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유전자 발현을 지배하는 화학요동법칙 발견
생명과학 한국연구재단 (2018-01-31 09:40)

세포의 유전자 발현량 조절 능력을 지배하는 물리화학 법칙이 발견되어 생명현상의 신비를 근본적으로 이해하는데 한걸음 더 가까워졌다. 성재영 교수(중앙대, 세포화학동력학 연구단)가 윤상운 교수(중앙대), 김지현 교수(중앙대), 필립 김 교수(토론토대학)와 공동연구를 통해 세포 내에서 생성되고 소멸되는 분자들의 농도 요동을 지배하는 법칙인 ‘화학요동법칙‘을 발견했다고 한국연구재단은 밝혔다.

모든 생명 기능들은 세포 내 유전자에 저장된 정보를 mRNA와 단백질로 발현하고 이들을 소멸시키는 화학반응들을 통해 구현된다. 이 화학반응들이 근본적으로 불확실성을 내재한 확률과정이기 때문에 똑같은 유전자를 가진 세포들도 mRNA와 단백질 농도가 세포마다 크게 달라 세포의 성질과 기능이 다양할 수 있다는 것은 알려진 사실이다.

하지만 이 현상을 물리화학적 모델로 설명하거나 예측하는 것은 불가능에 가까운 것으로 여겨져 왔다. 그 이유는 유전자 발현과정을 구성하는 화학반응과정들이 기존 모델이나 이론들이 가정하는 것보다 훨씬 복잡한 확률과정이기 때문이다.

연구팀은 이 난제를 해결하기 위해 아무리 복잡한 확률과정을 거쳐 생성 및 소멸되는 분자들에 대해서도 그 농도의 요동이 따르게 되는 ‘화학요동법칙’을 수학적 연역을 통해 최초로 발견하였다. 이 결과를 유전자 발현과정에 적용하여 유전자가 같은 세포들의 mRNA 및 단백질 개수 조절 능력이 유전자 종류나 화학적 환경변화에 따라 변화하는 정도를 측정한 다양한 실험 결과들을 일관되게 설명하고, 이 과정에서 유전자 발현과정에 대한 새로운 물리화학적 모델을 구축하는데 성공했다.

이 연구 결과는 지난 백년 간 널리 받아들여진 반트호프의 화학반응속도론과 파울리의 마스터 방정식 접근법의 기본 가정들이 세포 내 화학 반응에 대해서는 성립하지 않는다는 것을 선명하게 보여주고 이 문제에 대한 해결책을 제시하는 것이다.

연구팀은 더 나아가 화학요동법칙을 사용하여 세포 내 mRNA 소멸과정 기작에 따라 세포의 mRNA 농도 조절 능력이 변화하는 것을 예측하고, 이 예측이 정확한 전산모사결과와 일치함도 보여주었다. 살아있는 세포 실험 결과에 대한 이와 같은 정량적 설명과 예측은 과학사상 전례가 없는 성과이다.

성재영 교수는 “이 연구는 생명현상을 수학적 연역과 물리화학적 모델을 사용하여 정량적으로 설명‧예측하는 새로운 연구 패러다임을 제시한 것”으로 학문적 의미를 부여하며, ”이 새로운 방향의 연구가 생명체들이 어떤 방식으로 얼마나 정확하게 다양한 생명 기능들을 구현하고 조절하는지를 물리화학적으로 이해하고, 세포의 생명기능 조절 능력을 회복시켜 질병을 치료하는 새로운 의학적 방법을 제시하는데 기여할 수 있을 것“으로 전망했다.

이 연구는 한국연구재단 리더연구자지원사업*의 지원으로 수행되었다. 연구 성과는 순수이론 논문으로서는 매우 이례적으로 네이쳐 저널 그룹의 네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 1월 19일 게재되었다.
    * 리더연구자지원사업 : 미래의 독자적 과학기술과 신기술 개발을 위해 세계적 수준에 도달한 연구자의 심화연구를 집중 지원함.

