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1Single cell genomics

'Single cell genomics' 에 대한 통합검색결과 70건입니다.

한빛사70건

Matrisomics: Beyond the extracellular matrix for unveiling tumor microenvironment
- Biochim. Biophys. Acta-Rev. Cancer Sep 04 2024, S0304-419X(24)00109-4 | https://doi.org/10.1016/j.bbcan.2024.189178
- 2024.09
- 생명과학
김장근

Weill Cornell Medicine

인터뷰를 통해 2024년 Nature Portfolio를 통해 출판된 Space Omics and Medical Atlas (SOMA) across orbits 논문 패키지를 소개할 수 있게 되어 기쁩니다. SOMA across orbits는 25개 이상 국가, 100개 이상 연구기관이 협력하여 우주비행에 의한 세포, 조직, 개체, 및 시스템적인 변화와 이의 대응방안에 대한 44개의 논문으로 구성되어 있습니다.
- Nat. Microbiol.
- 2024.06.20
Single-cell lineage tracing approaches to track kidney cell development and maintenance
- Kidney Int. Mar 28 2024, S0085-2538(24)00244-8 | https://doi.org/10.1016/j.kint.2024.01.045
- 2024.03
- 생명과학
Deciphering head and neck cancer microenvironment: Single-cell and spatial transcriptomics reveals human papillomavirus-associated differences
- J. Med. Virol. Jan 2024, 96 (1) | https://doi.org/10.1002/jmv.29386
- 2024.01
- 의약학
최승훈

국가마우스표현형분석사업단, 서울대학교 수의과대학

코로나19 팬데믹 발생으로 지난 2020년부터 많은 감염자와 사망자가 발생했습니다. 그로 인해 SARS-CoV-2와 관련된 다양한 연구들이 진행되었습니다. 하지만 기존의 코로나19와 관련된 연구는 주로 실제 염증조직이 아닌 환자의 PMBC에 중점을 둔 연구가 주로 진행되었거나, 햄스터 및 페럿 등의 기존 동물 모델에서는 실제 환자에서 나타나는 감염증세의 재현이 힘들다는 문제가 있었습니다.
- EBioMedicine
- 2024.01.19
- Hanlee P. Ji(Stanford University School of Medicine)
GITR and TIGIT immunotherapy provokes divergent multicellular responses in the tumor microenvironment of gastrointestinal cancers
- Genome Med. Nov 26 2023, 15 (1) | https://doi.org/10.1186/s13073-023-01259-3
- 2023.11
Barcoded multiple displacement amplification for high coverage sequencing in spatial genomics
- Nat. Commun. 2023 Aug 29;14(1):5261 | https://doi.org/10.1038/s41467-023-41019-w
- 2023.08
- 바이오·의료융합
고대관

Michigan State University

안녕하세요? 저는 Michigan State University에 있는, Plant Research Laboratories (https://prl.natsci.msu.edu) (MSU-PRL)에서 Assistant Professor ? Fixed Term 포지션으로 있는 고대관이라고 합니다. Endoplasmic reticulum (ER)은 중요한 세포 소기관으로서, 세포내의 여러가지 대사작용과 신호전달 과정에 중추적인 역할을 담당하고 있습니다.
- Nat. Plants
- 2023.08.11
- Karolina Pra?anowska(아주대학교 의과대학)
  Interview
- 임수빈(아주대학교 의과대학)
An integrated single-cell transcriptomic dataset for non-small cell lung cancer
- Sci. Data 2023 Mar 27;10(1):167 | https://doi.org/10.1038/s41597-023-02074-6
- 2023.03
- 생명과학
권준하

