공간 전사체학은 생물학 연구의 중요한 진전을 의미하며, 온전한 조직 내 유전자 발현과 공간적 구성 간의 복잡한 관계를 조사할 수 있는 강력한 기술을 제공합니다. 이 방법은 세포 구성 요소의 공간적 배열과 그 전사 상태를 밝혀냄으로써 복잡한 생물학적 시스템에서의 세포 구성과 활동을 더 깊이 이해할 수 있게 합니다.
공간 전사체학 은 조직 내 RNA 분자의 원래 위치에 전사체 데이터를 할당한다는 공통된 목표를 가진 여러 방법을 포함합니다. 이러한 기술적 진보는 복잡한 조직 내 세포의 구성, 기능 및 상호작용에 대한 전례 없는 통찰력을 제공합니다. 발생 생물학, 신경과학, 암 연구와 같은 수많은 생물학 및 의학 분야를 개선할 잠재력 덕분에 공간 전사체학은 2020년 Nature Methods에서올해의 방법(Method of the Year)으로 선정되었습니다.
생물의학 분야에는 다른 전사체학 접근법 이 존재하지만, 최근 연구자들은 공간 전사체학을 통해 흥미로운 진전을 이루었습니다. 우리는 지난 10년간 공간 전사체학의 연구 동향을 더 잘 이해하기 위해 가장 방대한 인간이 엄선한 과학 정보 저장소인 CAS Content CollectionTM을 조사했습니다. 10년 전부터 공간 전사체학 관련 출판물이 엄청나게 증가(약 150배)했음을 확인했습니다(그림 1 참조). 특허 출판물에 비해 학술지 출판물이 문헌의 대다수를 차지하고 있어, 상업화의 기회가 여전히 많이 남아 있음을 시사합니다.
전사체학(transcriptomics) 과학은 어떻게 변화하고 있으며, 이것이 다양한 질병에 대한 새로운 치료 접근법에 어떤 의미를 가질까요? 공간 전사체학(spatial transcriptomics)의 작동 원리와 향후 연구 방향을 살펴보겠습니다.
공간 전사체학이란 무엇인가요?
현재 세 가지 주요 전사체학 유형이 있습니다.: 벌크(bulk), 단일 세포(single-cell), 공간(spatial) 전사체학(그림 2 참조). 벌크 전사체학은 세포 혼합물 내의 유전자 발현을 분석하여 전체적인 관점을 제공하지만 단일 세포 수준의 해상도는 부족합니다. 단일 세포 전사체학은 개별 세포의 유전자 발현을 분석하여 세포 이질성과 희귀 세포군에 대한 통찰력을 제공하지만, 공간적 맥락은 상실됩니다.
공간 전사체학은 조직 내 유전자 발현의 위치를 보존하여 세포 상호작용과 조직 구조를 밝혀내지만, 이 기술에는 정교한 컴퓨터 분석이 필요하다는 점에 유의해야 합니다. 이러한 접근 방식들은 상호 보완적인 유전자 조절 관점을 제공하며, 각각의 연구 질문에 적합하게 활용됩니다.
가장 초기 공간 전사체학 기술 중 하나는 FISH(형광 in situ hybridization)로, 온전한 세포와 조직 내의 RNA 분자를 직접 시각화합니다. 이 기술은 표적 RNA 염기서열에 상보적인 짧은 형광 표지 DNA 또는 RNA 프로브를 설계하여 작동합니다. 이 프로브들은 혼성화됩니다 샘플 내 표적 RNA에 결합하며, 형광 현미경을 사용하여 형광 신호의 위치를 감지합니다.
다음과 같은 기법은 단일 분자 FISH(smFISH) 감도를 향상시켜 회절 한계 지점으로서 개별 RNA 전사체를 감지하고 정량화할 수 있게 합니다. 초기 FISH 응용 분야에서는 형광단의 스펙트럼 중첩으로 인해 잘 알려진 소수의 mRNA 공간 분포만 시각화할 수 있었습니다. 이러한 초기 기법은 특히 대규모 조직 절편이나 다수의 표적을 분석할 때 시간 소모가 크고 노동 집약적이었습니다. 이러한 한계로 인해 연구자들은 더 높은 효율성을 갖춘 현대적인 방법을 개발했습니다.