주요내용 설명

□ 논문명, 저자정보

논문명
The Chemical Fluctuation Theorem governing gene expression

저  자
박성준 박사(제1저자, 중앙대학교), 송상근(공동저자, 중앙대학교),
양길석(공동저자, 미국 코넬대학교),
필립 김 교수(Philip M. Kim, 공동저자, 캐나다 토론토대학교),
윤상운 교수(교신저자, 중앙대학교), 김지현 교수(교신저자, 중앙대학교),
성재영 교수(교신저자, 중앙대학교)

□ 연구의 주요 내용
 1. 연구의 필요성

  ○ 생명체가 어떻게 무질서한 화학반응과정들로부터 생명기능 개발과 유지에 필요한 질서를 구현하는지는 자연과학분야의 가장 중요한 질문 중 하나이다. 이번 세기 각광을 받기 시작한 시스템 생물학에서는 유전자 발현과정에 대해 이 문제를 제기 하였는데, 그 이유는 유전자 발현과정이 모든 생명현상의 근간이기 때문이다.
  ○ 유전자 발현과정은 수많은 화학반응들로 구성된 복잡한 확률적 과정이다.  화학반응들이 근본적으로 불확실성을 내포하는 확률과정이기 때문에 세포들은 유전자 발현량을 완벽하게 조절 하지 못한다. 유전자가 같은 세포들이라 할지라도 유전자 발현으로 생성되는 mRNA와 단백질의 개수는 세포마다 다르게 되는데, 이는 유전자가 같은 세포들도 다양한 기능과 성질을 보이게 되는 원인이 된다. 생명체들은 세포들의 유전자 발현량을 환경에 따라 바꾸어가며 적응을 하고, 주어진 환경에서는 기능을 유지할 수 있도록 유전자 발현량을 일정 범위내로 조절하는데 이에 실패할 경우 환경적응과 생명기능 유지에 문제가 생긴다.
  ○ 최근 실험 기술의 발전으로 개별 세포 단위로 유전자 발현으로 나타나는 mRNA와 단백질의 정량적인 측정이 가능해졌다. 유전자 공학기술과 합성생물학의 발달로 살아있는 세포 내 유전자와 유전자 발현 과정을 여러 가지로 바꾸어 가며 이 변화가 어떻게 세포의 유전자 발현 조절 능력에 영향을 미치는지에 대한 연구가 최근 폭발적으로 늘어났다. 하지만 유전자 발현과정을 구성하는 화학반응 속도를 정확하게 기술하는 모델이나 이론이 없어 이 실험 결과들을 정량적으로 이해하는 것은 불가능 한 일로 생각되어 왔다.
     * 단일분자분광 기술 : 개개의 분자들의 움직임을 실시간으로 관찰할 수 있는 정밀 분광기술 
     * mRNA : 유전자 발현과정중 전사과정에서 DNA의 유전 정보를 받아 단백질 합성 정보를 전달하는 물질
  ○ 현재 시스템 생물학 분야에서 주로 사용하고 있는 이론은 1945년 노벨 물리학상을 수상했던 저명한 물리학자 파울리가 개발한 마스터 방정식 접근법을 화학반응과정에 적용한 것인데 이 접근법은 1901년 첫 노벨 화학상 수상자인 반트호프가 제안한 화학반응속도론에 기초하고 있다. 이 반트호프의 화학반응속도론에서는 기본적으로 개별 화학반응의 속도 계수가 시간이나 반응용기에 따라 변화하지 않는 상수라는 것을 전제하고 있다. 그러나 세포 내에서 일어나는 화학반응과정은 속도 계수가 다양한 변수에 의존하여 세포마다 다르고 시간에 따라서도 요동치는 경우가 많다. 유전자 발현과정의 경우 유전자와 효소들의 분자 구조, 유전자 발현 조절 상태, 유전자 복사체 개수, 세포 주기, 세포 영양상태등 수많은 환경변수에 따라 유전자 발현과정을 이루는 화학반응의 속도계수가 달라지는데, 이 세포 환경변수 값이 세포마다 다르고 시간에 따라 요동치기 때문에 반응속도계수 역시 그러하게 된다. 세포 내 화학반응이 아닌 경우에도 분자 생성과 소멸과정의 속도를 간단한 속도상수개념에 기초하여 설명할 수 없는 경우는 얼마든지 있다. 예를 들면 분자의 생존시간 확률분포가 지수함수가 아닌 경우는 흔히 있는데, 이런 경우 기존 화학반응 속도이론이나 마스터 방정식으로는 기술이 불가능하다.

