공간 전사체학은 생물학 연구의 중요한 진보를 의미하며, 온전한 조직 내 유전자 발현과 공간적 구성 사이의 복잡한 관계를 조사할 수 있는 강력한 기술을 제공합니다. 이 방법은 세포 구성 요소의 공간적 배열과 전사 상태를 밝혀냄으로써 복잡한 생물학적 시스템 내의 세포 구성과 활동을 더 깊이 이해할 수 있게 합니다.
공간 전사체학은 조직 내 RNA 분자의 원래 위치에 전사체 데이터를 할당한다는 공통된 목표를 가진 여러 방법을 포괄합니다. 이러한 기술적 진보는 복잡한 조직 내 세포의 구성, 기능 및 상호작용에 대한 전례 없는 통찰력을 제공합니다. 발생생물학, 신경과학, 암 연구 등 수많은 생물학 및 의학 분야를 개선할 잠재력 덕분에 공간 전사체학은 2020년 네이처 메소드(Nature Methods)에서 “올해의 방법(Method of the Year)”으로 선정되었습니다.
연구팀은 CAS BioFinder를 사용하여 질병 치료를 위한 잠재적 신규 표적을 찾고, 질병의 메커니즘과 경로를 이해하여 연구 방향을 설정하며, 유망한 표적에서 치료 잠재력의 초기 신호를 식별할 수 있습니다.
생물의학 분야에는 다른 전사체학 접근법이 존재하지만, 최근 연구자들은 공간 전사체학을 통해 흥미로운 진전을 이루었습니다. 우리는 지난 10년간 공간 전사체학의 연구 지형을 더 잘 이해하기 위해 인간이 큐레이션한 최대 규모의 과학 정보 저장소인 CAS Content CollectionTM을 조사했습니다. 그 결과 10년 전부터 공간 전사체학 관련 출판물이 엄청나게(약 150배) 증가했음을 확인했습니다(그림 1 참조). 특허 출판물에 비해 저널 출판물이 압도적으로 많다는 점은 상업화의 기회가 여전히 크다는 것을 시사합니다.

전사체학 과학은 어떻게 변화하고 있으며, 이것이 다양한 질병에 대한 새로운 치료 접근법에 어떤 의미를 가질까요? 공간 전사체학의 작동 원리와 연구의 향후 방향을 살펴보겠습니다.
공간 전사체학이란 무엇인가?
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 발현 위치를 보존하여 세포 상호작용과 조직 구조를 밝혀내지만, 이 기술에는 정교한 컴퓨터 분석이 필요하다는 점에 유의해야 합니다. 이러한 접근법들은 상호 보완적인 유전자 조절 정보를 제공하며, 각기 다른 연구 질문에 적합합니다.

가장 초기 공간 전사체학 기술 중 하나는 형광 in situ 하이브리드화(FISH)로, 온전한 세포와 조직 내 RNA 분자를 직접 시각화합니다. 이 기술은 표적 RNA 서열에 상보적인 짧은 형광 표지 DNA 또는 RNA 프로브를 설계하여 작동합니다. 이 프로브들은 샘플 내 표적 RNA와 하이브리드화되며, 형광 신호의 위치는 형광 현미경을 사용하여 감지됩니다.
단일 분자 FISH(smFISH)와 같은 기술은 민감도를 향상시켜 개별 RNA 전사체를 회절 한계 지점으로 감지하고 정량화할 수 있게 했습니다. 초기 FISH 응용 분야에서는 형광체의 스펙트럼 중첩으로 인해 잘 알려진 소수의 mRNA 공간 분포만 시각화할 수 있었습니다. 또한 이러한 초기 기술은 특히 큰 조직 절편이나 많은 표적을 분석할 때 시간과 노동력이 많이 소요되었습니다. 이러한 한계로 인해 연구자들은 더 높은 효율성을 가진 현대적인 방법을 개발했습니다.
기술적 진보로 향상된 해상도와 분석
공간 전사체학 기술은 미세 절개법, in situ 하이브리드화 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, 표적 분석의 필요성과 같은 구체적인 연구 목표에 따라 달라집니다. CAS Content Collection의 출판물 수에서 확인했듯이, 이 분야는 지난 10년간 급격한 기술적 진화를 겪었습니다. 이러한 발전은 연구자들이 질병 메커니즘에 대한 중요한 통찰력을 파악하고 잠재적인 치료 전략을 개발할 수 있게 합니다.