기술적 진보는 해상도와 분석을 향상시킵니다
공간 전사체 기술은 미세 절제법, in situ 혼성화 방법(ISH), in situ 시퀀싱 방법(ISS), in situ 포획 방법(ISC)의 네 가지 범주로 나눌 수 있습니다(그림 3 참조). 기술 선택은 종종 높은 해상도, 광범위한 유전자 커버리지 또는 표적 분석의 필요성과 같은 특정 연구 목표에 따라 달라집니다. CAS Content Collection의 출판물 수에서 확인했듯이, 이 분야는 지난 10년 동안 급격한 기술적 진화를 경험했습니다. 이러한 발전은 연구자들이 질병 메커니즘에 대한 중요한 통찰력을 파악하고 잠재적인 치료 전략을 개발할 수 있도록 합니다.
레이저 포획 미세절단(Laser Capture Microdissection) 방법
레이저 포획 미세절단 (LMD)는 현미경 관찰 하에 조직 절편에서 특정 세포군이나 관심 영역을 직접 분리할 수 있는 물리적 수단을 제공합니다. 원하는 영역을 미세절단한 후, 분리된 세포나 조직 조각에서 RNA를 추출하고 기존의 벌크 RNA 시퀀싱(RNA-seq)을 사용하여 분석합니다. 이 접근 방식은 유전자 발현 프로파일을 미세절단으로 정의된 특정 공간적 위치와 연결합니다.
LMD는 공간적 분리에 중점을 두지만 in situ 분석과는 달리, 고급 RNA-seq 기술과의 통합을 통해 공간 전사체학(spatial transcriptomics)에서의 유용성이 크게 향상되었습니다. 소수의 세포로부터의 RNA 추출, 증폭 방법 및 시퀀싱 깊이의 개선으로 미세절단된 샘플에 대한 보다 포괄적인 전사체 분석이 가능해졌습니다. 최신 LMD 장비는 더 높은 정밀도와 자동화를 제공하여 프로세스를 더욱 효율적으로 만듭니다. 이는 조직 샘플 내의 분자적 이질성을 이해하고, 질병을 유발하는 특정 세포군을 식별하며, 잠재적으로 표적 치료법을 안내하는 데 매우 중요할 수 있습니다.
ISH 방법
ISH는 많은 기술을 포괄합니다 표지된 프로브를 사용하여 세포나 조직 내의 특정 핵산 염기서열(DNA 및 RNA 모두)을 공간적 맥락을 유지하면서 검출하는 기술입니다. FISH와 유사하게, ISH는 표지된 프로브가 표적 염기서열에 혼성화되는 원리에 의존합니다. 그러나 ISH는 형광 외에도 효소 또는 방사성 표지와 같은 다양한 검출 방법을 사용할 수 있으며, 이는 현미경이나 방사선 자기기록법(autoradiography)을 통해 시각화할 수 있습니다.
발색 검출(예: 유색 침전물을 생성하는 효소 사용)을 사용하는 전통적인 ISH는 수십 년 동안 발생 생물학 및 조직학의 기본 기술이었으며, 세포 해상도에서 유전자 발현 패턴을 시각화할 수 있게 해주었습니다. 방사성 ISH는 낮은 농도의 전사체에 대해 더 높은 민감도를 제공합니다. FISH는 ISH의 형광 기반 하위 집합과 유사합니다.
ISH의 발전은 주로 민감도, 다중화 능력 및 해상도를 높이는 데 중점을 두었습니다. 최근의 다중 FISH 기술인 MERFISH, seqFISH및 기타 변형 기술은 조합 표지 및 순차적인 혼성화와 이미징 라운드를 사용하여 동일한 샘플 내에서 수백에서 수천 개의 mRNA를 동시에 검출할 수 있게 합니다.
ISS 방법
이러한 방법은 일반적으로 조직 섹션 내에서 RNA를 상보적 DNA(cDNA)로 변환한 후, in situ 증폭 및 염기서열 분석 을 다양한 인코딩 전략을 사용하여 수행합니다. 염기서열 정보는 고해상도 이미징과 결합된 반복적인 혼성화, 결찰 또는 효소 반응을 통해 디코딩됩니다. 결과 데이터는 세포 내 해상도에서 수많은 RNA 전사체의 정체와 공간적 위치를 제공합니다.