 2. 연구내용
  ○ 화학요동법칙 발견 : 세포 내 화학반응 과정들의 확률적 성질에 관계없이 일반적으로 성립하는 화학요동 법칙을 수학적 연역을 사용하여 엄밀하게 유도하였다. 이 간단한 수식은 어떤 화학 반응들을 거쳐 생성 및 소멸 되는 분자의 농도 평균과 분산이 어떻게 이 분자의 생존시간 확률분포와 생성반응 속도의 시간상관함수에 의존하는 지를 선명하게 보여준다. 생성반응 속도 상수의 시간 상관함수는 반응 네트워크 구조와 네트워크를 구성하는 개별 화학반응의 확률적 성질과 연관되어 있는 양이다. 
     * 시간상관함수 : 시간에 따라 변화하는 양상을 보여주는 함수로서 동역학적 정보를 내포하고 있는 물리량
  ○ 새로운 방식의 유전자 발현과정 모델 제안 : 화학요동법칙은 매우 일반적인 반응과정에 적용할 수 있지만, 이를 기존 유전자 전사반응 네트워크 모델에 적용하게 되면 기존 이론과 같은 결과를 얻게 된다(모델 I, II, 그림 1). 이 논문에서는 유전자 발현 반응 과정을 기존모델보다 훨씬 정확하게 묘사할 수 있는 새로운 모델을 제시하였다(모델 III, 그림1). 이 새로운 모델의 특징은 우리가 실험에서 조절하거나 미리 잘 알고 있는 반응과정의 속도는 구체적으로 모델하고, 실험에서 조절하지 않는 수많은 세포 환경 변수에 의존하는 나머지 반응과정들의 속도는 구체적으로 모델하지 않고 추상적인 방식으로 정확하게 기술하는 것이다. 이 방식은 우리가 세포 환경 변수에 어떻게 유전자 발현속도가 의존하는지에 대한 구체적인 정보를 미리 가지고 있지 않더라도 실험 해석을 정량적으로 할 수 있도록 해준다. 실험 해석 결과를 통해 이 추상적으로 기술했던 반응과정의 메커니즘과 반응속도에 대한 보다 구체적인 정보를 얻어 낼 수 있게 된다.
     * 전사반응 : DNA로부터 RNA를 합성하는 일련의 화학반응 
  ○ 세포 mRNA 농도 조절 능력에 관한 다양한 실험 결과들의 정량적 해석 :
    1) 대장균 특정 유전자에서 전사되는 mRNA 의 농도의 평균과 분산이 유전자 발현 유도제의 양에 따라 어떻게 변화 하는지를 측정한 기존 실험 결과(그림 1 (c))를 화학요동법칙을 그림 1의 모델 III을 사용하여 최초로 정량적 해석하는데 성공하였다. 이 실험 해석결과로부터 전사반응속도의 시간상관함수를 얻어 낼 수 있는데, 이로부터 추상적으로 모델했던 활성 유전자의 전사과정 메커니즘과 확률적 성질에 대한 정보를 얻어내고 이를 기초로 이 과정에 대한 새로운 반응속도론적 모델을 구체적으로 제시하였다. 영양상태가 좋은 대장균이 mRNA 농도를 더 정확하게 조정하는 이유도 전사반응과정을 구성하는 화학반응 과정들의 상대적 속도가 영양 상태에 따라 변화하는 것을 고려하여 설명해 내었다.
    2) 유전자 프로모터 세기 변화에 따라 어떻게 박테리아 mRNA 농도 조절 능력이 변화하는지에 대한 실험 결과를 화학요동법칙과 이 연구에서 제안하는 새로운 전사과정 모델법을 사용하여 정량적으로 설명하는데 성공하였다. 이 실험 해석을 통해 유전자 조절 기작이 따로 없는 경우라 할지라도 유전자 전사가 일어나지 않는 시간과 일어나는 시간이 뚜렷이 나누어 져있고 유전자 활성 전환이 일어나는 빈도는 프로모터의 세기에 따라 다르지만 대략 100Hz정도라는 정량적 정보를 얻어내었다. 이 정보는 논문 심사과정에서 기존 실험 결과와 일치하는 것으로 밝혀졌다.
    3) 이외에도 박테리아의 유전자 전체에 대해 유전자별로 전사조절 능력을 조사한 실험 결과를 해석하는데 성공하였다.
  ○ 새로운 세포 실험 결과 예측 : 위 실험해석에서 얻어진 물리화학적 모델과 화학요동법칙을 이용해서 mRNA 생존시간 확률분포가 변화할 때 어떻게 세포의 mRNA 농도의 평균과 분산이 변화하는지에 대해 정량적으로 예측하였다. 그리고 이 예측이 모델에 대해 정확한 전산모사 결과와 일치하는 것을 확인하였다. 마스터 방정식 접근법이나 다른 기존 이론들은 mRNA 생존시간이 단순한 지수함수가 아닌 경우는 적용이 불가능한 반면, 화학요동법칙은 생존시간 확률분포 모양에 관계없이 적용이 가능하다.