KAIST

1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드 면역항암치료(Cancer immunotherapy)의 하나인 CAR(Chimeric antigen receptor) 세포치료제는 현재 혈액암에서의 성공을 시작으로 고형암으로 그 적용 범위를 넓혀가는 중입니다. 하지만, 고형암에서는 암조직에서의 이질성(Heterogeneity)과 세포다양성(Cellular complexity)으로 인해 암세포 특이적인 표적항원을 찾기가 힘들었습니다. 이러한 시점에서, 저희 연구진은 단일 세포 단위에서 정확히 암세포들에서만 발현하는 유전자들을 발굴하기 위해 대규모 단일세포 데이터베이스를 구축하였습니다. 이어서 암세포들과 정상세포들을 가장 잘 구별할 수 있는 유전자 조합을 검색하는 Deep-learning 알고리즘과 유전자 조합에 따른 논리회로(Boolean logics)별 세포발현비율 계산 알고리즘을 개발했습니다. 이 방법론을 기반으로 도출된 암 항원조합들을 타겟하는 CAR 면역세포치료제는, 기존의 타겟들보다 암과 정상 세포를 더 잘 구별하여 작동함으로써 부작용은 최소화하면서도 항암 치료의 효과는 극대화시킬 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 그림. 단일 항원 기반 암 및 정상 세포 분류기(좌측)와 항원 조합 기반 암 및 정상 세포분류기(중앙), 그리고 항원 조합에 따른 논리회로별 세포발현비율 계산 알고리즘(우측). 2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다. 이 연구는 KAIST 최정균 교수님 연구실과 KAIST 박종은 교수님, 분당차병원 안희정 교수님, 가톨릭 의대 이혜옥 교수님의 공동연구로 진행되었습니다. KAIST의 두 연구팀에서는 대규모 단일세포 데이터베이스의 구축과 암 특이적 표면 항원 조합을 찾아내는 알고리즘을 개발하였고, 차병원과 가톨릭대학교에서는 암환자 유래 단일세포 데이터(scRNA-seq과 CITE-seq)의 생산과 항원 조합 후보군들에 대한 단백질 검증을 진행하였습니다. 저는 박사과정 지도교수님이신 KAIST 바이오및뇌공학과 최정균 교수님의 연구실(OMICS lab)에서 해당 연구를 수행하였고 현재에도 연수연구원으로 소속되어 여러 연구를 진행하고 있습니다. 저희 연구실은, Genomics를 기반으로 뇌신경 및 암 면역 등 다양한 기초의학 관련 연구 분야들을 다루고 있습니다. 이곳의 특징으로, 교수님의 안정된 지지와 함께 만들어진 자유로운 연구 및 토론 분위기가 큰
- Nat. Biotechnol.
- 2023.03.07
노휘재

Broad Institute of MIT and Harvard, 현 Pfizer

1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드 최근 암연구에서는 Sequencing 기술과 High-throughput screening 기술의 발전으로 인해 전임상샘플들과 임상샘플들로부터 많은 Multi-omics 데이터들과 CRISPR screening 데이터들이 생산되고 있습니다. 그리고 이러한 데이터들을 활용하여 보다 높은 약물반응성이 예측되는 cancer subtype과 표적 치료가 가능한 cancer vulnerability를 찾아내려는 연구들이 많이 이루어지고 있습니다. 본 연구에서는 consensus hierarchical clustering과 BayesNMF (Bayesian Non-negative Matrix Factorization)을 활용하여 새로운 lung adenocarcinoma expression subtype을 발견하였고, NMF projection 방식을 이용하여 expression subtype에 해당하는 cancer cell line들과 human tumor tissue 샘플들을 찾아낼 수 있었습니다. 이를 통해 전임상샘플들(DepMap cell line)과 다양한 폐암환자 코호트(TCGA LUAD, CPTAC LUAD, SMC LUAD)의 임상샘플들을 expression subtype의 관점에서 연결할 수 있었고, 더 나아가 subtype을 CRISPR screening 데이터와 Proteomics 데이터로 분석할 수 있었습니다. 이를 통해 subtype-specific cancer vulnerability와 subtype-specific drug target 후보들을 찾아내는 것이 가능했습니다. Cancer subtype 연구는 최근 single cell 분석기술의 발달로 인해 보다 고해상도의 cancer subtype들과 cancer cell state간의 transition을 정량적으로 분석하는 것이 가능해지는 쪽으로 발전하고 있습니다. 따라서 Cancer subtype 연구도 single cell 분석기술을 통해 새롭게 알려지는 cancer cell state들과 bulk tumor deconvolution을 통해 cell type-specific subtype 연구로 더욱 세분화되어 발전하지 않을까 생각합니다. 그리고 전임상샘플(cancer cell lines, organoids, mouse models)로부터 만들어진 CRISPR/Drug screening 데이터들과 환자 임상샘플들로부터 발견한 cancer subtype들을 활용하여 환자 임상샘플들의 subtype-specific drug response를 예측하는 모델의 개발이 중요하게 될 것이라고 예상합니다. 본 연구에서 S3 subtype이 Immune Checkpoint Blockade에 대한 반응성이 높을 것으로 예상되었으나 이를 뒷받침할 환자 임상샘플이 없어서 논문 리뷰 과정에서 몇차례의 리젝을 받아야 했습니다. 감사하게도 Revision 과
- Cancer Res.
- 2022.11.08
Augmentation of the RNA m6A reader signature is associated with poor survival by enhancing cell proliferation and EMT across cancer types
- Exp. Mol. Med. Published 06 July 2022 | https://doi.org/10.1038/s12276-022-00795-z
- 2022.07
- 의약학
김찬우

