초록 ▼

본 연구의 목표는 Virus vector vaccine (AstraZeneca), mRNA vaccine (Pfizer) 2회 접종군 및 교차 접종, 백신을 접종하지 않은 그룹의 환자를 대상으로 단일세포 멀티오믹스 데이터를 분석하여 백신별 특이적인 세포 군집 및 후성유전학적 변화와 이를 유발하는 주요 핵심 인자의 (TF, epigenetic regulator)의 발굴 및 적응성 면역을 높이는데 최적의 백신의 조합을 찾는 것을 목표로 함. 사회적으로 관심이 집중되는 부분은 백신의 종류에 따른 부작용의 유무 및 그 차이이기에 다양한 백

본 연구의 목표는 Virus vector vaccine (AstraZeneca), mRNA vaccine (Pfizer) 2회 접종군 및 교차 접종, 백신을 접종하지 않은 그룹의 환자를 대상으로 단일세포 멀티오믹스 데이터를 분석하여 백신별 특이적인 세포 군집 및 후성유전학적 변화와 이를 유발하는 주요 핵심 인자의 (TF, epigenetic regulator)의 발굴 및 적응성 면역을 높이는데 최적의 백신의 조합을 찾는 것을 목표로 함. 사회적으로 관심이 집중되는 부분은 백신의 종류에 따른 부작용의 유무 및 그 차이이기에 다양한 백신의 반응성 및 각 백신의 작동 메커니즘에 관한 연구가 필수적이며 본 연구는 필요함. 본 연구팀은 단일세포 전사체 데이터뿐만 아니라 RNA, ATAC-seq 등 다양한 시퀀싱 데이터 분석이 가능하며, 이들을 통합 분석하여 유의미한 연구 결과를 만드는 데 필요한 전문적인 지식 및 기술을 보유하고 있음. 본 연구를 위해 RNA/viral vector/단백 백신 2회 이상 접종 후 3개월 이내 연구대상자 선정 하여 혈액을 채취하고 PBMC를 분리 한 후 단일세포전사체 및 단일세포 후성유전체로 분석함.
본 연구를 진행함에 있어, wet demultiplexing 조건 최적화의 어려움이 있었으나 단일세포 전사체 및 후성 유전체 데이터를 SNP에 기반하여 Demultiplexing을 진행하여 극복함. 데이터 분석 결과 TGFB (+) 인 B 세포는 CD5,CTLA4, PDCD1의 발현이 상대적으로 증가하여 EBF1의 발현이 감소함을 확인함. 이를 regulatory B 세포라고 명명하였으며 regulatory B cell은 백신투여시 10배 이상의 비율로 증가함. Naive B cell,Intermediated B cell, Memory B cell이 백신을 처리한 그룹 모두에서 증가함. 또한 각 백신은 효과적으로 폐의 면역에 중요한 IgA의 발현이 더 크게 증가함을 동시에 확인함. 이런 백신 특이적인 B 세포 군집은 백신의 부작용에 중요한 지표가 될 수 있음.

(출처 : 요약문 4p)

Abstract ▼

The aim of this study is to analyze single-cell multiomics data from patients in two-dose groups of viral vector vaccine (AstraZeneca), mRNA vaccine (Pfizer), and cross-vaccinated and unvaccinated groups to identify vaccine-specific cell populations and epigenetic changes and key key factors (TFs, e

The aim of this study is to analyze single-cell multiomics data from patients in two-dose groups of viral vector vaccine (AstraZeneca), mRNA vaccine (Pfizer), and cross-vaccinated and unvaccinated groups to identify vaccine-specific cell populations and epigenetic changes and key key factors (TFs, epigenetic regulators) that cause them, and to find the optimal combination of vaccines to enhance adaptive immunity. The presence or absence of adverse reactions and differences between different types of vaccines are of public interest, so it is essential to study the reactivity of various vaccines and the mechanisms by which each vaccine works, and this study is necessary. Our research team is capable of analyzing not only single-cell transcriptome data, but also various sequencing data such as RNA and ATAC-seq, and has the necessary expertise and technology to analyze them integrally to create meaningful research results. For this study, subjects were selected within 3 months after receiving 2 or more doses of RNA/viral vector/protein vaccines, blood was collected, PBMCs were isolated, and single-cell transcriptome and single-cell epigenome data were analyzed. In the course of this study, there were difficulties in optimizing wet demultiplexing conditions, which were overcome by performing SNP-based demultiplexing of single-cell transcriptome and epigenome data. Data analysis confirmed that TGFB(+) B cells have relatively increased expression of CD5, CTLA4, and PDCD1 and decreased expression of EBF1. We named them regulatory B cells, and regulatory B cells increased at a rate of more than 10-fold upon vaccination. Naive B cells, intermediary B cells, and memory B cells increased in all vaccinated groups. We also found that each vaccine effectively increased the expression of immune-critical IgA in the lungs to a greater extent. These vaccine-specific B cell populations can be important markers of vaccine side effects.

(source : Summary 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 목차 ... 3
• 요약문 ... 4
• Summary ... 5
• 학술연구개발용역과제 연구결과 ... 6
• 제1장 최종 목표 ... 6
• 제2장 국내외 기술 현황 ... 20
• 제3장 최종 연구내용 및 방법 ... 30
• 제4장 최종 연구 결과 ... 38
• 제5장 연구결과 고찰 및 결론 ... 52
• 제6장 연구개발성과의 관리 및 활용계획 ... 54
• 제7장 연구용역과제 진행과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 57
• 제8장 기타 중요변경사항 ... 58
• 제9장 연구비 사용 내역 및 연구원 분담표 ... 59
• 제10장 참고문헌 ... 62
• 제11장 첨부서류 ... 64
• 끝페이지 ... 65