ISS 기술의 예로는 Single-cell TOtal RNA Miniaturized sequencing (STORM-seq), 형광 in situ 염기서열 분석 (FISSEQ) 및 패드락 프로브 기반 염기서열 분석 방법이 있습니다. 이러한 기술은 높은 다중화(multiplexing)를 달성하여 개별 세포 내 수천 개의 RNA 종을 고유한 공간적 맥락에서 동시에 검출할 수 있습니다.
ISC 방법
ISC 방법은 조직 섹션에 공간적으로 바코드가 지정된 올리고뉴클레오타이드를 배치하여 세포에서 방출된 mRNA를 포획하는 방식입니다. 공간 정보는 포획 프로브의 고유 바코드에 인코딩됩니다. mRNA 포획 및 역전사 후, 생성된 cDNA를 풀링하고 표준 차세대 염기서열 분석을 사용하여 분석합니다. 각 cDNA 분자와 관련된 공간 바코드를 디코딩함으로써 유전자 발현 프로파일을 조직의 원래 위치로 매핑할 수 있습니다.
표 1: 다양한 ST 기술 간 비교
초기 공간 전사체 기술은 카롤린스카 연구소에서 개발되었으며, 이후 10x Genomics Visium 플랫폼으로 상용화된 ISC 방식의 대표적인 사례입니다. 이 기술은 공간적으로 바코드가 지정된 마이크로어레이를 사용하여 mRNA를 포착합니다. 이후의 혁신 기술로는 Slide-seq가 있으며, 이는 슬라이드에 증착된 DNA 바코드 비드를 사용합니다.
초기 ISC 방식은 포착 지점이나 비드의 크기로 인해 공간 해상도가 비교적 낮았습니다. 이후 공간 바코드의 밀도를 높이고 포착 영역을 줄이며, mRNA 포착 및 cDNA 합성 효율을 개선하는 데 상당한 진전이 있었습니다. 고해상도 공간 전사체 (HDST) 및 Slide-seqV2 와 같은 기술은 해상도를 획기적으로 높여 일부 사례에서는 단일 세포 수준에 근접했습니다.
ISC 방식은 전체 전사체 공간 프로파일링을 위한 확장 가능하고 비교적 비용 효율적인 접근 방식을 제공하여, 기초 연구, 약물 개발 및 잠재적인 임상 진단 분야의 대규모 연구에 매력적인 선택지가 되고 있습니다. 공간적 맥락에서 전체 전사체를 분석할 수 있는 능력은 조직 구성과 기능에 대한 포괄적인 시각을 제공합니다.
질병 생물학 및 신약 개발에 대한 이해를 높이는 공간 전사체
유전자 발현의 공간적 맥락을 이해하는 것은 질병 메커니즘을 규명하는 데 중요한 통찰력을 제공합니다. 이는 또한 신약 발견 및 개발에도 영향을 미칩니다. 오늘날 공간 전사체의 4가지 중점 분야는 암, 신경과학, 발생 생물학, 감염병입니다.
암
암 연구에서 가장 중요한 과제 중 하나는 종양 이질성과 종양 및 주변 미세환경(TME) 간의 복잡한 상호작용을 이해하고 해결하는 것이었습니다. TME는 일반적으로 면역 세포, 기질 세포, 혈관 및 세포외 기질을 포함하며 지속적으로 진화하는 복잡한 실체입니다. 공간 전사체의 발전 덕분에 면역 미세환경의 중요한 역할이 더 잘 이해되고 있으며, 암세포가 숙주 면역 체계를 우회하기 위해 사용하는 다양한 메커니즘이 밝혀지고 있습니다.
이제 TME가 활성 촉진제라는 사실이 널리 받아들여지고 있습니다 암 진행의 중립적인 실체가 아닌 능동적인 요소입니다. 이는 암 성장, 전이, 내성 또는 다양한 치료에 대한 감수성을 직간접적으로 조절합니다. 공간 전사체 기술은 공간적 맥락을 보존하므로 종양-TME 및 종양-면역 세포 간의 상호작용을 연구하고 종양 생물학에 대한 새로운 통찰력을 제공하는 훌륭한 도구입니다.
