초록 ▼

I. 해당 연도 추진 현황
I-1 기술개발 추진 내용
대부분의 생명현상은 자연상태에서 비가역적(irreversible)이다. 간혹 우연한 발견을 통해 가역화(reversion)되는 현상이 보고된 바 있지만 그 메커니즘이 밝혀진 사례가 없으며, 다양한 생명현상의 가역화를 설명할 수 있는 이론 연구는 아직 시도된 바가 없었다. 본 연구에서는 정상세포의 암화 과정을 시스템 차원에서 설명할 수 있는 이론 모델을 최초로 제안하였다. 우선 암 가역화(cancer reversion) 현상이 보고된 대장암에 대하여 문헌조사 바탕의 구

I. 해당 연도 추진 현황
I-1 기술개발 추진 내용
대부분의 생명현상은 자연상태에서 비가역적(irreversible)이다. 간혹 우연한 발견을 통해 가역화(reversion)되는 현상이 보고된 바 있지만 그 메커니즘이 밝혀진 사례가 없으며, 다양한 생명현상의 가역화를 설명할 수 있는 이론 연구는 아직 시도된 바가 없었다. 본 연구에서는 정상세포의 암화 과정을 시스템 차원에서 설명할 수 있는 이론 모델을 최초로 제안하였다. 우선 암 가역화(cancer reversion) 현상이 보고된 대장암에 대하여 문헌조사 바탕의 구조 추출(parsing)과 실험데이터 바탕의 구조 추론(inference)을 통하여 다음 그림 1과 같은 대장암 신호전달네트워크의 1차 모델을 구축하였다. 해당 네트워크는 시뮬레이션이 가능하도록 각종 문헌에서 보고된 세포주(cell line) 데이터를 통하여 검증(validation)되었다. 구축된 네트워크는 총 34개의 분자 노드와 135개의 상호작용 링크로 구성되어 있다.

본 연구에서 구축된 대장암 신호전달네트워크를 구성하는 분자들은 서로 상호작용하며 다이내믹하게 변화한다. 생명현상은 이와 같은 분자네크워크의 다이내믹스(dynamics)가 만들어내는 총체적인 현상인 것이다. 네트워크를 구성하는 각 분자들의 활성도를 변수로 나타내고 이러한 변수들을 모아놓은 하나의 벡터를 생각하면 특정 시간과 조건하의 세포 상태는 거대한 변수공간상의 한 점으로 표현되는 벡터의 위치에 대응된다. 그런데 분자네트워크의 상태를 나타내는 이 벡터는 시간이 지나면 상태천이 (state transition)를 거듭해 동적 평형상태(attractor)로 수렴하게 된다. 이러한 일련의 과정은 개념적으로 평형상태와 그 수렴공간상에서 상태천이도로 나타낼 수 있는데 이를 평형상태지형(attractor landscape)이라고 한다. 본 연구자는 지금까지의 연구를 통해 이러한 동적 평형상태가 세포의 다양한 표 현형질(phenotype)을 나타낸다는 실험적 증거들을 찾은 바 있다. 따라서 생명현상을 분자네트워크라는 모델의 분석을 통해 해석하고 동적 평형상태를 원하는 방향으로 변형시킬 수 있도록 네트워크의 특정 타겟분자를 섭동(perturbation)시켜주면 생명현상을 원하는 방향으로 제어할 수 있을 것이다. 이러한 원리를 이용하여 암화과정과 같은 비가역적 생명현상을 가역화할 수 있을 것이라는 가설이 본 연구의 검증 목표였다. 해당 가설의 검증을 위하여 본 연구에서는 네트워크의 다이내믹스가 구성 노드들의 섭동(perturbation)에 대하여 얼마나 변화하는지를 정량화 할 수 있는 점수화 체계를 그림 2.와 같은 흐름으로 제안하였다. 평형상태의 생물학적 특징을 세포분열(proliferation), 전이능(metastasis) 및 줄기세포능(sternness)의 세 가지 측면에서 점수화하는 시스템은 환자 및 오가노이드(organoid) 데이터를 바탕으로 검증되었으며, 실제 데이터의 암 악성 정도와 점수화 체계익 악성 정도 점수 경향이 잘 일치함이 확인되었다.

(출처 : 본문 : I. 해당 연도 추진 현황 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• I. 해당 연도 추진 현황 ... 2
• I -1. 기술개발 추진 내용 ... 2
• I -2. 해당 연도 추진 실적 ... 5
• II. 기술개발결과 ... 5
• II-1. 논문 ... 5
• III. 결론 및 차년도 계획 ... 6
• IV. 기타 ... 6
• 끝페이지 ... 6