1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드

  이번 연구는 대규모 유전체 데이터와 단일세포 RNA 시퀀싱 데이터를 통합하여, 질병과 연관된 유전 변이가 세포 유형별로 어떻게 작동하는지를 체계적으로 규명한 것이 특징입니다. 기존의 전장 유전체 연관성 분석(GWAS)을 통해 수많은 질병 관련 유전 변이가 밝혀졌지만, 이들이 실제로 어떤 세포에서 어떤 유전자를 통해 기능하는지는 대부분 명확히 규명되지 않았습니다. 특히 기존 연구는 조직 평균 수준의 전사체(bulk transcriptome)에 의존하거나, 단일세포 데이터의 샘플 수가 제한되어 통계적 한계를 가지는 문제가 있었습니다.

  이를 해결하기 위해, 저희는 1,047개 뇌 조직 샘플의 단일세포 데이터와 유전체 정보를 통합 분석하는 프레임워크를 구축하고, 다양한 세포 유형에서의 유전자 발현 조절 변이(eQTL)를 체계적으로 분석하였습니다. 그 결과, 기존 연구 대비 3~10배 많은 세포 유형 특이적 유전 조절 신호를 규명하였으며, 특히 뇌 질환 관련 유전 변이가 면역세포와 뇌 세포에서 집중적으로 작용한다는 점을 확인하였습니다. 또한 동일한 유전 변이라도 세포 유형에 따라 서로 다른 유전자 발현 변화를 유도하며, 질병에 따라 상이한 기능적 결과를 나타낼 수 있음을 밝혔습니다.

  이러한 결과는 복합질환의 유전적 기전을 이해하는 데 있어 세포 수준의 접근이 필수적임을 보여줍니다. 나아가 GWAS에서 발견된 위험 변이를 실제 유전자 발현 변화와 연결하고, 후성유전체 정보를 통해 그 기능을 정밀하게 해석함으로써, 질병 간 공유되는 핵심 유전자 네트워크와 유전적 연관성을 규명하였습니다. 본 연구에서 구축한 SingleBrain eQTL (https://singlebrain.nygenome.org) 자원은 향후 복합질환의 분자적 기전을 이해하고 새로운 치료 타깃을 발굴하는 데 중요한 기반이 될 것으로 기대됩니다.

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.

  이번 연구는 성균관대학교 삼성융합의과학원 디지털헬스학과 원홍희 교수님 연구실(https://wonlab.skku.edu)과 미국 뉴욕의 Mount Sinai Hospital의 Towfique Raj 교수님 연구실(https://rajlab.org)의 공동 연구로 진행되었습니다. 원홍희 교수님 연구실은 유전체 및 싱글셀 등 다중오믹스 데이터를 활용한 GWAS, QTL, 인과성 분석과 같은 다양한 분석을 수행하며, 딥러닝을 활용한 오믹스 연구도 활발히 진행 중입니다. 또한, 관련 분야 의과대학 교수님들과의 협력을 통해 임상적으로 의미있는 연구를 진행하고 있습니다.

  Towfique Raj 교수님 연구실은 알츠하이머병과 파킨슨병과 같은 신경퇴행성 질환의 분자적 기전을 규명하기 위해, 특히 microglia 중심의 functional genomics 연구를 핵심 축으로 발전시켜 왔습니다. GWAS 위험 변이를 single-cell 및 epigenomics 데이터와 통합하여, 특정 변이가 어떤 유전자 조절 네트워크와 세포 상태 변화로 이어지는지를 밝히는 연구를 수행했습니다. 최근에는 long-read transcriptomics와 AI 기반 분석을 결합해, isoform 및 세포 상태 수준에서 질병 메커니즘을 정밀하게 모델링하는 방향으로 확장하고 있습니다.

3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

  연구를 진행하면서 한 편의 논문이 완성되기까지 정말 많은 사람들의 도움이 필요하다는 것을 느꼈습니다. 1저자로 연구를 진행하면서 다양한 역할을 동시에 수행해야 했고, 그 과정에서 연구실 구성원들과의 협업이 얼마나 중요한지 체감할 수 있었습니다. 저 역시 다양한 연구에서 도움을 줄 수 있는 연구자가 되는 것이 중요하다고 생각하게 되었습니다.

  또한 고등학교 시절부터 생명과학에 관심을 가지고 연구를 시작하면서, 언젠가는 제 이름으로 의미 있는 연구 결과를 남기고 싶다는 목표가 있었습니다. 이번 연구를 통해 computational biology뿐 아니라 실험 기반 연구에서도 제 연구가 인용되는 것을 보며 큰 보람을 느꼈습니다.

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

  생물정보학(Bioinformatics)과 유전체학(Genomics)은 Biology, Computer Science, Statistics/Mathematics, Data Science/AI가 결합된 융합 학문입니다. 따라서 특정 한 분야에만 국한되기보다는, 여러 분야를 함께 이해하고 활용하는 것이 중요합니다.

  저의 경우, 통계적으로 도출된 결과를 단순히 해석하는 데 그치지 않고, 이러한 결과가 실제로 어떻게 유전자 조절과 질병으로 이어지는지를 설명하는 데 많은 고민을 했습니다. 이처럼 하나의 현상을 다양한 관점에서 바라보고 연결하려는 노력이 좋은 연구로 이어진다고 생각합니다.

5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?

  먼저, 현재 대학원 기간동안 남아있는 프로젝트를 마무리 하는데 집중하고자 합니다. 그리고 이번 연구를 하면서 대규모 유전체 및 전사체 데이터 기반으로, 질병을 세포 유형별로 조절 메커니즘을 규명하는 것이 재밌다고 느꼈습니다. 앞으로 이 분야에서 여러 질병에 대해 분석하는 연구를 진행하고 싶습니다.

6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....

  먼저, 저의 대학원 생활 동안의 연구 지도 및 지원을 아낌없이 해주진 지도 교수님이신 원홍희 교수님과 현재 미국 뉴욕에서 파견연구를 계속 할 수 있게 해주신 Towfique Raj 교수님을 포함해 해당 연구를 도와주고 같이 한 팀원들에게 가장 큰 감사의 인사를 드립니다. 그리고 대학원 오랜기간 동안 저의 공부를 지지해주고 믿어주시는 부모님께 깊은 감사의 마음을 표합니다.