AI를 통한 공간 전사체학 세포 간 상호작용 추론
AI를 통한 공간 전사체학 세포 간 상호작용 추론 UT 사우스웨스턴 메디컬 센터 연구진은 최근 세포 간 상호작용(Cell-to-cell communication, CCC) 추론 능력을 크게 향상시키는 새로운 AI 모델, Spacia를 개발해 Nature Methods에 연구논문을 발표했다. Spacia라고 명명된 이 모델은 암, 자가면역 질환, 감염성 질환, 발달 이상 등 다양한 질병에 대한 이해를 증진시킬 것으로 기대된다.
연구를 공동 주도한 UT 사우스웨스턴의 공중보건대학원 부교수 Tao Wang 박사는 "세포 간 상호작용은 모든 생명체에 매우 중요하며 Spacia를 통해 우리는 이를 그 어느 때보다 잘 해독할 수 있게 되었다"라고 밝혔다.
세포 간 상호작용은 발달, 질병 진행 등 광범위한 생물학적 과정에 필수적이다. 최근 몇 년간 연구진들은 개별 세포의 유전자 활동에 대한 정보를 제공하는 최첨단 실험 기술인 단일세포 시퀀싱(Single-cell Sequencing)과 심지어 세포의 위치까지 제공하는 공간 전사체학(Spatially Resolved Transcriptomics)을 개발했다. 이러한 기술들은 세포 간 상호작용을 추론하는 데 중요한 정보를 제공한다. 그러나 이러한 기술로 생성된 방대한 데이터를 분석하여 정확한 세포 간 통신 관계를 추출하는 프로그램들은 몇 가지 단점이 있었다. 예를 들어, 일부 프로그램은 공간적으로 인접한 세포 그룹의 유전자 활동의 평균을 취하여 단일 세포 해상도를 잃거나, 이미 알려진 조절 신호경로의 세포 간 통신만을 검출할 수 있었다.
이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 다중 인스턴스 학습(Multi-Instance Learning, MIL)이라는 인공지능 기법을 사용하여 공간 전사체학 데이터로부터 세포 간 통신을 추론하는 Spacia를 개발했다. Yang Xie 박사는 "MIL은 컴퓨터 과학 분야에서 잘 알려진 기계 학습의 한 분야이지만, 생물의학 분야에서는 거의 탐구되지 않았다"라고 설명했다. 연구를 공동으로 이끈 Xie 박사는 공중보건대학원 교수이자 UT 사우스웨스턴의 생물정보학과 교수 및 데이터 과학 부학장을 맡고 있다.
연구진은 공간 전사체학으로 생성된 데이터를 사용하여 다양한 케이스에서 Spacia를 테스트했고, 중요한 통찰을 얻었다. 예를 들어, 전립선 암 조직의 공간 전사체를 사용한 Spacia는 종양 미세환경의 여러 세포 유형이 전이의 중요한 기여 요인인 상피-중간엽 전이 현상에 기여한다는 것을 발견했다. 유방, 대장, 피부, 폐암 등을 포함한 범암 데이터셋에 Spacia를 적용한 결과, B 세포가 면역관문억제제로 알려진 면역요법 약물의 표적이 되는 종양 세포의 신호에 반응한다는 사실을 발견했다. 또한 연구진은 암 환자의 생존율과 면역관문억제제에 대한 반응을 정확하게 예측하는 새로운 바이오마커들을 발굴했다.
Xie 박사는 "우리의 연구는 공간과 전사체 데이터를 통합했을 때 질병 진행과 치료 저항성을 유발하는 숨겨진 세포 상호작용을 밝혀낼 수 있는 힘을 강조한다. Spacia는 분자적 통찰을 임상적 응용으로 전환하는 능력을 크게 향상시켜 궁극적으로 환자 치료를 개선할 것"이라고 말했다.
이번 연구 결과는 세포 간 상호작용을 이해하는 데 있어 중요한 진전을 이루었으며, 다양한 질병 연구 및 치료법 개발에 새로운 길을 열 것으로 기대된다.
이 연구의 공동 제1저자는 James Zhu 박사과정생, Yunguan Wang 박사, 그리고 장우용 박사과정생이다.
원문기사: https://www.utsouthwestern.edu/newsroom/articles/year-2024/sept-computer-model-cell-to-cell-communication.html
논문: https://doi.org/10.1038/s41592-024-02408-1
GitHub: https://github.com/yunguan-wang/Spacia
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BRIC(ibric.org) Bio통신원(UT Southwestern Medical Center) 등록 2024.09.04