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

1) 논문 관련 분야의 소개, 동향, 전망
안녕하세요. 저는 이번 논문에서 공간전사체 데이터 분석을 담당한 정지수라고 합니다. 공간전사체 데이터는 기존의 single-cell RNA-seq 데이터와 달리 유전자 발현 정보와 해부학적 위치 정보를 함께 해석할 수 있어, 조직 구조와 질병 병리를 함께 이해하는 데 매우 유용한 기술입니다.
특히 뇌는 영역별 기능과 세포 구성이 다르고, 파킨슨병이나 알츠하이머 치매와 같은 퇴행성 뇌질환은 특정 뇌 영역의 취약성과 밀접하게 관련되어 있기 때문에 공간적 맥락을 유지한 분석은 퇴행성 뇌질환 연구에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 최근에는 Visium HD와 같은 고해상도 공간전사체 플랫폼과 함께 다양한 분석 방법들이 빠르게 발전하고 있어 앞으로의 활용 가능성이 매우 크다고 생각합니다.

2) 연구과정에서 생긴 에피소드
공간전사체 분석을 처음 본격적으로 진행했기 때문에, 분석의 각 단계마다 새롭게 배우고 고민해야 하는 부분이 많았습니다. 그 중에서도 뇌 영역을 라벨링하는 작업은 가장 오래 방법을 고민하기도 했고 많은 시간을 투자했던 과정이라 특히 기억에 남습니다.
뇌 조직 자체도 해부학적 구조가 복잡한데, 저희가 분석한 Visium 데이터의 경우 55um 직경의 각 spot에 여러 세포 유형과 영역의 특징이 함께 섞여 나타날 수 있기 때문에 더욱 신중한 해석이 필요했습니다.

이를 위해 우선적으로 선행 논문들을 참고하여 클러스터별 뇌 영역 특이적인 마커 유전자들의 발현 패턴, Allen Brain Atlas의 anatomical reference를 바탕으로 라벨링을 진행했습니다. 저희 연구실에서는 여기에 더해, 클러스터 특이적 차등발현유전자(DEG)와 이미 알려진 영역 마커 유전자 사이의 overlap 정도를 추가적인 가중치로 활용했습니다. 즉, 단순히 특정 마커 유전자의 발현만 보는 것이 아니라, 각 클러스터의 전반적인 유전자 발현 특성이 기존에 알려진 뇌 영역별 마커 유전자와 얼마나 일치하는지를 함께 고려하여 annotation의 신뢰도를 높이고자 했습니다.
이 과정은 시간이 많이 걸렸지만, 공간전사체 데이터가 단순한 유전자 발현 분석을 넘어 조직의 구조적 맥락 안에서 해석되어야 한다는 점을 깊이 느낄 수 있었던 경험이었습니다. 또한 이렇게 여러 기준을 종합하여 영역을 지정한 덕분에 보다 정교한 annotation이 가능했고, 이후 downstream analysis에서도 더 일관성 있는 해석으로 이어질 수 있었다고 생각합니다.

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.

본 연구는 한국뇌연구원 치매 연구그룹의 천무경 박사님과 김도근 박사님 연구실의 공동연구로 진행되었습니다. 그중 데이터 분석 파트는 천무경 박사님 연구실에서 수행되었습니다.
저희 천무경 박사님 연구실에서는 공간전사체를 포함한 다양한 오믹스 데이터를 활용하여 퇴행성 뇌질환과 같은 뇌질환들의 병리 기전을 이해하기 위한 연구를 진행하고 있습니다. 또한 UK biobank, GNPC와 같은 대규모 임상 데이터를 기반으로 한 분석 및 파운데이션 모델 개발과 같은 연구들도 활발히 수행하고 있습니다. 그 중에서도 저는 현재 공간전사체 데이터를 활용하여 뇌질환에서 나타나는 영역 특이적 분자 변화와 세포 유형별 변화를 분석하는 연구에 관심을 가지고 있습니다.

3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

공간전사체와 같이 빠르게 발전하고 있는 기술을 직접 분석하고 연구에 적용할 수 있었다는 점에서 큰 보람을 느꼈습니다. 동시에 하나의 분석을 끝냈다는 것에 만족하고 안주하기보다는, 새롭게 등장하는 기술과 방법론들을 계속해서 공부하며 정진해야겠다는 생각도 듭니다.
또한 분석 결과가 실제 생물학적 실험 결과와 연결되고, 그 데이터들이 합쳐져 하나의 논문으로 완성되는 과정을 경험하면서, 생명정보학 분석이 생물학적 가설을 제시하고 연구의 방향성을 확장하는 중요한 과정이라는 점을 다시 한 번 느낄 수 있었습니다.

