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학술웨비나 HepScope: 악성 간세포를 간암 단세포 데이터에서 분리하기 위한 유전자 세트 및 인공지능 도구 개발 [J. Big Data] Hepatocellular carcinoma (HCC) presents a major health issue worldwide. This study introduces the HepScope gene set, developed through a hybrid approach that uti‐ lizes single‐cell RNA sequencing (scRNA‐seq), spatial transcriptomics (stRNA‐seq), bulk RNA‐seq, and proteomics data, along with the adaptation of Convolutional Neural Network (CNN) techniques. Comprising 113 genes significantly upregulated in malig‐ nant hepatocytes, HepScope gene set includes 77 genes unique to this set compared to other HCC‐related gene sets. Unlike existing solutions, HepScope gene set demon‐ strated superior discriminatory power in distinguishing malignant from non‐malignant hepatocytes, as validated by Seurat’s module score, outperforming five other gene sets across multiple datasets. A 1D‐CNN model, specifically adapted for the HepScope gene set, achieved superior accuracy (0.71), AUROC (0.82), and F1 score (0.85) compared to models trained on other gene sets, underscoring its enhanced predictive preci‐ sion and robustness. Rigorous cross‐validation and benchmarking against alternative models confirmed HepScope’s consistent performance. Additionally, we evaluated the prognostic capability of the HepScope gene set across two independent cohorts, demonstrating that the HepScope‐based risk score is a strong independent predictor of overall and disease‐free survival, making it a valuable tool for patient prognosis. Col‐ lectively, our findings position HepScope as a promising gene set for both diagnostic and prognostic applications in HCC, highlighting its potential in precision medicine for HCC and offering insights into personalized therapy development.
  • 2024년 12월 26일 (목) 오후 03시
  • Jestlin Tianthing Ng (아주대학교 의과대학)
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학술웨비나 프라임 에디터 유전자 가위를 이용해 대량의 VUS를 정확히 평가하는 방법 [Nat.Biotechnol.] 암을 비롯하여 다양한 질병에서 돌연변이가 발견되고 있고, 대부분의 경우 그 기능을 알지 못한 채 Variants of Uncertain Significance (VUS)로 남아있습니다. 이러한 수많은 VUS의 기능을 정확히 평가하기 위해, 프라임 에디터를 이용하여 세포 자체에 VUS를 유도하고 그 기능을 평가하는 시스템을 개발하였습니다. 본 웨비나는 이러한 방법을 어떻게 개발하게 되었는지 몇 종류의 유전자 사례를 통해 보여주고, 다른 유전자에 적용방법을 소개합니다.
  • 2024년 12월 26일 (목) 오전 11시
  • 오형철 (연세대학교 의과대학)
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학술웨비나 CamBio: 세포 내부 특정 단백질 활용이 가능하고 높은 조정성을 가지는 새로운 바이오템플레이팅 플랫폼 [Adv. Sci.] 생명체의 단백질든은 특정 기능에 최적화된 다양한 3차원 구조로 자가조립되어 있어, 구조 재료적으로 중요한 구조-기능 관계를 내포하고 있습니다. 이러한 생체구조를 형틀로 사용하는 바이오템플레이팅 기법들은 지금까지 세포 내부의 단백질 구조를 활용하기 어렵고, 구조의 조정 가능성을 확보하기 어렵다는 한계를 가지고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한, 새로운 바이오템플레이팅 기법인 CamBio (Conversion to advanced materials via labeled Biostructure)에 대해 소개합니다. CamBio는 표적 단백질 구조를 항체 등을 사용하여 표지하고, 기능성 물질을 성장시키는 통합 플랫폼입니다. 본 발표에서는 표면 강화 라만 분광법 (SERS) 기판의 응용 사례를 들며, 현재의 바이오템플레이팅 접근법의 한계를 극복할 수 있는 확장성을 보입니다.