레이저 포획 미세절단법
레이저 포획 미세절단(LMD)은 현미경 관찰 하에 조직 절편에서 특정 세포군이나 관심 영역을 직접 분리하는 물리적 방법입니다. 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 in situ 분석보다는 공간적 분리에 중점을 두지만, 최신 RNA-seq 기술과의 통합을 통해 공간 전사체학에서의 활용도가 크게 향상되었습니다. 소수의 세포로부터 RNA를 추출하는 기술, 증폭 방법 및 시퀀싱 깊이의 개선으로 미세절단된 샘플에 대한 보다 포괄적인 전사체 분석이 가능해졌습니다. 최신 LMD 장비는 더 높은 정밀도와 자동화를 제공하여 공정을 더욱 효율적으로 만듭니다. 이는 조직 샘플 내의 분자적 이질성을 이해하고, 질병을 유발하는 특정 세포군을 식별하며, 잠재적으로 표적 치료를 안내하는 데 결정적인 역할을 할 수 있습니다.
ISH 방법
ISH encompasses many techniques that use labeled probes to detect specific nucleic acid sequences (both DNA and RNA) within cells or tissues while preserving their spatial context. Similar to FISH, ISH relies on the hybridization of labeled probes to target sequences. However, ISH can employ various detection methods beyond fluorescence, including enzymatic or radioactive labels, which can be visualized using microscopy or autoradiography.
발색 검출(예: 유색 침전물을 생성하는 효소 사용)을 이용한 전통적인 ISH는 수십 년 동안 발생 생물학 및 조직학의 기본 기술로 자리 잡아 세포 해상도에서 유전자 발현 패턴을 시각화할 수 있게 해주었습니다. 방사성 ISH는 저발현 전사체에 대해 더 높은 민감도를 제공합니다. FISH는 ISH의 형광 기반 하위 집합과 유사합니다.
ISH의 발전은 주로 민감도, 다중화 능력 및 해상도를 높이는 데 집중되어 왔습니다. MERFISH, seqFISH 및 기타 변형 기술과 같은 최근의 다중화 FISH는 조합 표지법과 반복적인 혼성화 및 이미징 과정을 통해 동일한 샘플 내에서 수백에서 수천 개의 mRNA를 동시에 검출할 수 있게 합니다.
ISS 방법
이러한 방법은 일반적으로 조직 절편 내에서 RNA를 상보적 DNA(cDNA)로 변환한 다음, 다양한 인코딩 전략을 사용하여 in situ 증폭 및 시퀀싱을 수행합니다. 서열 정보는 고해상도 이미징과 결합된 반복적인 혼성화, 결찰 또는 효소 반응을 통해 해독됩니다. 결과 데이터는 세포 내 해상도에서 수많은 RNA 전사체의 정체와 공간적 위치를 제공합니다.
ISS 기술의 예로는 Single-cell TOtal RNA Miniaturized sequencing(STORM-seq), fluorescent in situ sequencing(FISSEQ), 그리고 padlock 프로브 기반 시퀀싱 방법이 있습니다. 이러한 기술은 높은 다중화를 달성하여 개별 세포 내 수천 개의 RNA 종을 고유한 공간적 맥락에서 동시에 검출할 수 있습니다.
ISC 방법
ISC 방법은 조직 절편에 공간적으로 바코드가 지정된 올리고뉴클레오타이드를 배치하여 세포에서 방출된 mRNA를 포획하는 방식을 포함합니다. 공간 정보는 포획 프로브의 고유 바코드에 인코딩됩니다. mRNA 포획 및 역전사 후, 생성된 cDNA를 모아 표준 차세대 시퀀싱을 사용하여 시퀀싱합니다. 각 cDNA 분자와 관련된 공간 바코드를 해독함으로써 유전자 발현 프로파일을 조직의 원래 위치로 다시 매핑할 수 있습니다.
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해상도 |
민감도 |
처리량 |
비용 |
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미세절단 |
높음 |
높음 |
낮음 |
중간 |
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In situ hybridization |
낮음 |
중간 |
높음 |
낮음에서 |
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In situ 시퀀싱 |
높음 |
높음 |
높음 |
높음 |
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In situ 캡처 |
높음 |
높음 |
높음 |
중간에서 |
표 1: 다양한 ST 기술 비교
카롤린스카 연구소에서 개발한 초기 공간 전사체 기술은 ISC 방식의 대표적인 사례로, 이후 10x Genomics Visium 플랫폼으로 상용화되었습니다. 이 기술은 공간 바코드가 부착된 마이크로어레이를 사용하여 mRNA를 포획합니다. 이후 슬라이드에 DNA 바코드가 부착된 비드를 사용하는 Slide-seq과 같은 혁신 기술이 등장했습니다.
초기 ISC 방식은 포획 스팟이나 비드의 크기로 인해 공간 해상도가 비교적 낮았습니다. 이후 공간 바코드의 밀도를 높이고 포획 영역을 줄이며, mRNA 포획 및 cDNA 합성 효율을 개선하는 등 상당한 진전이 있었습니다. 고해상도 공간 전사체(HDST) 및 Slide-seqV2와 같은 기술은 해상도를 획기적으로 높여 일부 사례에서는 단일 세포 수준에 근접하고 있습니다.