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

저 역시 아직 배우는 입장이고, 이제 박사 과정을 준비하려는 입장이라 조언을 드리기에는 조심스럽습니다. 다만 제가 분석을 하면서 느낀 점은, 생명정보학 연구에서는 기술적으로 분석을 수행하는 능력뿐만 아니라 그 분석 결과가 생물학적으로 어떤 의미를 가지는지 고민하는 태도가 매우 중요하다는 것입니다.
데이터를 다루는 능력, 통계적 사고, 프로그래밍 역량도 당연히 중요하지만, 결국 분석 결과를 해석하고 의미 있는 질문으로 연결하기 위해서는 생물학적 배경지식이 함께 필요하다고 생각합니다. 생명정보학은 생물학과 computational skill 사이의 균형이 중요한 분야이기 때문에, 두 영역 중 하나만이 아니라 양쪽을 함께 공부하려는 자세가 필요하다고 느꼈습니다. 저 역시도 그러한 연구자가 되기 위해 양 분야를 놓치지 않고 공부하려고 노력하고 있습니다.

5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?

이번 논문에서는 파킨슨병 모델을 대상으로 한 연구가 진행되었지만, 앞으로는 다양한 퇴행성 뇌질환에서의 공간전사체 기반 연구로 확장해보고 싶습니다. 특히 저는 학부생 때부터 알츠하이머 치매의 원인 규명에 대해서 관심이 많았기 때문에, 향후에는 알츠하이머 치매 데이터로도 연구를 진행해보고 싶습니다.
또한 생물학적 의미를 찾는 것도 재미있지만, 방법론적인 연구도 동시에 진행해보고 싶습니다. 최근 Visium HD 등을 활용한 고해상도 공간전사체 데이터가 등장하면서 cell segmentation과 같이 분석 과정에서 풀어나가야 할 새로운 과제들이 많아지고 있습니다. 기존 프로그램들이 모든 종류의 데이터에 잘 맞는 것은 아니기 때문에, 실제 데이터를 분석하며 느꼈던 한계나 불편함을 개선할 수 있는 방법론 개발에도 관심을 가지고 있습니다.

6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....

우선 연구 전반에 걸쳐 아낌없이 지도해주신 천무경 박사님께 깊이 감사드립니다. 처음 연구원에 입사한 저에게 공간전사체 분석이라는 중요한 프로젝트를 맡겨주시고, 연구 과정에서 어려움이 있을 때마다 잘 지도해주신 덕분에 좋은 결과를 낼 수 있었습니다. 또한 공동연구를 통해 귀중한 데이터를 공유해주시고, 생물학적 해석에 대해 많은 인사이트를 주신 김도근 박사님께도 감사의 말씀을 드립니다. 더불어 이렇게 한빛사 인터뷰라는 영광스러운 기회를 주신 것에 대해서도 이 자리를 빌려 다시 한 번 감사드립니다.

석사과정 지도교수님이신 DGIST 유우경 교수님께도 감사의 마음을 전하고 싶습니다. 석사과정 동안 세심하게 지도해주신 덕분에 연구자로서의 기본을 배울 수 있었고, 그 경험이 이번 연구를 수행하는 데에도 큰 밑거름이 되었습니다. 무엇보다 공동제1저자로 함께 연구를 진행한 전민태 박사님과 최문석 박사님께도 진심으로 감사드립니다. 두 박사님과 함께 연구를 진행하면서, 결과를 단순히 확인하는 것을 넘어 능동적으로 해석하고 발전시키는 자세를 배울 수 있었습니다. 또한 분석과 논문 리비전 과정에 많은 조언을 주신 DGIST 양원진 선생님과 연구실 구성원들께도 감사드립니다.

언제나 저를 지지하고 응원해주는 우리 가족, 아빠, 엄마, 언니, 그리고 하늘에서 우리 가족을 지켜주고 있을 동생 까미에게도 고맙다는 말을 전하고 싶습니다. 항상 가장 가까이에서 힘이 되어주는 제우, 그리고 소중한 친구들에게도 감사의 마음을 전하고 싶습니다.
앞으로도 세상에 도움이 되는 연구를 하는 연구자가 되도록 꾸준히 노력하겠습니다. 감사합니다.