 3. 연구 성과/기대효과
  ○ ○ 이 연구는 복잡하게 얽힌 세포내 수많은 화학반응들의 총체적 결과로서 드러나는 생물학적 기능들을 세포가 어떻게, 그리고 얼마만큼 정확하게 조절하는 지에 대해서 정량적인 연구를 가능하게 한다.
  ○ 본 화학요동 법칙은 전사과정 뿐만 아니라 단백질을 생성하는 번역과정을 포함하는 일반적인 세포내 생성-소멸과정에 적용된다. 이 연구는 생체 내 화학반응네트워크 모델로 생명현상을 정량적으로 이해하는 새로운 패러다임을 제시한다. 후속연구를 통해 배아세포의 분열시간 조절 원리, 심장세포 박동 시간 조절, 세포의 의사결정 과정등 생명체의 기능조절 원리와 조절 능력을 정량적으로 연구하는 데 활용될 수 있고, 세포의 생명기능 조절 능력을 회복시켜 질병을 치료하는 새로운 의료기술의 개발에 기여할 것으로 기대된다.
  ○ 화학요동법칙은 세포내 화학반응뿐만 아니라 일반적인 생성-소멸과정에 적용될 수 있는 법칙인데, 자연과학 뿐 아니라 약동력학, 전염병학, 경제학, 사회과학 등의 타학문분야 발전에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
     * 배아세포 : 정자와 난자가 수정된 후 조직, 기관의 분화가 마무리 단계에 있는 세포


(그림1) 다양한 전사 모델에 대한 화학요동법칙 적용 결과 및 대장균 mRNA의 개수 조절 능력 정량적 해석
(a) 단일유전자 전사모델. Model I에서는 전사반응 속도가 상수이며, DNA 상태는 1개만 존재한다. Model II에서는 DNA 상태는 2개가 존재하고, 전사반응 속도는 상수로 취급되고 있다. Model III는 세포상태변수에 의존하는 전사반응 속도를 도입한 본 연구에서 제시하는 새로운 모델이다. 각 모델에 대해 화학반응요동법칙을 이용하여 얻은 mRNA 요동의 해석적 표현.
(b) 유전자가 여러 개일 경우에 각각의 전사반응 Model에 관한 Non-Poisson mRNA 요동에 대한 해석적 표현.
(c) 대장균의 lacZ 유전자에서 발현되는 mRNA의 개수 조절능력 실험 결과 해석. Model III의 경우, 청색선은 정상 생장조건, 적색선은 세포성장속도가 느린 경우를 나타낸다.
(d) Model III의 해석을 통해 얻어진 전사반응속도의 시간 상관함수. 이 생장조건에 따른 시간 상관함수 변화는 활성 유전자 전사과정 메카니즘과 동력학을 사용하여 설명할 수 있다.
   * Non-Poisson mRNA 요동 : mRNA 개수분포의 분산에서 평균을 뺀 양을 평균의 제곱으로 나눈 양