  • 2024년 12월 23일 (월) 오후 02시
  • 송대현 (KAIST)
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학술웨비나 사회적 서열은 영장류의 뇌 어디에, 어떻게 숨어 있는가? :편도체 내 잠재 변수로서의 사회적 지위 [Neuron] 계층적인 사회 집단에 성공적으로 참여하기 위해서는 개인의 지위와 그룹 내 사회적 상호작용을 지배하는 규칙에 대한 지식이 필요하다. 이러한 지식을 얻기 위해서 지위의 형태학적 표시가 없는 종에서는 개인 간 교환되는 신호를 관찰하여 사회적 지위를 유추하게 된다. 이러한 사실을 바탕으로, 본 연구에서는 실험을 위해 참여 원숭이들과 일면식 없는 원숭이 개체들 내의 사회적 상호작용을 모의하는 영상을 제작하고, 이를 시청하는 동안 편도체에서 단일 뉴런 데이터를 수집하고 분석하였다. 영상에서는 서열이 다른 두 원숭이들의 공격적 및 유화적 행동을 나란히 배열하고, 두 개체가 서로의 시야에 등장하여 상하위 신호의 상호성을 암시하도록 행동 조정하여 두 원숭이 간의 사회적 상호작용을 모의하였다. 이 영상을 시청한 원숭이들의 편도체 내 뉴런에서 두 가지 주요 발견이 나타났다. 첫째, 편도체의 뉴런은 응시된 개인의 사회적 지위에 선택적으로 반응하며, 이는 편도체가 사회적 서열 정보를 인식하고 처리하는 데 중요한 역할을 한다는 것을 시사한다. 즉, 편도체는 다른 사람의 사회적 서열을 평가하고, 이에 따라주의의 우선순위를 결정하는 데 기여한다. 둘째, 응시된 개인의 사회적 지위에 대한 신경 반응은 응시되지 않은 사회적 상대의 지위에 의해 영향을 받는다. 이는 편도체가 응시된 객체의 사회적 지위를 독립적으로 처리하지 않고, 상황적 사회 정보를 동적으로 통합하여 사회적 역학을 평가하는 데 도움을 준다는 것을 보여준다. 이로 인해 복잡한 사회 환경에서 적응적 반응을 지원할 수 있다. 전체적으로, 이 연구는 편도체가 적응적인 사회적 행동을 지원하여 개인이 상황적 단서를 바탕으로 타인의 사회적 중요성을 지속적으로 재평가고, 사회적 서열 내에서 유연하게 반응할 수 있도록 돕는다는 것을 시사한다. 앞서 설명한 우리의 실험 설계에서 사회적 지위는 얼굴 표정이나 정체성과 같은 직접 관찰 가능한 속성과는 달리, 영상에서 명시적으로 드러나지 않는다. 대신, 지위는 상호작용에서 나타나는 행동적 단서를 통해 유추된다. 관찰자는 특정 라벨이나 배지와 같은 명확한 표시 없이도 반복되는 맥락적 단서를 해석하여 서서히 누가 높은 지위에 있는지 또는 낮은 지위에 있는지를 인식하게 된다. 예를 들어, 공격적이거나 복종하는 행동 양상이 사회적 서열을 드러낸다. 뇌는 이러한 행동 신호들을 시간에 걸쳐 통합하여 간접적으로 사회적 서열을 인지한다. 이렇게 하여, 사회적 지위는 시각적으로 드러나지 않지만 관찰자는 미묘하고 누적적인 사회적 단서를 통해 이를 이해한다는 것을 본 연구를 통해 시사할 수 있다.
  • 2024년 12월 10일 (화) 오전 10시
  • 이승현 (Harvard Medical School, The University of Arizona)
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학술웨비나 (적절히) 뭉치면 살고 흩어지면 죽는다: 의식 상태에 따른 뇌의 통합-분리 균형 측정 [Nat. Commun] 의식적인 두뇌는 기능적 통합과 분리 사이의 균형을 유지하고 있다. 이는 의식 연구 및 신경과학 전반에서 중요한 개념이지만, 이를 정량화하는 것은 어려운 과제로 남아 있다. 이번 발표에서는 통합-분리 동역학의 두 측면을 포괄하는 새로운 측정 지표인 '통합-분리 차이(Integration-segregation difference)'를 소개한다. 우리는 ISD를 활용하여 뇌기능 연결의 동역학적 변화를 분석하고 마취 유도 및 회복 동안의 변화를 조사했다. 또한 의식 상태가 변화함에 따라 하위 네트워크의 통합-분리 균형이 변화하는 과정에서 독특한 시간적 순서를 발견했다. 기계학습을 활용하여 의식 상태 지표로서의 ISD의 활용성을 입증했으며, 뇌의 통합과 분리가 메타안정성 및 복잡성과 어떠한 관련이 있는지 밝혔다. 이를 통해 우리는 ISD가 의식 상태의 객관적 지표로서 유용함을 제시한다.
  • 2024년 12월 13일 (금) 오후 03시
  • 장현우 (University of Michigan)
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기업웨비나 신약개발을 위한 MICRO-TAG 세포 타겟 결합 플랫폼 [CellarisBio] MICRO-TAG Cell Target Engagement Platform From Discovery to Optimization 세포 타겟 결합(Cell target engagement)은 신약 개발을 위한 강력한 패러다임으로, 세포 내에서 약물 분자와 타겟 단백질 결합 확인이 가능합니다. 하지만, 기존의 luminescence-based cell target engagement methods는 end point signal만 측정할 수 있으며, 다양한 도전적인 타겟군에서의 활용도가 낮고, 동역학 및 메커니즘 분석에 필요한 해상도가 부족합니다. Cellarisbio의 MICRO-TAG Cell target engagement 은 세포 내에서 약물과 타겟 단백질이 결합할 때 발생하는 열역학적인 상태 변화를 실시간으로 측정함으로써, 이러한 제한점을 해결할 수 있습니다. 이번 웨비나에서는 신약 발굴의 획기적인 패러다임인 MICRO-TAG Cell Target Engagement 플랫폼및, 활용 가능한 application을 소개합니다.