최근 주목할 만한 연구가 다수 진행되었습니다. 예를 들어, 교모세포종의 경우, IL-10을 방출하는 골수성 세포는 (중간엽 유사 종양 영역에 위치) T세포 고갈을 주도하여 면역 억제 TME에 기여하는 것으로 밝혀졌습니다. 구강 편평 세포 암종에서는 뚜렷하고 보존된 종양 중심부 및 가장자리 구조가 식별되고 특성화되었으며,이는 생존율과 표적 치료 반응을 예측했습니다. 공간 전사체는 유방암 연구 에서도 종양 이질성과 TME 주도 약물 반응을 연구하기 위해 널리 사용됩니다.
신경과학
뇌의 놀라운 기능적 복잡성은 다양한 신경세포 및 신경교세포 집단 간의 정밀한 공간적 배열과 연결에서 비롯됩니다. 공간 전사체는 세포 수준에서 이러한 조직을 분석하고 신경 회로가 어떻게 형성되고 기능하게 되는지, 서로 다른 뇌 영역이 어떻게 지정되는지, 그리고 이러한 정교하게 조정된 구조의 붕괴가 어떻게 다양한 신경 질환의 발병 및/또는 진행으로 이어질 수 있는지에 대한 통찰력을 제공합니다.
공간 전사체는 현재 알츠하이머병의 특징인 아밀로이드 플라크 병리의 중요한 메커니즘과 분자적 요인을 해독하는 데 사용되고 있습니다. 마우스 모델에서, 과학자들은 유전자 공동 발현 네트워크를 식별했으며 이는 질병의 초기 단계와 후기 단계에 관여합니다(각각 미엘린 및 희소돌기아교세포 유전자[OLIG]와 플라크 유도 유전자[PIG]). 또 다른 연구에서는 알츠하이머 환자의 아밀로이드-베타 및 타우 병리에 대한 지역적 유전자 발현 프로필과 선택적 지역 취약성 간의 연관성이 확인되었습니다.
공간 전사체는 또한 아밀로이드-베타 표적 면역요법을 향상시킬 수 있는 잠재적인 분자 표적을 발견하는 데 도움을 주었습니다. 연구자들은 아밀로이드-베타 플라크 제거 에 관여하는 신경면역 메커니즘을 연구하고 있습니다(능동 또는 수동 면역화를 받은 환자에서의 TREM2-APOE 축 관련 유전자 상향 조절). 또한, 새로운 계산 프레임워크 인 “과매개변수화된 그래프 기반 오토인코더를 사용한 공간 전사체 데이터와 염색질 이미징 데이터의 통합(STACI)”이 알츠하이머병의 잠재적 신규 바이오마커를 식별하는 데 사용되었습니다.
알츠하이머병 연구 외에도, 공간 전사체학은 여러 분야에서 새로운 통찰력을 제공해 왔습니다. 위험 유전자 및 근위축성 측삭 경화증(ALS)의 경로 조절 장애 .
발생생물학
여러 연구에서 발생생물학 분야에서의 공간 전사체학의 강력한 효용성이 강조되었습니다. Stereo-seq 방법 을 적용하여 마우스 기관 형성 시공간 전사체 지도(MOSTA)를 생성함으로써, 연구자들은 등쪽 중뇌와 같은 발달 중인 조직에서의 공간적 세포 이질성과 세포 운명 결정의 분자적 기초에 대한 귀중한 통찰력을 얻었습니다. 또 다른 연구에서는 공간 전사체학을 사용하여 인간 심장 발생 과정의 시공간적 유전자 발현 패턴을 프로파일링하고, 인간 배아 심장의 세포 유형 분포 및 공간적 조직화를 매핑했습니다.
또 다른 발전으로, 마우스 뇌 전체의 전사체 지도가 공간 정보와 함께 생성되었습니다 . 이는 400만 개 이상의 세포를 포함하는 308개의 세포 클러스터에 대해 단일 세포 해상도로 이루어졌으며, 마우스 뇌의 발달, 기능 및 유전자 조절을 연구하는 데 귀중한 자원을 제공합니다.