(그림2) 프로모터 세기 변화에 따른 mRNA의 농도 요동 실험 결과 해석
(a,b) DNA로부터 mRNA를 합성해 내는 효소인 RNA 중합효소와 이 효소가 DNA에 붙는 자리인 프로모터 사이의 결합세기가 변하지 않는 경우와 DNA 구조 변화에 따라 요동치는 경우에 해당하는 각각의 전사 모델.
(c,d) 모델 a와 b를 통한 mRNA의 농도 요동 실험결과에 대한 정량분석. 전사 초기 단계에서 RNA 중합효소와 프로모터 사이의 결합세기의 요동이 mRNA 개수 통계에 있어 중요한 역할을 함을 보여준다.

󰊳 연구 이야기

□ 연구를 시작한 계기나 배경은?

2000년대 초 메사츄세츠 공과대학 화학과에서 박사 후 연수를 받던 중 같은 대학 물리학과 Alexander van Oudenaarden 교수의 논문을 읽고 생명현상을 세포내 화학반응네트워크 차원에서 정량적으로 이해하려는 시스템 생물학에 관심을 가지게 되었다. 그러던 중 이 분야에서 주로 사용하는 모델과 방법론이 플라스크와 같이 균일한 환경에서 일어나는 화학반응에 대해서는 정확한 결과를 줄 수 있지만 세포처럼 불균일한 환경에서 일어나는 화학반응에 대해서는 그렇지 못하다는 문제점을 파악하고 2003년부터 연구를 시작하게 되었다. 이듬해 중앙대 화학과에 조교수로 부임한 이후 이 연구를 본격적으로 수행하기 시작했는데 2005년 단일 효소가 특정 모델의 반응환경과 상호작용하는 간단한 경우에 대한 결과를 얻었다. 그러나 이 결과를 세포환경과 같이 정확하게 모델하기 어려운 복잡한 환경에서 일어나는 다단계 효소 반응으로 확장하는 것은 쉽지 않은 일이었고 7여 년 동안 별다른 진전을 이루지 못했다. 2011월 가을부터 메사츄세츠 공과대학으로 돌아와 안식년을 보내던 중 2012년 3월 이 문제를 해결할 수 있는 첫 번째 실마리를 찾았다. 이 후 연구력을 이 한 과제에 집중해 2014년와 2015년 간단한 유전자 반응 네트워크 모델에 대해 세포 내 화학반응을 효과적이면서도 정확하게 기술할 수 있는 새로운 모델과 수학적 방법론들을 유전자 발현과정에 적용하여 학계에 처음 발표하였다. 하지만 이 초기 모델과 방법론은 유전자 조절 기작이나 mRNA이나 단백질의 소멸과정이 매우 단순한 경우만 적용할 수 없는 큰 제한점이 있었다.

□ 이번 성과, 무엇이 다른가?

현재까지 발표된 시스템 생물학 분야의 모든 이론들은 몇 가지 형태의 미분방정식에 기초하고 있다. 이 미분방정식 접근법의 공통적인 약점은 분자의 생존시간 확률분포가 간단한 지수함수 인 경우에만 정확한 기술이 가능하다는 점이다. 본 연구 그룹이 2014년 2015년에 발표한 모델과 방법론 역시 파울리 마스터 방정식을 일반화 된 미분 방정식에 기초하고 있어 같은 약점이 있고, 유전자 조절 기작이 복잡해지는 경우 적용할 수 없는 문제점이 있었다. 그러나 대부분의 생체 고분자들은 농도 생존시간 확률분포가 간단한 지수함수가 아니며 생성과정에 복잡한 조절과정을 거치는 경우가 많다. 이번 성과로 얻어진 화학요동법칙은 기존 미분방정식 접근법에 기초해서는 얻을 수 없는 것으로 새로운 수학적 방법을 통해 유도되었는데, 세포 내 생체 고분자들의 생존시간 확률분포의 구체적인 형태가 무엇이든 상관없이 농도 요동을 정확하게 기술 할 수 있으며, 생체 고분자의 생성과정이 아무리 복잡한 메카니즘과 확률적 성질을 가지고 있다 하더라도 정확하게 기술할 수 있어 생명체 내 어떤 종류의 반응네트워크에도 적용할 수 있는 큰 장점이 있다. 이번 논문에서 이 장점을 부각시켜 여러 실험 그룹에서 다양한 유전자 조절 네크워크에 대해 얻은 세포의 mRNA 농도 조절 능력 측정 결과를 화학요동법칙을 사용하여 일관되게 정량적으로 설명하였다. 더 나아가 mRNA의 생존시간 분포가 세포의 mRNA 농도 조절 능력에 미치는 영향을 간단하게 정량적으로 예측할 수 있음을 보여주고 이 예측의 정확성을 전사모사결과와 비교하여 보여주는데 성공하였다. 살아있는 세포 실험 결과를 정량적으로 설명하고 예측한 것은 전례가 없는 성과이다. 

