KAIST "세포의 변형된 자극·반응 양상 '정상 회복' 성공"

세포의 변형된 유전자 네트워크에서 유전자 제어 타깃을 찾아 정상 회복시키는 범용 기술이 국내에서 개발됐다. 이 기술은 암 가역화 등 새로운 항암 치료법과 신약 개발, 정밀의료, 세포 치료를 위한 리프로그래밍에 활용할 수 있다.

KAIST는 바이오 및 뇌 공학과 조광현 교수 연구팀이 대수적 접근법으로 변형된 세포의 자극·반응 양상을 정상적으로 회복시키는 '유전자 제어 타깃' 발굴 기술을 개발했다고 28일 밝혔다.

(왼쪽부터) 정인수 석사, 코빈 하퍼·장성훈·여현수 박사과정 학생, 조광현 교수. KAIST 제공

대수적 접근법은 유전자 네트워크를 수학 방정식으로 표현, 대수 계산을 이용해 제어 타깃을 찾아내는 방식이다.

연구팀은 세포 안에 유전자가 서로 얽혀 조절하는 복잡한 관계를 하나의 '논리 회로도(Boolean network·불리언 네트워크)'로 표현했다.

또 세포가 외부 자극에 어떻게 반응하는지를 '지형 지도(phenotype landscape·표현형 지형)'로 시각화한 후 '세미 텐서 곱(semi-tensor product)'이라는 수학적 기법을 적용·분석해 어떤 유전자를 조절하면 세포 전체 반응이 어떻게 달라질지 그리고 신속·정확하게 계산하는 방법은 무엇인지를 찾아냈다. 세미 텐서 곱은 모든 가능한 유전자 조합과 제어 효과를 하나의 대수적 공식으로 계산하는 것을 말한다.

다만 이 과정에서 실제 세포의 반응을 결정하는 주요 유전자는 수천 개 이상으로 계산이 매우 복잡했다. 이에 연구팀은 '수치학적 근사(테일러 근사)' 기법을 적용해 계산을 단순화하는 과정도 거쳤다. 수치학적 근사는 복잡한 문제를 풀기 쉽게 간단한 공식으로 바꿔도 결과는 유사하게 만든다.

이를 통해 연구팀은 세포가 어떤 '안정 상태(끌개·attractor)에 도달하는지를 계산하고, 특정 유전자를 제어해 세포가 어떤 새로운 상태로 바뀌는지를 예측하는 데 성공했다. 비정상적 세포 반응을 정상 상태와 가장 유사한 상태로 되돌릴 수 있는 핵심 유전자 제어 타깃을 찾아내 가능해진 결과물이다.

예컨대 연구팀은 방광암 세포 네트워크에 해당 기술을 적용해 변형된 반응을 정상으로 회복시키는 유전자 제어 타깃을 찾아냈다. 또 면역세포가 분화할 때 대규모로 왜곡된 유전자 네트워크에서도 정상적인 자극·반응 양상을 회복시킬 유전자 제어 타깃을 찾았다. 이는 기존에 장시간 컴퓨터 시뮬레이션만으로 근사적 탐색만 가능했던 문제를 신속·체계적으로 해결할 수 있는 발판이 될 것으로 기대된다.

조광현 교수는 "이번 연구는 세포 운명을 결정짓는 유전자 네트워크의 표현형 지형을 분석·제어하는 디지털 셀 트윈(Digital Cell Twin) 모델 개발의 핵심 원천기술"이라며 "이 기술은 향후 암 가역화를 통한 새로운 항암 치료법과 신약 개발 리프로그래밍 등 생명과학·의학 전반에 폭넓게 응용될 수 있을 것"이라고 말했다.

디지털 셀 트윈 모델은 세포 내부에서 실제로 일어나는 복잡한 반응 과정을 디지털 모델로 옮겨와 실험을 대신해 가상세계에서 세포 반응을 시뮬레이션하는 기술이다.

한편 이번 연구에는 KAIST 정인수 석사, 코빈 하퍼·장성훈·여현수 박사과정 학생이 참여했다. 이번 연구 결과(논문)는 지난 22일 미국 과학진흥협회(AAAS)가 출간하는 국제저널 '사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 온라인판으로 출판됐다.

대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr