제약회사 연구원의 블로그

단백질 변화는 메커니즘의 증거가 아니라, 메커니즘을 추정하기 위한 단서일 뿐이다Proteomics 연구를 하다 보면 매우 익숙한 흐름이 있다.질병군과 대조군을 비교한다.수천 개의 단백질 중 일부가 유의하게 변화한다.Pathway enrichment를 수행한다.Network analysis를 수행한다.그리고 마지막에 이런 결론이 등장한다."본 연구 결과는 PI3K-AKT signaling pathway가 질병 진행을 유도함을 시사한다.""Protein X가 염증 반응을 조절하는 핵심 메커니즘으로 확인되었다.""Mitochondrial dysfunction이 주요 병인 기전으로 작용한다."논문을 읽는 입장에서는 매우 자연스럽게 느껴진다.실제로 많은 연구가 이런 구조를 가지고 있다.문제는 여기서 사용되는 "m..

연결선이 많아질수록 진실에 가까워지는 것이 아니라, 오히려 멀어질 수도 있다Proteomics 연구를 진행하다 보면 어느 순간 반드시 만나게 되는 그림이 있다.수십 개 또는 수백 개의 단백질이 원처럼 배치되어 있고, 그 사이를 수많은 선이 연결하고 있는 네트워크 그림이다.처음 보면 굉장히 설득력이 있다.단순한 Volcano plot보다 훨씬 생물학적으로 보인다.Protein A가 Protein B와 연결되어 있고, Protein C는 여러 단백질과 동시에 연결되어 있다. 어떤 단백질은 네트워크 중앙에 크게 위치하고, 어떤 단백질은 주변부에 작게 배치된다.그리고 연구자는 자연스럽게 생각한다."중앙에 있는 단백질이 핵심 조절자겠구나.""연결선이 많은 단백질이 disease driver겠구나.""이 네트워크가..