감염병
공간 전사체학은 감염된 조직의 공간적 맥락 내에서 숙주와 병원체 간의 복잡한 상호작용을 분석할 수 있는 능력을 제공함으로써 감염병 연구를 변화시키고 있습니다. 이 방법론은 결핵균(Mycobacterium tuberculosis)과 같은 세균 감염 연구에 성공적으로 활용되었습니다. 녹농균(Pseudomonas aeruginosa), 및 다방포충(Echinococcus multilocularis). 또한 이 기술은 SARS-COV-2 및 HIV와 같은 바이러스 감염 연구에도 사용됩니다. 연구자들은 숙주와 병원체 전사체의 특정 공존 패턴을 직접 식별하고 면역 반응을 조절하는 숙주 인자를 발견했습니다.
공간 전사체학의 도전 과제와 기회
공간 전사체학 접근 방식은 뛰어난 통찰력을 제공하지만, 몇 가지 도전 과제도 수반합니다. 대부분의 공간 전사체학 방법으로 생성된 데이터는 방대하고 복잡하며, 낮은 RNA 포획 효율, PCR 증폭 편향 또는 시퀀싱 오류로 인해 때때로 노이즈가 발생합니다. 이는 종종 이미지 처리, 공간 매핑 및 단일 세포 RNA 시퀀싱과의 통합을 위한 정교한 알고리즘 을 필요로 합니다. 조직 고정, 절편화 및 염색 과정에서 RNA 무결성과 공간 해상도에 영향을 미치는 아티팩트가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 최소화하기 위해 취급 및 처리 기술을 최적화해야 합니다.
공간 전사체학에 필요한 시약, 시퀀싱 및 컴퓨팅 인프라는 비용이 많이 들 수 있어 이러한 혁신 기술의 가용성을 제한합니다. 또한, 이러한 접근 방식은 복잡한 실험 워크플로를 포함하며, 분자 생물학, 생물정보학 및 현미경 검사 분야의 전문 지식을 갖춘 연구자가 필요합니다. 정확한 분석과 해석을 위해서는 학제 간 기술이 필수적입니다. 더욱이 공간 전사체학 프로토콜은 실험실마다 상당히 다르기 때문에 연구 간 결과를 비교하기가 어렵습니다.
이러한 도전 과제에도 불구하고, 공간 전사체학 분야는 빠르게 진화하고 있으며, 공간 해상도 향상, 민감도 증대, 처리량 개선을 위한 노력이 지속되고 있습니다. 또 다른 가능성은 다른 오믹스 데이터와의 통합으로, 이를 공간 다중오믹스라고 합니다. 이는 유전체학, 단백질체학, 후성유전체학, 대사체학을 공간적 프레임워크 내에서 결합함으로써 생물학적 및 병리학적 과정에 대한 보다 포괄적인 이해를 제공할 수 있습니다.
지속적인 발전으로 데이터 분석 방법이 개선되고 있으며 ST 데이터에 대한 더 나은 이해를 위해 노이즈를 줄이고 있습니다. 다른 많은 생물의학 분야와 마찬가지로, 인공지능 은 데이터 분석을 더욱 효율적이고 통찰력 있게 만들어 공간 전사체학을 혁신할 준비를 마쳤습니다. 최근 사례로는 Path2space가 있는데, 이는 유방암 생검의 조직병리 슬라이드에서 직접 공간적 유전자 발현을 예측하고 환자의 화학요법 및 트라스투주맙에 대한 반응을 예측하도록 설계된 딥러닝 모델입니다. 또한 Spotiphy는 단일 세포 해상도와 전장 유전체 커버리지를 달성하기 위한 머신러닝 기반 접근 방식입니다. 생체 내(In vivo) 공간 전사체학 방법론은 아직 초기 단계이지만, 지속적인 연구 노력 덕분에 곧 실현 가능해질 것입니다.
앞으로 공간 전사체학의 미래는 밝습니다. 이 분야는 기초 연구에서 획기적인 발견을 주도하고 중개 의학에 미치는 영향력을 확대할 준비가 되어 있습니다.
