세포 속 ‘유전자 지도’ 한번에 해독...치매·암 연구 게임체인저 | 연구성과 > Bio뉴스 > 동향

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세포 속 ‘유전자 지도’ 한번에 해독...치매·암 연구 게임체인저

등록2026.03.04.
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KAIST-미국 듀크대, 세계 최초 단일 세포 트라이모달 멀티오믹스 기술 개발

유전자 발현·후성유전·게놈 3차 구조 동시 분석...치매·암 등 질병 원인 입체 규명

AI 기반 160만 개 뇌세포 분석 성공, 세포당 ‘50원’ 초저비용 구현

질병의 시작점은 단 한 개의 세포다. 그러나 지금까지는 개별 세포의 변화를 정밀하게 들여다보는 데 한계가 있어, 수천~수만 개 세포의 평균값을 분석하다 보니 질병의 ‘초기 신호’를 정확히 포착하기 어려웠다. KAIST 연구진이 마치 구글어스로 지구를 확대하듯, 그 세포 속 유전 설계도를 입체적으로 동시에 해독하는 기술을 세계 최초로 구현했다. 암과 치매, 파킨슨병 등 복잡 질환 연구의 판을 바꿀 성과다.

KAIST(총장 이광형)는 생명과학과 정인경 교수 연구팀이 미국 듀크대학교 야루이 디아오(Yarui Diao) 교수팀과 공동연구를 통해, 단일 세포에서 ▲유전자 발현(전사체) ▲후성유전체 ▲게놈 3차 구조를 동시에 분석하는 세계 최초의 초정밀 분자지도 해독 기술 ‘scHiCAR(에스씨하이카, single-cell Hi-C with assay for transposase-accessible chromatin and RNA sequencing)’를 개발했다고 4일 밝혔다.

세포의 상태를 결정하는 핵심은 결국 유전자의 작동 방식이다. 유전자는 단순히 켜지고 꺼지는 스위치가 아니다. 어떤 유전자가 실제로 작동하는지(전사체), 왜 작동하는지(후성유전체), 어떤 공간 구조 속에서 작동하는지(게놈 3차 구조)가 함께 맞물려 세포의 운명을 결정한다. 기존 기술은 이 정보를 각각 다른 세포에서 따로 얻은 뒤 사후에 맞춰야 했기 때문에, 미세한 변화가 왜곡되거나 누락될 수 있었다.

연구팀은 전사체, 후성유전체, 3차 게놈 구조 등 이 세 가지 유전 정보를 단일 세포에서 동시에 분석하는 통합 정밀 분석 기술인 ‘트라이모달 멀티오믹스(trimodal Trimodal Multi-omics)’ 기술을 구현했다. 여기에 인공지능(AI) 분석을 접목해 정확도와 재현성을 크게 높였다. 그 결과, 세포 내부의 유전 정보를 ‘한 장의 입체 지도’처럼 읽어내는 통합 분석 플랫폼을 완성했다.

특히 세포 하나당 분석 비용을 약 0.04달러(한화 약 50원) 수준으로 낮추는 데 성공했다. 이를 통해 생쥐 뇌 조직 내 160만 개 세포에 대한 고해상도 분자지도를 구축했다. 이는 질병 유전자가 언제, 어디서, 어떤 구조 속에서 켜지고 꺼지는지를 세포 단위에서 정밀하게 규명할 수 있음을 의미한다.

연구팀은 해당 기술을 뇌 조직과 근육 재생 과정에 적용해 22개 주요 세포 유형의 서로 다른 유전자 작동 원리를 밝혀냈다. 특히 근육 줄기세포가 재생되는 과정에서 유전자의 입체 구조가 동적으로 변화하며 세포 운명을 결정하는 과정을 단일 세포 수준에서 실시간으로 추적하는 데 성공했다. 이는 노화 및 난치 질환 치료 전략 개발의 핵심 기반이 될 것으로 기대된다.

정인경 교수는 “이번 연구는 세포를 관찰하는 수준을 넘어, 세포 내부 유전체 설계도를 정밀하게 읽고 제어할 수 있는 가능성을 제시했다”며 “파킨슨병과 암 등 복잡 질환의 발생 기전을 밝히고 환자 맞춤형 신약 타깃을 발굴하는 데 중요한 전환점이 될 것”이라고 말했다.

이번 연구는 KAIST 양동찬 박사가 공동 제1저자로 그리고 KAIST 김규광 박사가 주요 연구진으로 참여했으며, 국제 학술지 ‘네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology, IF=46.9)’에 2월 19일 자로 게재됐다.