  • 2024년 12월 11일 (수) 오전 10시
  • Ivan Babic, Elmar Nurmemmedov (CellarisBio)
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기업웨비나 Learning Series: Single Cell Gene Expression for Beginners [10x Genomics] Single cell 분석은 복잡한 조직 유형을 특성화하고, 희귀한 cell population을 식별하거나, 유전자 간의 조절 관계를 밝히고, 세포 궤적을 추적할 수 있는 powerful technique 입니다. 10x Genomics는 Chromium Single Cell solution을 통하여 fresh 또는 fixed sample (incl. FFPE)에서의 molecular insight를 제공 드리고자 합니다. 이 웨비나에서는 실험 설계에 대한 주요 고려 사항과 single cell gene expression 분석 수행 시 성공적인 샘플 준비를 위한 best practice 가이드 등의 주제를 소개 드릴 예정입니다. 이번 웨비나는 single cell 연구에 관심있는 분들을 비롯하여 특별히 single cell 그룹의 새로운 구성원분들께 이상적인 세미나가 될 것입니다. Single cell 실험을 고려하는 연구자 분이시라면 참여하셔서 기존의 bulk gene expression을 뛰어넘는 세포 다양성과 복잡성에 대한 insight를 얻는 시간 되시기를 바랍니다.
  • 2024년 12월 12일 (목) 오후 02시
  • 정은실 (10x Genomics)
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학술웨비나 자가 치유 및 항결빙 하이드로젤을 활용한 신뢰성 있는 웨어러블 센서 제작 [Biomaterials] 자가 치유 및 항결빙 하이드로젤을 활용한 신뢰성 있는 웨어러블 센서 제작 Self-Healing and Anti-Freezing Hydrogels for Reliable Wearable Health Monitoring 웨어러블 센서는 피부에 부착되어 건강 상태를 모니터링할 수 있는 생체재료가 필수적입니다. 특히, 하이드로젤은 생체 적합성 및 자극 반응성 덕분에 웨어러블 재료로 주목받고 있습니다. 하지만, 하이드로젤은 높은 수분 함량 때문에 외부 스트레스에 약하고, 저온에서 쉽게 얼어버리는 문제를 가지고 있습니다. 이러한 한계로 인해 기계적 손상이나 저온 등 다양한 환경에서 내구성이 떨어지는 단점이 있습니다. 이 논문에서는 자가 치유와 항결빙 특성을 화학적으로 설계함으로써, 하이드로젤의 기계적 및 환경적 약점을 극복하고 웨어러블 디바이스로서의 안정성을 높인 연구를 소개하였습니다.
  • 2024년 12월 27일 (금) 오전 11시
  • 홍석균 (Purdue University)
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학술웨비나 규범 모델을 이용한 시상하부 내의 배고픔과 식욕 신경 구분하기 [Sci. Adv.] 인간의 본능은 뇌에서 어떻게 만들어질까? 과연 인간은 생존에 필요한 이 본능을 눈에 보이는 물리학의 수식처럼 이해하여 활용이 가능할까? 동물은 생존을 위해서 본능적으로 배고픔과 식욕 등 다양한 욕구를 조절해가며 항상성을 유지해야 한다. 신경과학의 발전으로 뇌 안에 신경 신호를 동물이 행동하는 여러 가지 상황에서 자유롭게 관찰할 수 있게 됐지만, 아직 신경 신호들이 어떤 본능적인 심리 상태를 만드는지에 대한 명확한 이해는 부족했다. 이번 연구는 컴퓨터 모델링과 전통적 항상성 이론과 최신 뇌 과학 이론을 결합한 새로운 항상성 이론을 활용해 뇌 시상하부 신경 신호들이 어떤 욕구를 표상하는지 밝혀내는 데 성공했다.
  • 2024년 12월 17일 (화) 오후 02시
  • 김규식 (서울대학교 의과대학)
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학술웨비나 예쁜꼬마선충 히치하이킹 행동의 자연 변이와 진화 [Proc. Natl. Acad. Sci. USA] 인간이 여러 이동수단을 이용하는 것과 같이 야생에서 히치하이킹은 생명체의 효율적인 이동 전략이 될 수 있습니다. 예시로 대표적인 모델동물인 예쁜꼬마선충은 척박한 환경에서 접어드는 다우어라는 발생단계에서, 몸을 세워 흔드는 닉테이션이라는 행동을 통해 다른 생명체에 올라탈 수 있습니다. 본 연구에서는 전 세계에서 채집된 다양한 예쁜꼬마선충 품종의 행동, 유전체 분석을 바탕으로 히치하이킹 행동 변이의 분자적 기전을 규명하고자 하였습니다. 스테로이드 생합성 효소(steroidogenic enzyme)의 프로모터에 존재하는 유전적 변이가 그 기저에 있음을 밝혔고, 또한 이는 오래전 집단에서부터 균형선택(balancing selection)을 받으며 유지되어온 것임을 확인할 수 있었습니다.
  • 2024년 12월 19일 (목) 오전 11시
  • 양희승 (서울대학교)
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