로써, 많은 사회적 비용을 줄일 수 있고 나아가 인류 복지에 이바지하게 될 것입니다.

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁 드립니다.

Stanford Genome Technology Center (SGTC)는 생물학과 의학에서 중요한 문제들을 연구하기 위한 새로운 Biotechnology 개발에 중점을 두고 있는 연구센터입니다. 저희 센터는 Stanford University의 Ronald W. Davis 교수님을 중심으로 Yeast sequencing project와 large-scale genomics analyses를 위한 기술개발을 목표로 설립되었습니다. 지난 20여년간 Oligonucleotide synthesizer, Microarrays, Molecular Bar Codes, Molecular Inversion Probes 뿐만 아니라 다양한 cost efficient sequencing technology를 개발해 왔습니다. 이러한 기술을 바탕으로 genotype과 phenotype간의 상관 관계를 연구하는 functional genomics와 인간 질병에 대한 genome technology의 응용인 clinical genomics 분야의 여러 문제를 연구하고 있습니다.

Clinical genomics의 일환으로 SCTG는 Glue Grant project에 참가하고 있습니다. Glue Grant는 미국 전역의 여러 병원과 학교가 참가한 consortium으로, trauma와 burn patient에 대한 genomic response에 대하여 연구하고 있습니다. SGTC는 기존의 high-throughput technology를 바탕으로 Glue Grant의 목적에 적합한 기술을 개발하고 있으며, 얻어진 데이터를 분석하기 위한 computational method의 개발에 또한 집중하고 있습니다.

3. 연구활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

과학이 발전하고 해결해야 하는 문제가 어려워짐에 따라 혼자서는 연구를 진행할 수 없게 되었습니다. 이제는 대부분의 연구가 다른 연구자와의 교류를 통해 이루어지게 되었습니다. 그렇기 때문에 과학 분야에서도 다른 사람과 관계를 형성하고, 설득하고, 자기 자신을 표현하는 것이 점점 중요해진다고 생각됩니다. 어떠한 경우에는 연구 자체보다도 다른 사람과의 의견 조절이 더 힘든 경우도 있습니다. 이러한 과정이 불필요하다는 생각이 들 때도 많습니다. 하지만 이러한 과정을 통하여 연구 그룹안에서 공통적인 생각이 퍼져나가고, 결국에는 사회에 영향을 미치는 중요한 연구 결과를 도출하는 것이 아닐까 싶습니다.

4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?

Bioinformatics, computational biology 혹은 system biology라 불리는 분야는 다른 분야에 비하여 최근에 발전된 연구 분야입니다. 새로운 분야이기 때문에 그 만큼 중요한 연구 주제도 많고, 학계에 기여할 수 있는 가능성도 높습니다. 다른 한 편으로는 아직 덜 성숙되었기 때문에, 산업적 기반은 그리 강하지 않습니다. 이 분야의 기본적인 목표는 기존의 생물학적 방법으로는 풀 수 없었던 문제를 다른 분야에서 연구된 방법을 이용하여 풀고자 하는 것입니다. 그렇기 때문에 수학, 통계, 전산, 엔지니어링 등 다양한 배경을 가진 사람들이 모여들고 있습니다. 생물학에 관심이 있고, 모험심이 강한 분들은 한 번 도전해 볼 만한 분야라고 생각됩니다.

5. 연구활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?

이전의 연구를 바탕으로 실제 trauma와 burn 환자들에 대한 연구를 진행할 계획에 있습니다. 기존의 연구는 whole blood data를 사용하였으나, 앞으로는 서로 다른 종류의 세포로부터 얻어진 data를 사용할 예정입니다. 새로운 microarray를 설계하여 gene expression 뿐만 아니라 alternative splicing과 allele specific expression 등의 변화를 연구할 것입니다.

6. 다른 하시고 싶은 이야기들....

한국에서 열심히 응원해 주시는 부모님께 감사를 드립니다. 먼 타지에 와서 힘들게 공부하는 동생에게도 힘내라고 전하고 싶습니다. 마지막으로 몸은 떨어져 있어도, 마음만은 항상 같이 있어준 사랑하는 아내에게 고맙다고 말하고 싶습니다.
 등록일 2010-02-01
Category: Systems Biology
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