〈최 광 욱 교수〉
우리 대학 생명과학과 최광욱 교수 연구팀이 돌연변이 유전자의 세포분열이 증가하고 기관이 비정상적으로 커지는 현상의 원인을 밝혔다.
연구팀은 우리 몸의 각 기관이 정상적인 크기로 자라게 하는 히포네트워크(Hippo Network) 내에서 쉽원(Schip1)이라는 새로운 단백질을 발견하고 기능 원리를 규명했다.
이번 연구는 셀(Cell) 자매지인 ‘디벨롭멘탈 셀(Developmental Cell) 7일자 온라인 판에 게재됐다. (논문명: Drospohila Schip1 links Expanded to Tao-1 to regulate Hippo signaling)
생명체에는 각 기관들이 적절한 크기가 되도록 스스로 조절하는 능력이 있다. 이것을 가능하게 만드는 각 요소들은 서로 네트워크를 이뤄 작동하고, 그 네트워크를 히포 네트워크라 부른다.
이 히포네트워크에 유전적 혹은 후천적으로 문제가 발생하면 조절능력을 상실해 기관에서 종양을 만들게 되고 생명을 위협하는 요소가 된다. 따라서 네트워크를 구성하는 요소를 밝히고 완성시키는 것은 불확실한 종양의 발생원인 규명에 필수적이다.
과학계는 지속적 연구를 통해 히포네트워크의 구성요소들과 기능 및 역할을 발견했다. 하지만 이 네트워크에서 중심적으로 작동하는 두 요소인 ‘타오 원(Tao-1)’과 ‘익스팬디드(Expanded)’ 사이의 기작은 밝혀지지 않았다.
익스팬디드와 타오원이 네트워크 내에서 관련이 있다는 점은 밝혀졌지만 어떤 방식으로 연결됐는지, 직접적인 연관은 무엇인지에 대한 부분은 밝혀내야 할 숙제로 남아 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 히포 네트워크 유전자가 처음 발견된 초파리를 이용했다. 히포 네트워크는 초파리부터 인간까지 거의 동일한 유전자에 의해 조절되고 있기 때문이다.
연구팀은 초파리 히포네트워크 내 쉽원(Schip1) 요소가 익스팬디드와 타오원 사이의 매개체라는 사실을 규명했다. 쉽원은 타오원을 세포막으로 끌어들이는 역할을 하고 익스팬디드는 쉽원이 적절한 위치를 잡게 해 준다.
이 쉽원 유전자에 돌연변이가 생길 경우 세포분열이 크게 증가하고 결과적으로 기관의 크기가 비정상적으로 커지는 등 암 조직에서 나타나는 여러 형질이 발생한다.
연구팀은 쉽원 유전자가 초파리 뿐 아니라 인체에도 잘 보존돼 있기 때문에 종양의 원인 규명 및 치료법 개발에도 중요한 역할을 할 것이라고 밝혔다. 향후 고등 생명체를 이용한 추가적 연구가 진행될 것으로 기대된다.
최 교수는 “지금까지 단절됐던 상류와 하류 요소를 이어주는 중요한 고리를 찾았다”며 “이는 매우 의미있는 발견이다”고 말했다.
정형록 박사과정이 주도한 이번 연구는 교육부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구자지원사업과 글로벌 연구실지원사업의 일환으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 쉽원이 없을 때 초파리 눈 크기 변화
그림2. 이전의 완성되지 않았던 히포네트워크와 현재 본 논문을 통해 완성된 히포 네트워크
그림3. 쉽원 돌연변이에서 히포의 양이 급격하게 늘어나는 모습
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연구 암세포 사멸과 연관된 대사를 관장하는 최상위인자 규명
우리 대학 생명과학과 강석조 교수 연구팀이 3차원 종양미세환경에서 성장한 암세포에서 유래한 케모카인(Chemokine) CXCL5가 암세포의 대사 리프로그래밍(reprogramming)을 조절하며 이를 통하여 지질 과산화물의 축적으로 인해 유도되는 세포 사멸인 페롭토시스(ferroptosis)에 대한 저항성을 획득한다고 7일 밝혔다. CXCL5는 수용체인 CXCR2와의 결합을 통해 세포의 이동(migration) 및 침습(invasion)을 촉진하는 역할을 하는 케모카인으로, 종양미세환경에서 면역세포들의 침윤에 관여함이 알려져왔다. CXCL5는 여러 암종에서 발현이 증가되어 있음이 보고되었으나 실제 3차원 종양미세환경 내 암세포에서 유래한 CXCL5의 역할에 대해서는 밝혀진 바가 없다. 강 교수 연구팀은 세포외기질의 침착과 대식세포의 침투가 특징적인 암 미세환경을 모사하는 3차원 배양 시스템을 구축해 세포 간, 세포와 세포외기질 간 상호작용 뿐 아니라 종양미세환경 내 암세
2025-03-07 -
