제약회사 연구원의 블로그

우울증 및 신경질환 Biomarker 탐색의 새로운 방향1. 서론: 장과 뇌, 하나의 신경–대사 네트워크‘우리의 장은 제2의 뇌(second brain)다.’이 표현은 더 이상 은유가 아니다. 장내에는 약 1억 개가 넘는 신경세포가 존재하며,이들이 미생물과 대사산물, 신경전달물질을 매개로 뇌와 실시간으로 소통하고 있다는 사실이 밝혀졌다.이 복잡한 상호작용의 중심에는 “gut–brain axis(장–뇌 축)” 이 있다.즉, 장내미생물–대사체–신경계의 연결망이 인간의 감정, 인지, 수면, 행동 패턴에까지 영향을 미친다는 것이다.이 축을 이해하는 핵심 열쇠는 바로 대사체(metabolite) 다.그중에서도 fecal metabolomics(분변 대사체 분석) 은장내 미생물의 실시간 대사활동을 가장 직접적으로 ..

장내미생물 대사체 변화가 열어가는 정밀영양학의 시대1. 서론: 프로바이오틱스, 단순한 장 건강을 넘어 대사 네트워크의 중심으로“유산균을 먹으면 장이 건강해진다.”이제는 누구나 들어본 문장이다. 하지만 최근의 연구들은 그 ‘장 건강’이 단순히 소화 기능의 개선이 아니라, 우리 몸 전체의 대사 균형과 면역, 약물 반응성에 이르는 광범위한 시스템 변화와 연결되어 있음을 보여주고 있다.특히, 프로바이오틱스(probiotic) 섭취 후 우리 몸에서 일어나는 대사체(metabolome) 변화는 “개인 맞춤형 영양(personalized nutrition)”의 과학적 근거로 자리 잡고 있다.즉, 특정 균주가 생성하거나 조절하는 대사산물의 패턴을 정밀하게 분석하면, 개인의 건강 상태나 질병 위험, 혹은 식이 반응성을 ..

서론항생제는 감염병 치료에 있어 인류가 얻은 가장 강력한 무기 중 하나다. 하지만 항생제의 사용은 장내미생물(microbiome)의 균형을 무너뜨리고(dysbiosis), 이로 인해 전신 대사 및 약물 대사 과정이 근본적으로 변할 수 있다는 사실이 최근 수많은 연구에서 밝혀지고 있다.즉, 항생제는 단순히 병원균을 억제하는 데 그치지 않고, 환자의 장내 대사 환경과 약물의 체내 운명(pharmacokinetics) 에도 중요한 영향을 미친다. 따라서 항생제–장내미생물 상호작용을 정밀하게 분석하는 것은 감염병 치료뿐 아니라, 다양한 약물의 안전성과 효능을 확보하기 위한 핵심 연구 주제로 떠오르고 있다.Dysbiosis의 개념과 항생제의 영향정상 장내미생물 균형Firmicutes, Bacteroidetes, ..

들어가며: 희귀질환과 바이오마커 발굴의 난제희귀질환(Rare Disease)은 개별 질환마다 환자 수가 적고, 대부분 유전적 요인에 의해 발병한다는 특징을 가진다. 전체적으로는 전 세계 인구의 약 6~8%가 영향을 받는다고 알려져 있지만, 특정 질환별로 환자 수는 수천 명에서 수십 명에 불과하다. 이처럼 환자 수가 극히 제한적이기 때문에 대규모 임상시험을 수행하기 어렵고, 표준화된 진단 지표나 치료 바이오마커를 발굴하는 과정에도 큰 제약이 따른다.기존에는 단일 omics 접근법(예: 유전체 분석만, 대사체 분석만)을 통해 바이오마커를 찾는 시도가 많았으나, 질환의 복잡한 분자 네트워크를 온전히 설명하기에는 한계가 있었다. 예를 들어, 특정 유전자 변이가 실제 단백질 발현 이상으로 이어지고, 그 결과 특정..

서론신약 개발의 성패는 임상시험에 달려 있다고 해도 과언이 아니다. 하지만 글로벌 통계에 따르면 전체 신약 후보물질 중 임상 1상에서 출발해 최종적으로 허가까지 도달하는 확률은 10% 미만이다. 특히 항암제의 경우 환자별 반응성의 이질성(heterogeneity)이 크기 때문에 responder와 non-responder 구분에 실패할 경우 임상시험 전체가 무산될 수 있다.이러한 문제를 극복하기 위한 전략으로 최근 가장 주목받는 것이 바로 multi-omics 기반 환자군 세분화(stratification) 이다. 즉, 유전체(genome), 전사체(transcriptome), 단백체(proteome), 대사체(metabolome) 데이터를 통합하여 환자의 분자적 특성을 다층적으로 해석하고, 이를 바탕으..

들어가며: 약물 반응 예측의 복잡성환자마다 같은 약물에 대한 반응이 크게 다른 것은 임상 현장에서 오래 전부터 알려진 현상이다. 일부 환자는 좋은 반응을 보이는 반면, 또 다른 환자는 거의 효과가 없거나 심지어 심각한 부작용을 겪는다. 이러한 차이를 설명하기 위해 유전자 수준의 연구가 오랫동안 진행되어 왔지만, 단순한 transcriptome(전사체) 분석만으로는 충분하지 않았다.그 이유는 유전자 발현이 실제 세포 기능이나 대사 경로의 활성화로 곧바로 이어지지 않기 때문이다. 전사체 데이터는 "잠재적 가능성"을 보여주지만, 대사체 데이터는 "실제 결과"를 보여준다. 따라서 최근에는 Transcriptome–Metabolome 연계 네트워크 분석을 통해 약물 반응을 더 정확하게 예측하려는 시도가 활발하다...

들어가며: 신약 타깃 발굴의 패러다임 변화신약개발의 첫 단계는 언제나 치료 가능한(druggable) 타깃 발굴이다. 과거에는 유전자 분석이나 전사체 데이터를 통해 질환 관련 후보 유전자를 찾고, 이를 억제하거나 조절하는 방식으로 접근했다. 하지만 실제 임상에서는 유전자 수준의 정보만으로는 한계가 많다. 어떤 변이가 있더라도 단백질 수준에서 발현되지 않거나, 대사체에 영향을 주지 않는다면 약물 타깃으로 의미가 없기 때문이다.이 때문에 최근에는 Proteogenomics(단백체-유전체 융합 분석)와 Metabolomics(대사체 분석)를 결합한 다중오믹스 접근이 주목받고 있다. Proteogenomics는 유전적 변이가 실제 단백질 발현으로 이어지는지를 확인할 수 있고, metabolomics는 이러한 단..

1. 서론: 왜 단일세포 수준의 이질성 연구가 중요한가?암은 단순한 세포 덩어리가 아니라, 수많은 이질적(heterogeneous) 세포 집단의 집합체다. 동일한 환자의 종양에서도어떤 세포는 항암제에 민감하게 반응하는 반면,다른 세포는 동일한 약물에 저항성을 보이며,또 다른 세포는 암 줄기세포(stem-like cancer cell)로서 재발의 씨앗이 되기도 한다.전통적인 bulk RNA-seq이나 metabolomics는 평균값(average signal)만 보여주기 때문에, 개별 세포 수준의 차이를 포착하기 어렵다. 이 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 Single-cell multi-omics 접근법이다.그중에서도 단일세포 전사체 분석(scRNA-seq)과 단일세포 대사체 분석(scMetabo..