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학술웨비나 피부 속 골지체 노화 [Dev. Cell] 우리 신체는 하나의 세포로부터 탄생하고 성장하고 어른이 되고 노화되는 “다양한 발달”을 겪게 됩니다. 이번 연구는, 세포가 노화되면서 점차 외부 시그널에 반응을 하지 못하게 되는 발달 생물학의 오래된 의문에, 해답을 하나 제시하였습니다. 세포내 소기관인 “골지체 노화”를 발견하고 그 원인으로 “아연 항상성 변화”를 확인하였습니다. 이를 바탕으로 “노화는 생체 분자들이 열역학 제2법칙을 따라 움직이는 필수 불가결한 흐름”에 한 표 더 기여하였습니다. 인간 세포는 항상 살아 있으며 대사를 하고 있습니다. 다양한 세포내 물질들의 무질서도는 끊임없이 증가하게 되는데, 세포내 필수 미네랄인 “아연”의 무질서도도 증가하게 됩니다. 그 결과, 아연 항상성이 중요한 세포내 소기관 골지체의 노화가 진행되게 됩니다. “골지체 노화”는 골지체에서 만들어내는 세포내 고속도로인 “미세소관” 구조를 점차 파괴하게 됩니다. 그 결과, 세포는 점차 다양한 외부 신호를 운반하는 자동차인 단백질들이 정상적인 위치로 이동하지 못하게 됩니다. 이로 인해 세포는 더 이상 말을 듣지 않게 되고 이번 연구에서는 피부의 노화에 큰 영향을 끼침을 확인하였습니다. “골지체 노화 제어”는 노인성 질환 예방 또는 건강 수명 연장을 위해 주목되어야 부분입니다.
  • 2025년 02월 17일 (월) 오후 02시
  • 빈범호 (아주대학교)
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기업웨비나 InTraSeq을 이용한 병원성 및 비병원성 Th17 세포의 분자 메커니즘 해독 [Cell Signaling Technology] InTraSeq을 이용한 병원성 및 비병원성 Th17 세포의 분자 메커니즘 해독 (Unlocking The Molecular Mechanism of Pathogenic and Non-pathogenic Th17 cells with InTraSeq.) 단일 세포 RNA 시퀀싱(scRNA-seq)은 세포 기능에 대한 부분적인 면을 보여줍니다. 이를 해결하기 위해 InTraSeq은 개별 세포 내에서 mRNA, surface, 세포질 및 핵 단백질을 동시에 측정할 수 있게 합니다. 이 다양한 접근 방식은 동일한 샘플에서 RNA와 단백질 프로파일링을 결합하여 세포 기능에 대한 포괄적인 정보를 제공합니다. InTraSeq은 연구자들이 post-translational modifications (PTMs) 및 transcription factors를 포함한 중요한 세포 내 단백질 발현에 대한 관점을 확장할 수 있도록 합니다. 이는 세포 집단의 이질성을 이해하고 독특한 기능 상태를 식별하는 데 유용합니다. 우리는 InTraSeq을 사용하여 85,000개 이상의 세포에서 Th17 세포 분화 특성화와 동시에 RNA와 protein expression을 프로파일링 하였습니다. 우리의 결과는 주요 조절 인자와 그 표적 유전자의 식별을 포함하여 Th17 세포 분화에 대한 새로운 통찰을 밝혀냈습니다. InTraSeq은 mRNA, extra/intra-cellular proteins, signaling proteins, PTM을 동시에 측정함으로써 cellular processes에 대한 포괄적인 이해를 제공하며 새로운 조절 메커니즘을 식별할 수 있게 합니다. Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) provides a partial view of cellular function. To address this, InTraSeq enables the simultaneous measurement of mRNA, surface, cytoplasmic, and nuclear proteins within individual cells. This multimodal approach offers a comprehensive view of cellular function by combining RNA and protein profiling from the same sample. InTraSeq allows researchers to expand their view of critical intracellular protein expression, including post-translational modifications (PTMs) and transcription factors. This is valuable for understanding cell population heterogeneity and identifying distinct functional states. We used InTraSeq to characterize Th17 cell differentiation, simultaneously profiling RNA and protein expression in over 85,000 cells. Our results revealed novel insights into Th17 cell differentiation, including the identification of key regulatory factors and their target genes. By simultaneously measuring mRNA, extra and intra-cellular proteins, signaling proteins, and PTMs, InTraSeq offers a comprehensive understanding of cellular processes and enables the identification of novel regulatory mechanisms.
  • 2025년 02월 13일 (목) 오전 10시
  • Majd Ariss (Cell Signaling technology)
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학술웨비나 저선량 CT 노이즈 제거를 위한 멀티태스크 학습을 통한 강력한 판별자를 갖춘 생성적 적대적 네트워크 [IEEE Trans. Med. Imaging] 컴퓨터단층촬영(CT)에서 방사선량 감소는 2차 암 발생 위험을 줄이기 위해 필수적이지만, 저선량 CT(LDCT) 이미지는 노이즈 증가로 인해 진단 정확도에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 다양한 딥러닝 기반 LDCT 노이즈 제거 알고리즘이 개발되었으나, 시각적 불일치, 다양한 평가 지표에서의 성능 부족, 다른 CT 도메인에서의 네트워크 강건성 부족 등 여러 문제가 여전히 존재합니다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 세 가지 새로운 접근법을 제안합니다. 첫째, 복원, 이미지 레벨, 픽셀 레벨 세 가지 시각 작업을 동시에 수행하는 멀티태스크 학습 기반의 강화된 판별기를 가진 생성적 적대 신경망(GAN)을 제안합니다. 둘째, 복원 일관성(RC)과 비차이 억제(NDS)라는 두 가지 규제 메커니즘을 도입해 GAN 훈련을 효과적으로 지원합니다. 셋째, 주파수 및 공간 표현을 활용하기 위해 잔여 고속 푸리에 변환(Res-FFT-Conv) 블록을 생성기에 통합하여 혼합 수용영역을 제공합니다. 본 모델은 두 가지 노이즈 제거 작업에서 다양한 평가 지표와 방사선 전문의의 시각적 평가를 통해 검증되었으며, 최신 기법 대비 우수한 성능을 입증했습니다.
  • 2025년 02월 04일 (화) 오전 10시
  • 경성구 (서울아산병원)
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  • 2025년 02월 18일 (화) 오전 11시
  • 이다윗 (Stanford University)
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  • 2025년 02월 06일 (목) 오전 10시
  • 이민기 (University of Michigan)
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