□ 연구 전개 과정에 대한 소개

이 연구는 연구재단 리더연구자 지원사업의 지원을 받아 수행되었다. 연구 결과는 2016년 상반기에 얻어졌고 최초 논문 투고는 2016년 9월에 이루어 졌다. 이 논문이 새로운 개념과 모델 그리고 수학적 방법론을 제시하고, 실험결과 해석과 예측까지 하다 보니 길이가 매우 긴 논문이 되었다. 심사자 중에는 논문이 너무 긴 것에 불만인 사람도 있었지만 큰 문제가 되지는 않았다. 수학자, 시스템 생물학자를 포함한 다양한 분야의 심사위원 4명이 심사를 맡았었는데, 1년이 넘는 기간 동안 공격적이고 엄밀한 심사를 받는 동안 우여곡절이 많았지만 다행히 모든 심사자들이 출판에 최종 동의하였다.

□ 연구하면서 어려웠던 점이나 장애요소는 무엇인지? 어떻게 극복(해결)하였는지?

본 연구에서 제안하는 세포 화학반응네트워크 모델 방법이 오랜 기간 사용되어온 반응속도론적 네트워크 모델방법과 많이 다르다보니 이 새로운 모델방법에 대한 경계심과 의구심이 있거나 쉽게 이해하지 못하는 것은 어찌 보면 당연한 일이다. 이번 논문 성과를 계기로 이 문제를 많이 해결할 수 있을 것으로 기대한다.

□ 실용화된다면 어떻게 활용될 수 있나? 실용화를 위한 과제는?

상당수의 질병은 궁극적으로는 생명체가 생명체에서 일어나는 생화학 반응 과정을 필요한 만큼 정확하게 조절하는 데 실패하여 일어난다. 그렇기 때문에 생명체가 잃어버린 생화학 반응 과정에 대한 조절 능력을 회복하도록 하여 질병치료가 가능하다. 이 이론적 연구에 적절한 실험 연구가 병행된다면 세포의 생체반응 조절 능력을 회복시켜 질병을 치료하는 새로운 의학적 방법들을 개발하는데도 기여 할 수 있을 것이다.

□ 꼭 이루고 싶은 목표나 후속 연구계획은?

리더연구자 지원사업 1단계는 이론 위주의 연구이지민 2단계와 3단계 연구계획은 단일세포계와 다세포계에 대해 다양한 생명기능 조절 능력 실험을 수행하고 이 실험 결과를 1단계 연구로 얻어진 이론으로 분석하여 생명체의 화학 반응 과정 조절 기작과 한계에 대한 지식과 이해를 넓힐 계획이다.

□ 기타 특별한 에피소드가 있었다면?

이 연구의 초기 연구 제안서를 2013년 가을 제1차 삼성미래기술 육성재단 연구비에 지원하여 1차 심사를 통과한 적이 있었다. 그러나 당시 아무런 실적이 없는 상태에서 연구 목표 달성가능성을 설득력있게 제시하지 못해 최종 선정되지는 못했었다. 그 후에도 여러 차례에 걸쳐 비슷한 실패를 격게 되었지만 이 과정에서 제안했던 과제가 학계의 관심을 받게 되었고 결국 그것이 계기가 되어 연구재단 리더연구자 지원사업을 수주하여 연구를 본격적으로 추진할 수 있게 되었다.

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