서울대학교, University of Washington

1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드 최근 생명공학 기술이 발달하면서 세포 수준에서 유전자 발현 수준을 측정하는 단일세포 RNA 시퀀싱 (single-cell RNA-sequencing)이 널리 사용되고 있습니다. 이 기술은 희귀 세포 등 특정 세포군을 분류하여, 각 세포군에 대한 차등 발현 유전자 (differentially expressed genes, DEG)를 발굴할 수 있게 합니다. 단일세포 RNA 시퀀싱 데이터를 분석하는 첫 번째 단계는 세포들을 세포군으로 분류하는 작업입니다. 그리고 두 번째 단계는 분류 결과를 바탕으로 세포군 사이에 유전자 발현량을 비교하여 (differentially gene expression analysis), 차등 발현하는 유전자 (DEG)를 찾아내는 작업입니다. 이 중 첫 번째 단계는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 이 단계에서 연구자들은 다양한 파라미터로 클러스터링 알고리즘을 데이터에 반복적으로 적용해가며 최선의 분류를 하기 위해 노력합니다. 하지만 정확한 결론을 내리기는 어렵습니다. 왜냐하면 세포를 세포군으로 분류하고 세포 유형을 정의하려면, 해당 세포 유형의 유전자 발현 프로파일 (gene expression profile)을 알아야 하는데, 이 프로파일은 이 데이터 분석의 결과로 알 수 있는 정보이기 때문입니다. 일종의 순환논리입니다. 프로파일이 알려지지 않은 세포 유형들이 많고, 프로파일이 이전 연구에서 보고되었더라도 그 정보가 완벽하지 않습니다. 이 논문의 핵심 아이디어는 발상의 전환을 통해 세포 분류 과정 없이도 단일세포 RNA 시퀀싱 데이터에서 차등적으로 발현되는 핵심 유전자를 찾아낼 수 있다는 것입니다. 본 논문에서 저희가 제안한 알고리즘은 핵심 유전자가 보인다고 알려진 특성들을 고려하여, 세포군 분류 작업을 하지 않고 데이터에 있는 중요 유전자를 찾아냅니다. 연구자들은 이 알고리즘을 이용해 세포 분류를 할 때 발생할 수 있는 오류를 근본적으로 피할 수 있습니다. 알고리즘이 어떠한 편견(bias)도 없이 데이터를 전체적으로 조망하며 유전자를 찾아내기 때문에, 드넓은 미지의 바다를 항해하며 신세계 아시아의 새로움을 찾아내고 동방견문록을 편찬하게 된 ‘마르코 폴로’의 이름이 차용되었습니다. 많은 연구자들이 마르코폴로 알고리즘을 사용해 기존 분석 방법으로는 발견되지 않은 여러 희귀 세포군과 중요 유전자를 발굴
- Nucleic Acids Res.
- 2022.06.24
- 권춘탁(경희대학교)
Dynamic evolution of small signalling peptide compensation in plant stem cell control
- Nat. Plants Published 28 March 2022 | https://doi.org/10.1038/s41477-022-01118-w
- 2022.03
- 생명과학
- 이은희(Jackson Laboratory for Genomic Medicine)
Live-cell imaging shows uneven segregation of extrachromosomal DNA elements and transcriptionally active extrachromosomal DNA hubs in cancer
- Cancer Discov. Published first November 24, 2021 | https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-21-1376
- 2021.11
- 의약학
조춘석

