유전자 빅데이터로 암 잡는 마이크로RNA 찾는다
유전자 빅데이터로 암 잡는 마이크로RNA 찾는다
  • 강지희
  • 승인 2019.03.20 06:35
  • 조회수 836
  • 댓글 0
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유전자를 분석한다! 출처: pixabay
유전자를 분석한다! 출처: pixabay

생물학 저널 <Nucleic Acids Research>에 게재된 논문에 따르면 UNIST 생명과학부의 남덕우 교수 연구팀이 수집한 '유전자 발현 빅데이터'를 통해 암을 억제하는 마이크로RNA와 이와 관련된 세포 신호조절 경로를 알 수 있다고 합니다.

 

마이크로RNA(miRNA)는 19~23개의 짧은 염기로 이루어진 RNA 분자입니다. 여러 유전자 발현을 억제함으로써 암과 당뇨 등의 질환에 핵심적인 역할을 합니다. 과학자들은 마이크로RNA를 기반으로 질병이 발생하는 경로를 찾으려고 하죠.

 

유전자 발현 빅데이터란?

 

유전자 발현 빅데이터는 '유전자 발현 공공 데이터베이스'를 기반으로 새로 가공하고 수집한 데이터들입니다. 유전자 발현(Gene expression)이란, DNA에 있는 유전정보가 mRNA에 옮겨져 발현되는 현상입니다. 이는 단백질 합성의 초기 과정에 해당합니다. 과학자들이 15년 간 각 유전자가 어떤 조건에서 발현되는지 연구하고 데이터 형태로 수집한 결과물이 '유전자 발현 공공 데이터베이스'죠.

 

남덕우 교수팀은 '유전자 발현 공공 데이터베이스'에서 각종 유전자 질병과 조직 특성, 세포 분화, 약물 처리 등 다양한 조건에 따른 5천여 개의 데이터 세트를 가공해 '유전자 발현 빅데이터'를 수집했습니다. 또한, 이를 기반으로 마이크로RNA의 염기서열에 기반한 타깃 유전자(Target gene)의 집단의 정보를 함께 분석했죠.

 

그 결과, 연구진은 459개의 '인간 마이크로RNA가 조절하는 유전자 네트워크'를 예측하는 빅데이터 시스템 'BiMIR'을 구축할 수 있었습니다.

 

어떻게 분석했는가?

 

연구진은 마이크로RNA가 조절하는 유전자 집단과 관련 세포 조건을 찾기 위해, 바이클러스터링(Biclustering)이라는 양방향 군집화 분석 방법을 사용했습니다. 

 

바이클러스터링의 간단한 예시. 출처: UNIST
바이클러스터링의 간단한 예시. 출처: UNIST

바이클러스터링으로 타깃 유전자들을 찾는 방법을 보여주는 그림입니다. g는 유전자를 c는 세포 조건을 나타내는데요. 오른쪽에 표시된 블록에 해당하는 유전자들은 해당 세포 조건에서 동시에 발현되는 타깃 유전자를 나타냅니다. 말 그대로 유전자와 세포 조건이라는 양 조건(bi)을 모두 만족하는 묶음(cluster)을 분석한다는 뜻에서 '바이클러스터링'인 셈이죠.

 

연구진의 바이클러스터링 실험과 유방암 유발 신호전달경로(pathway), PI3K/Akt 에 관여하는 마이크로RNA 발굴 출처: UNIST
연구진의 바이클러스터링 실험과 유방암 유발 신호전달경로(pathway), PI3K/Akt 에 관여하는 마이크로RNA 발굴 출처: UNIST

연구진은 이런 방법을 통해 유방암에서 발현이 증가한 바이클러스터들을 분석했습니다. 그 결과 miR-29를 포함한 5종의 마이크로RNA들이 유방암 발달에 중요한 신호전달 경로(PI3K/Akt signaling pathway)를 억제할 수 있다는 점을 발견했다고 합니다. 또한, 연구진은 '미만성 거대 B세포 림프종'이라는 질병을 억제할 수 있는 마이크로RNA도 예측해냈다고 합니다.

 

앞으로의 기대와 전망은?

 

유전자 빅데이터로 유방암 유발 신호전달경로를 발견한 연구진들. 출처: UNIST
유전자 빅데이터로 유방암 유발 신호전달경로를 발견한 연구진. 출처: UNIST

남 교수는 "BiMIR 데이터베이스를 통해서 누구나 마이크로RNA, 질병 등 세포 조건, 타깃 유전자 등에 대해서 마이크로RNA 조절 네트워크를 검색할 수 있다"고 말했습니다. 그러면서 "현재는 마이크로어레이 데이터 기반으로 만들었는데, RNA 시퀀싱 데이터도 충분해지면 더 다양한 세포 조건에서 더 정확한 네트워크 예측이 가능하다"고 덧붙였습니다.

 

##참고자료##

 

Yoon, Sora, et al. "Biclustering analysis of transcriptome big data identifies condition-specific microRNA targets." Nucleic acids research (2019).


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