제약회사 연구원의 블로그

– Multi-omics 연구에서 가장 먼저 결정되어야 하는 것최근 생명과학 연구에서 multi-omics 통합 분석은 하나의 표준 전략처럼 자리 잡았다. 유전체(genomics), 전사체(transcriptomics), 단백질체(proteomics), 대사체(metabolomics)를 함께 분석하면 생물학적 시스템을 훨씬 더 깊이 이해할 수 있을 것이라는 기대 때문이다. 실제로 많은 연구 프로젝트는 다음과 같은 구조로 설계된다.RNA-seq 데이터 확보Proteomics 데이터 확보Metabolomics 데이터 확보통합 분석 수행그리고 마지막 단계에서 network 분석이나 pathway 분석을 통해 biological insight를 도출한다. 이러한 연구 설계는 매우 자연스럽게 보인다. 그러나 실제..

– 데이터가 많아질수록 오히려 결과가 흔들리는 이유최근 생명과학 연구에서 가장 많이 등장하는 단어 중 하나가 multi-omics이다.유전체, 전사체, 단백질체, 대사체 데이터를 함께 분석하면 생물학적 시스템을 더 정확하게 이해할 수 있을 것이라는 기대가 자연스럽게 따라온다. 실제로 많은 연구에서는 다음과 같은 구도를 제시한다.Genomics → 가능성(가능한 유전자 변이)Transcriptomics → 발현 변화Proteomics → 실제 단백질 수준Metabolomics → 최종 대사 상태이 네 가지 층위를 연결하면 질병의 메커니즘을 훨씬 명확하게 설명할 수 있을 것처럼 보인다. 그래서 multi-omics 통합 분석은 종종 “systems biology의 완성 단계”처럼 이야기되기도 한다.하지만 실..

장내 미생물 대사체와 면역반응, LC-MS/MS 기반 약물동태학(PK) 변화 규명1. 서론: 마이크로바이옴-대사체-면역 축(Microbiome–Metabolome–Immune axis)의 등장최근 신약 개발과 약물 반응성 연구에서 마이크로바이옴(microbiome)은 단순한 장내 공생체를 넘어 약물 반응의 핵심 조절자로 주목받고 있습니다. 특히 장내 미생물이 생성하는 대사체(metabolites)는 숙주 면역체계와 약물대사 경로 모두에 직접적인 영향을 미치며, 이를 흔히 microbiome–metabolome–immune axis라고 부릅니다.이 축을 이해하는 것은 환자별 responder vs non-responder 패턴을 설명하고, 면역항암제나 항생제와 같은 특정 약물 반응성을 예측하는 데 중요한 ..