※ 논문명: Trimodal single-cell profiling of transcriptome, epigenome and 3D genome in complex tissues with scHiCAR, DOI: 10.1038/s41587-026-03013-7

한편, 이번 연구는 서경배과학재단과 삼성미래기술연구소, 과학기술정보통신부 한국연구재단의 기초연구사업 및 바이오의료기술개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.

연구성과 이미지(AI생성이미지) [사진=KAIST]

연구개요

1. 연구 배경

유전자 발현은 세포 내 복잡한 조절 네트워크에 의해 결정된다. 그리고 이러한 유전자 발현의 핵심 요소로 전사체, 후성유전체, 그리고 3차원 유전체 구조를 들 수 있다. 하지만, 지금까지 이 세 가지를 동시에 단일 세포 수준에서 분석하는 것은 불가능한 상황이었고, 이로 인해 하나의 세포안에서 발생하는 유전자 발현 네트워크를 이해하는 것은 불가능한 일이었다.

2. 연구 방법

이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 연구에서는 하나의 세포에서 전사체, 후성유전체, 3차원 게놈 동시에 분석할 수 기술을 개발하였다. 본 기술은 우선, 세포 핵을 준비하고, 준비된 핵에 대해서 후성유전체와 게놈 3차구조를 표지하고, 이후 조합바코딩 기술을 활용하여 단일세포 하나하나를 각기 다른 바코드 염기서열로 마킹한다. 이후 RNA와 DNA를 분리하여 차세대 염기서열 분석법을 적용한 뒤, 다시 단일세포 특이적 바코드 염기설열 기반 유전자 발현, 후성유전체, 3차원 게놈 정보를 통합한다.

단일세포 수준에서 여러 분자 정보를 동시에 획득한다고 하더라도, 기술적인 한계로 인해 완벽한 개별 세포의 분자 정보를 획득하기 어렵다는 한계가 있다. 특히나 게놈 3차구조의 경우 유전자 발현이나 후성유전체 보다 훨씬 더 많은 분자 정보 추출이 요구 되기에 그 한계가 두드러진다. 이러한 기술적 한계를 극복하기 위해 AI 기술을 개발하여, 실제 조직 내 극소량 존재하는 세포 아형이라도 초정밀 분석을 가능케 하였다.

3. 주요 발견

본 연구에서 개발한 단일세포 멀티오믹스 기술은 세계 최초로 하나의 세포에서 유전자 발현, 후성유전체, 게놈 3차구조를 동시에 동정할 수 있는 획기적인 실험 방법이다.

해당 기술을 생쥐의 뇌 조직에 적용한 결과 뇌 조직을 구성하는 22개 주요 세포 유형에서 특이적인 유전자 발현과 구조적 특징을 성공적으로 식별하고, 기존 단일세포 멀티오믹스 기술 대비 대규모 세포 동정 또한 동시에 가능하였다.

해당 기술을 생쥐의 근육 재생 과정에 적용 하였을 때, 근육 줄기세포의 재생 과정에서 유전자 발현과 구조적 변화의 동적 패턴을 단일 세포 수준에서 추적할 수 있었다.

마지막으로 기존 단일세포 후성유전체 방식으로 정의 하였던 인핸서-유전자 관계 규명 보다는 본 기술로 확보한 게놈 3차구조 정보를 활용하여 인핸서-유전자 관계를 정의하는 것이 훨씬 더 높은 정확도를 보임을 확인할 수 있었다.

4. 연구 의의

이 연구는 단일 세포 다중 분석의 새로운 가능성을 열었다. 특히나 유전자 발현 조절의 복잡한 메커니즘을 이해하는 데 기여하며, 다양한 생물학적 및 의학적 연구에 활용될 수 있다. 특히나 신규 실험 기술 개발과 이러한 기술의 한계를 AI 기술로 극복하는 전략을 보여줌으로 인해 초정밀 분자 지도 작성 관련 기술의 고도화 전략을 성공적으로 보여주었다. 이를 통해 질병의 발생 기전이나 치료법 개발에 중요한 통찰을 제공할 수 있을 것으로 예상 된다.

뇌와 같은 복합 조직에서 단 하나의 세포를 추출하여, 유전자 발현, 염색질 활성도 (후성유전), 그리고 게놈 3차구조 지도 작성 후 (단일세포 다중 오믹스) 이를 AI 기술을 활용하여 고해상도 3차원 분자지도로 변환 후 (AI 기반 초정밀 지도 구축) 이를 토대로 각 단일세포에 대해서 초정밀 단일세포 다중오믹스 분자지도 구축이 가능함. [사진=KAIST]