ISC 방식은 전사체 전체의 공간적 프로파일링을 위한 확장 가능하고 비교적 비용 효율적인 접근 방식을 제공하며, 기초 연구, 신약 개발 및 잠재적인 임상 진단 분야의 대규모 연구에 매력적인 도구입니다. 공간적 맥락에서 전체 전사체를 분석할 수 있는 능력은 조직의 구성과 기능에 대한 포괄적인 시각을 제공합니다.
질병 생물학 및 신약 개발에 대한 이해를 높이는 공간 전사체 기술
유전자 발현의 공간적 맥락을 이해하는 것은 질병 메커니즘을 규명하는 데 중요한 통찰력을 제공합니다. 이는 신약 발견 및 개발에도 영향을 미칩니다. 오늘날 공간 전사체 기술의 4가지 핵심 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 면역 세포, 기질 세포, 혈관, 세포외 기질을 포함하며 지속적으로 진화하는 복잡한 실체입니다. 공간 전사체 기술의 발전 덕분에 면역 미세환경의 중요한 역할이 더 잘 이해되고 있으며, 암세포가 숙주의 면역 체계를 회피하기 위해 사용하는 다양한 메커니즘이 밝혀지고 있습니다.
이제 TME는 단순히 중립적인 실체가 아니라 암 진행을 능동적으로 촉진하는 요소라는 점이 널리 받아들여지고 있습니다. TME는 암의 성장, 전이, 다양한 치료법에 대한 내성 또는 감수성을 직간접적으로 조절합니다. 공간 전사체 기술은 공간적 맥락을 보존하므로 종양-TME 및 종양-면역 세포 간의 상호작용을 연구하고 종양 생물학에 대한 새로운 통찰력을 제공하는 데 탁월한 도구입니다.
최근 주목할 만한 연구가 다수 진행되었습니다. 예를 들어, 교모세포종에서 (중간엽 유사 종양 영역에 위치한) IL-10 방출 골수성 세포가 T세포 고갈을 유도하여 면역 억제성 TME를 형성하는 데 기여한다는 사실이 밝혀졌습니다. 구강 편평세포암에서는 생존율과 표적 치료 반응을 예측할 수 있는 뚜렷하고 보존된 종양 중심부 및 가장자리 구조가 식별 및 특성화되었습니다. 공간 전사체 기술은 유방암 연구에서도 종양 이질성과 TME에 의한 약물 반응을 연구하는 데 널리 사용됩니다.
신경과학
뇌의 놀라운 기능적 복잡성은 다양한 신경세포 및 교세포 집단 간의 정밀한 공간적 배열과 연결에서 비롯됩니다. 공간 전사체 기술은 세포 수준에서 이러한 조직을 분석하고, 신경 회로가 어떻게 형성되고 기능하게 되는지, 뇌의 각 영역이 어떻게 특정되는지, 그리고 이러한 정교한 구조의 붕괴가 어떻게 다양한 신경 질환의 발병 및 진행으로 이어지는지에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
공간 전사체 기술은 이제 알츠하이머병의 특징인 아밀로이드 플라크 병리의 중요한 메커니즘과 분자적 요인을 해독하는 데 사용됩니다. 마우스 모델에서 과학자들은 질병의 초기 단계와 후기 단계에 관여하는 유전자 공동 발현 네트워크(각각 미엘린 및 희소돌기아교세포 유전자[OLIGs]와 플라크 유도 유전자[PIGs])를 확인했습니다. 또 다른 연구에서는 알츠하이머 환자의 지역적 유전자 발현 프로파일과 아밀로이드-베타 및 타우 병리에 대한 선택적 지역 취약성 간의 연관성이 확인되었습니다.
공간 전사체 기술은 아밀로이드-베타 표적 면역 요법을 강화할 수 있는 잠재적인 분자 표적을 발견하는 데도 도움을 주었습니다. 연구자들은 능동 또는 수동 면역 요법을 받은 환자에서 아밀로이드-베타 플라크 제거에 관여하는 신경 면역 메커니즘(TREM2-APOE 축과 관련된 유전자의 상향 조절)을 연구하고 있습니다. 또한, 새로운 알츠하이머 바이오마커를 식별하기 위해 “염색질 이미징 데이터와 과매개변수화된 그래프 기반 오토인코더를 사용한 공간 전사체 데이터(STACI)”를 통합하는 새로운 계산 프레임워크가 사용되었습니다.
알츠하이머 연구 외에도 공간 전사체 기술은 근위축성 측삭 경화증(ALS)의 여러 위험 유전자 및 경로 조절 장애에 대한 새로운 통찰력을 제공했습니다.