University of Michigan Medical School

1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드 몸속 장기들은 각기 다른 기능을 담당하는 다양한 세포군으로 이루어져있는데, 이러한 세포군의 공간적인 위치는 그들의 독특한 기능과 깊이 연관되어 있습니다. Single cell RNA-sequencing (scRNA-Seq)은 개별 세포의 발현된 RNA의 총합 (전사체, transcriptome)을 밝혀서 cell subpopulation을 분류하고 특징지을 수 있는 좋은 분석법이지만, 분석과정 중 single cell isolation을 위해 필수적으로 해야 하는 tissue dissociation을 거치면서 spatial location에 대한 정보는 잃어버리게 됩니다. paracrine같은 세포간의 신호전달과 세포간 상호작용에 필수적인 spatial information을 잃어버림으로 장기나 조직의 기능을 세포수준에서 완전히 이해하지 못하게 됩니다. 공간전사체학 (spatial transcriptomics)은 scRNA-seq으로 확인한 mRNA프로파일을 통해 여러 세포군을 식별하고, 이것들의 위치를 2차원 조직 위에 물리적으로 지정하는 분석방법입니다. 먼저 슬라이드 위에 Spatial information을 얻기 위해 이미 알고 있는 특정 조합의 염기서열 (위치바코드, spatial barcode)을 지닌 mRNA-capturing probe를 심고, 여기에 분석할 조직을 올린 후 조직의 mRNA들을 probe에 상보적으로 결합시킵니다. 이후 reverse transcription과 여러 번의 PCR을 통해, 이 mRNA의 cDNA library를 합성/증폭하고, RNA-sequencing을 통해 전체 RNA transcript를 얻은 후, spatial barcode 정보로 조직위의 위치를 확인하게 되면 2차원적 조직에서 어떠한 세포들이 어떠한 mRNA를 가지고 있는지 알게 됩니다. 이러한 spatial barcoding을 위해 현재 microprinting, microbeads, microfluidic devices의 방법을 쓰고 있지만 기술적인 한계로 인해 해상도가 낮은 문제가 있습니다. 많이 쓰는 10X Genomics의 VISIUM의 경우 100micron이나 되고, 이후 계속해서 Slide-Seq, HDST, DBiT-Seq 등의 좋은 방법들이 개발되고 있지만, 여전히 해상도는 낮은 편입니다. 이러한 해상도 문제를 해결하기 위해 저희가 개발한 Sequence-Scope (Seq-Scope) 방법은, 이미 Next-Generation Sequencing을 위해 상용화된 illumina sequencing platform을 이용해 random barcode oligomer를 solid-phase amplification을 통해 증폭하여 cluster를 만들기에 이것들의 간격이 0.5~0.8micron
- Cell
- 2021.06.25
Determinants of Response and Intrinsic Resistance to PD-1 Blockade in Microsatellite Instability-High Gastric Cancer
- Cancer Discov. April 12, 2021 | https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-21-0219
- 2021.04
- 의약학
- 노휘재(Broad Institute of Harvard and MIT, 현 Pfizer)
The lipogenic regulator SREBF2 induces Transferrin in circulating melanoma cells and suppresses ferroptosis.
- Cancer Discov. MARCH 02 2021 | https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-19-1500
- 2021.03
- 의약학
- 노휘재(Broad Institute of Harvard and MIT, 현 Pfizer)
The lipogenic regulator SREBF2 induces Transferrin in circulating melanoma cells and suppresses ferroptosis.
- Cancer Discov. MARCH 02 2021 | https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-19-1500
- 2021.03
- 의약학
성상현

서울대학교

1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드 저희가 발표한 논문의 핵심적인 메시지는 포유류 모델에서 텔로미어가 유전체 내의 다른 서열로 대체될 수 있음을 최초로 발견했다는 것입니다. 또한 대안적인 텔로미어 유지기전 활성화 전후의 세포들의 특징을 genomics, epigenomics, transcriptomics, proteomics 방법론으로 상세히 비교 및 분석했습니다. 이전까지는 포유류 텔로미어가 단순반복서열로만 구성되거나 약간 변형된 구조만을 가진다고 여겨졌는데, 이번 연구를 통해 완전히 다른 서열이 주된 구성원이 될 수 있다는 것을 밝혔습니다. 텔로미어는 대부분의 진핵 생물이 가지는 선형 염색체의 말단 부위를 지칭하는데, 말단 부위 그 자체이면서 동시에 말단을 보호하는 기능을 합니다. 많은 생물의 텔로미어가 단순한 반복 서열과 그에 대한 결합 단백질의 복합체로 구성됩니다. 텔로미어 결합 단백질들이 DNA 손상을 인지하는 신호 체계를 억제함으로써 실제로 끊어진 부위와 동일하게 생긴 텔로미어가 지속적으로 DNA 손상 반응을 활성화하는 상황을 막습니다. 다른 측면에서, DNA 복제기구가 선형 DNA 말단을 완전히 복제할 수 없기 때문에 DNA 복제가 일어나고 세포가 분열할 때마다 일정한 길이의 텔로미어가 손실될 수밖에 없습니다. 텔로미어 길이가 일정 수준 이하가 되면 세포는 더 이상 분열하지 않는 영구적인 세포주기 정지 상태에 들어가고 이를 세포 노화(cellular senescence)라고 부릅니다. 이런 의미에서 텔로미어를 세포 분열의 타이머로 소개하는 경우가 많습니다. 지속적으로 분열해야 하는 생식세포나 줄기세포의 경우에는 텔로미어 길이를 유지할 수 있도록 하는 기전이 반드시 필요합니다. 대부분의 경우 이는 텔로머레이즈라고 하는 역전사 효소가 담당합니다. 세포 노화에 의해 부여된 분열의 한계를 벗어나 제멋대로 분열하고 있는 암세포의 경우에도 대부분 텔로머레이즈 활성화를 통해 텔로미어 길이를 유지하고 있습니다. 암의 중요한 특징 중 하나로 텔로미어 유지 기전의 획득이 반드시 포함되는 이유입니다. 대부분의 암세포는 텔로머레이즈를 통해 텔로미어 길이를 유지하지만, 약 15%의 암세포는 텔로머레이즈의 활성 없이도 텔로미어 길이를 유지한다는 것이 알려졌습니다. 이러한 현상은 텔로머레이즈 유전자가 삭제된 효모 모델에서도 보고된 적이 있
- Nat. Commun.
- 2021.03.12