제약회사 연구원의 블로그

– 데이터 해석 도구가 결론처럼 보이기 시작할 때Omics 연구를 진행하다 보면 거의 모든 분석의 마지막 단계에서 등장하는 그림이 있다. 바로 pathway enrichment 결과이다.Transcriptomics, proteomics, metabolomics, 심지어 multi-omics 연구에서도 분석이 끝나면 흔히 다음과 같은 결과가 등장한다.Glycolysis pathway enrichmentTCA cycle alterationAmino acid metabolism dysregulationLipid metabolism pathway activation그리고 많은 논문에서 이러한 결과는 다음과 같은 문장으로 이어진다.“본 연구 결과는 해당 질병에서 glycolysis pathway가 활성화되어 있음..

– 서로 다른 생물학적 층위가 다른 이야기를 할 때 Multi-omics 연구를 진행하다 보면 연구자들이 가장 당황하는 순간 중 하나가 있다. Transcriptomics 결과와 metabolomics 결과가 서로 다른 방향을 가리키는 상황이다.예를 들어 RNA-seq 분석에서는 특정 metabolic pathway 관련 유전자들이 강하게 up-regulated 되어 있는데, metabolomics 데이터에서는 해당 pathway의 metabolite 농도가 거의 변하지 않거나 오히려 감소하는 경우가 나타날 수 있다. 연구자는 자연스럽게 다음과 같은 질문을 던지게 된다.“둘 중 어느 데이터가 맞는 것일까?”하지만 실제 생물학에서는 이 질문 자체가 조금 잘못된 경우가 많다. transcriptomics와 ..

이질적 암세포 집단에서 항암제 반응 규명 전략1. 서론 – 암 연구의 패러다임 전환암은 더 이상 단일 질환으로 규정되지 않습니다. 동일한 종양이라 하더라도, 그 내부에는 유전적·전사체적·대사체적 다양성을 지닌 세포 아형(subclone)들이 공존하고 있습니다. 이 세포들은 서로 다른 생리적 특성을 갖고 있으며, 항암제에 대한 민감성 또한 극명하게 갈립니다. 결국 암 치료 실패의 주요 원인 중 하나는 바로 이러한 세포 이질성(intra-tumoral heterogeneity)입니다.기존의 bulk RNA-seq이나 bulk metabolomics는 종양 내 모든 세포의 평균값을 제공하는 방식이었습니다. 그러나 평균값은 소수의 내성 클론이 암 재발을 일으키는 과정을 설명하지 못합니다. 따라서 최근 암 연구에..