연구 면역관문억제제의 한계를 극복할 수 있는 수지상세포 기반 면역치료
우리 대학 생명과학과 강석조 교수 연구팀이 성장인자 FLT3L에 의해 종양 내에서 증대된 제1형 수지상세포(cDC1, conventional dendritic cell type 1)가 종양침윤 항암 CD8+ T 세포의 기능과 클론의 다양성을 향상한다고 7일 밝혔다. 제1형 수지상세포는 종양 유래 항원을 림프절로 운반하여 CD8+ T 세포에 제시하고, IL-12를 비롯한 사이토카인(cytokine)을 생성하여 T 세포의 항종양 면역반응을 촉진한다고 이해되어 왔다. 하지만, 종양내에 존재하는 제1형 수지상세포가 항종양 CD8+ T 세포의 분화와 이들의 다양성에 어떤 영향을 미치는 지는 알려진 바가 없다. 강 교수 연구팀은 종양미세환경 내 CD8+ T 세포를 asialoGM1 (asGM1) 발현을 기반으로 두 집단으로 구별하고, 기존 연구에서 밝혀진 종양 침윤 T 세포 아형(subset)과 비교한 결과, asGM1neg CD8+ T 세포는 자가재생능을 갖는 Tpex (precu
2025-01-07 -
연구 원형 RNA로 특정 유전자 표적 치료한다
코로나19를 계기로 활발히 연구되는 RNA 백신의 효율을 극대화하고자, RNA의 안정성에 관한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 우리 연구진은 생체내 DNA에서 만들어지는 안정한 형태인 동그란 원형 RNA가 세포 내에서 특정 유전자의 발현을 억제할 수 있다는 것을 밝히고, 원형 RNA를 이용한 새로운 형태의 질병치료법을 제시했다. 우리 대학 생명과학과 김윤기 교수 연구팀이 원형 RNA를 이용하여 세포 내 특정 mRNA*의 안정성 조절할 수 있는 새로운 형태의 유전자 발현 조절 기전을 규명했다고 18일 밝혔다. *mRNA: 메신저 RNA는 단백질을 합성할 수 있는 유전정보를 담아서 이를 전달하는 역할 세포 내에 보존되는 유전정보는 DNA에서 RNA, RNA에서 단백질로 이어지는 중심원리(central dogma)에 의해 조절돼 그 기능이 나타나게 된다. 이 과정에서 세포는 최종적으로 생성되는 단백질의 품질을 엄격히 통제하기 위해 mRNA의 양과 질을 끊임없이 관리한다. 가장
2024-12-18 -
연구 미토콘드리아로 퇴행성 질환까지 제어 가능하다
우리 대학 생명화학공학과 김유식 교수 연구팀이 비정상적 면역 활성을 유발해 염증반응이 동반된 세포 사멸을 일으키는 미토콘드리아 이중나선 RNA의 새로운 조절 기전을 찾아냈다고 22일 밝혔다. 최근 미토콘드리아 이중나선 RNA가 스트레스 환경에서 세포질로 빠져나가 비정상적 면역 활성 및 세포 사멸을 유발한다는 것이 밝혀졌다. 또한 이러한 미토콘드리아 이중나선 RNA로 촉발되는 면역 활성은 관절염 및 헌팅턴 무도병을 비롯한 염증반응이 동반된 퇴행성 질환과 자가면역질환 중 하나인 쇼그렌 증후군의 발병 및 진행에 핵심적인 역할을 한다는 것이 보고됐다. 아직 미토콘드리아 이중나선 RNA의 분자적 조절 기전에 대해서는 보고된 바 없다는 점을 착안해서 연구팀은 미토콘드리아 내에 존재하며 RNA와 결합할 수 있는 단백질에 대해 유전자 가위를 이용해 각 단백질의 발현을 억제한 후 미토콘드리아 이중나선 RNA의 발현량을 조사했다. 이 과정에서 RNA의 구성 물질 중 하나인 시토신의 화학
2024-07-22 -
연구 암세포 약물반응 예측 ‘그레이박스’ 개발
지난 수십 년간 많은 의생명과학자의 집중적인 연구에도 불구하고 여전히 국내 사망원인 1위는 암이다. 이처럼 암 치료가 난해한 이유는 환자마다 암 발생의 원인이 되는 유전자 돌연변이와 그로 인한 유전자 네트워크 변형이 서로 달라서 전통적인 실험생물학 접근만으로 표적치료를 적용하는 데에는 본질적인 한계가 있기 때문이다. 한편 딥러닝과 같은 소위 블랙박스(black-box) 방식의 인공지능 기술을 활용해 실험을 대체하고 데이터 학습을 통해 약물 반응을 예측할 수 있으나 이에 대한 생물학적 근거를 설명할 수 없어 결과를 신뢰하기 어려웠다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 인공지능과 시스템생물학을 융합해 암세포의 약물 반응 예측 및 메커니즘 분석을 동시에 이룰 수 있는 새로운 개념의 ‘그레이박스’ 기술을 개발했다고 3일 밝혔다. 조광현 교수 연구팀은 높은 예측 성능을 보이지만 그 근거를 알 수 없어 블랙박스로 불리는 딥러닝과 복잡한 대규모 모델
2024-06-03