Developmental biology
발생생물학 분야에서 공간 전사체학의 위력은 여러 연구를 통해 입증되었습니다. Stereo-seq 기법을 적용하여 마우스 기관 형성의 시공간적 전사체 지도(MOSTA)를 구축함으로써, 연구자들은 등쪽 중뇌와 같은 발달 중인 조직 내 공간적 세포 이질성과 세포 운명 결정의 분자적 기초에 대한 귀중한 통찰을 얻었습니다. 또 다른 연구에서는 공간 전사체학을 활용하여 인간 심장 발생 과정의 시공간적 유전자 발현 패턴을 프로파일링하고, 인간 배아 심장의 세포 유형 분포와 공간적 조직화를 매핑했습니다.
또 다른 성과로, 마우스 뇌 전체의 전사체 지도가 공간 정보를 포함하여 구축되었습니다. 이는 400만 개 이상의 세포를 포함하는 308개의 세포 클러스터에 대해 단일 세포 해상도로 구현되었으며, 마우스 뇌의 발달, 기능 및 유전자 조절을 연구하는 데 귀중한 자원이 됩니다.
감염성 질환
공간 전사체학은 감염 조직의 공간적 맥락 내에서 숙주와 병원체 간의 복잡한 상호작용을 분석할 수 있게 함으로써 감염병 연구를 혁신하고 있습니다. 이 방법론은 결핵균, 녹농균, 및 다방조충과 같은 세균 감염 연구에 성공적으로 활용되었습니다. 또한 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.
Challenges and opportunities in spatial transcriptomics
공간 전사체학 접근법은 탁월한 통찰력을 제공하지만, 몇 가지 과제도 안고 있습니다. 대부분의 공간 전사체학 방법으로 생성된 데이터는 방대하고 복잡하며, 낮은 RNA 포획 효율, PCR 증폭 편향 또는 시퀀싱 오류로 인해 때때로 노이즈가 발생합니다. 이를 위해서는 이미지 처리, 공간 매핑 및 단일 세포 RNA 시퀀싱과의 통합을 위한 정교한 알고리즘이 필요합니다. 조직 고정, 절편 및 염색 과정에서 RNA 무결성과 공간 해상도에 영향을 미치는 아티팩트가 발생할 수 있으므로, 이러한 문제를 최소화하기 위한 취급 및 처리 기술의 최적화가 필요합니다.
공간 전사체학에 필요한 시약, 시퀀싱 및 컴퓨팅 인프라는 비용이 많이 들어 이러한 혁신 기술의 접근성을 제한할 수 있습니다. 또한 이러한 접근법은 복잡한 실험 워크플로우를 포함하므로 분자생물학, 생물정보학 및 현미경학 분야의 전문 지식을 갖춘 연구자가 필요합니다. 정확한 분석과 해석을 위해서는 학제 간 기술이 필수적입니다. 나아가 공간 전사체학 프로토콜은 실험실마다 크게 다르기 때문에 연구 간 결과를 비교하기가 어렵습니다.
이러한 어려움에도 불구하고 공간 전사체학 분야는 빠르게 발전하고 있으며, 공간 해상도 향상, 감도 증대 및 처리량 개선에 집중하고 있습니다. 또 다른 가능성은 공간 다중오믹스라고 불리는 다른 오믹스 데이터와의 통합입니다. 이는 유전체학, 단백질체학, 후성유전체학 및 대사체학을 공간적 프레임워크 내에서 결합하여 생물학적 및 병리학적 과정에 대한 보다 포괄적인 이해를 제공할 수 있습니다.
지속적인 발전으로 데이터 분석 방법이 개선되고 있으며 노이즈를 줄여 ST 데이터를 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다. 다른 많은 생물의학 분야와 마찬가지로 AI는 데이터 분석을 더욱 효율적이고 통찰력 있게 만들어 공간 전사체학을 혁신할 것입니다. 최근 사례로는 유방암 생검의 조직병리 슬라이드에서 공간적 유전자 발현을 직접 예측하고 화학요법 및 트라스투주맙에 대한 환자의 반응을 예측하도록 설계된 딥러닝 모델인 Path2space와, 단일 세포 해상도와 전장 유전체 커버리지를 달성하기 위한 머신러닝 기반 접근법인 Spotiphy가 있습니다. 생체 내(In vivo) 공간 전사체학 방법론은 아직 초기 단계이지만, 지속적인 연구 노력 덕분에 곧 실현 가능해질 것입니다.
Looking ahead, the future of spatial transcriptomics is promising. It is poised to drive further groundbreaking discoveries in basic research and have an increasing impact on translational medicine.
Precision oncology: Reshaping the business of cancer care. Major challenges and opportunities exist across the entire cancer research and treatment landscape. Part of how we'll get there is through data-driven insights based on a comprehensive view of the available research.




