우리 몸의 모든 세포를 매핑하려는 야심찬 탐구

인체에는 37조 개의 세포가 있습니다. 그들이 모두 무엇을 하는지 알아낼 수 있다면 그 결과는 우리의 의료에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 평균적인 신체에는 약 37조 개의 세포 가 포함되어 있으며 우리는 세포가 하는 일을 이해하기 위한 혁명적인 탐구를 하고 있습니다. 이를 풀기 위해서는 컴퓨터 과학자, 생물학자, 임상의, 수학자 등 다양한 배경을 가진 과학자들의 전문성과 신기술과 꽤 정교한 알고리즘이 필요합니다.

기본적으로 돋보기에 불과한 원시 현미경이 1677년 Antonie van Leeuwenhoek가 정자 를 발견한 것과 같은 방식으로 새로운 세포를 직접 내장으로 드러냈을 때 오늘날 우리에게 그러한 계시를 제공하는 것은 컴퓨터 화면의 분석입니다. 하지만 그만큼 훌륭합니다.

이러한 유형의 연구는 과학 자체에서 대규모 팀의 사회학에 이르기까지 모든 면에서 어렵지만 그 결과는 엄청날 수 있습니다. 어떤 유형의 세포가 기관 또는 기관의 내벽을 구성하는지 결정하기 위해 출발한 29명의 과학자 컨소시엄을 위한 것이었으며 낭포성 섬유증에 대한 우리의 이해와 치료를 변화시킬 수 있는 새로운 유형의 세포를 발견 했습니다 .

MIT와 Harvard의 Broad Institute의 Aviv Regev가 공동으로 이끄는 팀이 처음 이 세포를 발견했을 때 그들은 쥐의 기관에 있는 300개의 세포에 대한 분석을 살펴보고 있었습니다. 세 개의 세포는 이전에 본 어떤 것과도 일치하지 않는 것 같았습니다. 단 두 개였다면 데이터의 노이즈 결과로 이를 일축했을 수도 있지만 세 개의 이상한 셀은 더 자세히 살펴봐야 합니다.

실험실에서 그들은 "핫 셀"로 알려지게 되었습니다. 과학자들은 실험을 여러 번 반복했고 곧 그들이 실제로 기관에서 새로운 유형의 세포를 발견했다는 것이 분명해졌습니다.

결과적으로 미국과 스위스의 다른 팀이 독립적으로 같은 것을 발견했습니다. 두 팀은 2017년 세미나에서 우연히 서로의 작업을 알게 되었습니다. Broad Institute 팀의 Moshe Biton은 "두 그룹이 동일한 결과를 개별적으로 발견한 것은 과학의 아름다운 순간 중 하나였습니다."라고 회상했습니다.

우리 몸의 모든 세포는 동일한 유전 물질을 포함하고 동일한 기본 빌딩 블록에서 발달하지만 많은 다른 기능을 수행합니다(제공: Alamy)

두 그룹은 이 새로운 세포가 인간의 기도와 쥐에 존재한다는 것을 확인했으며, 만난 후 두 논문을 나란히 발표하기로 동의했습니다. 이 새로운 세포는 기도에 있는 세포의 약 1%를 차지하는 매우 희귀하기 때문에 이전에는 발견되지 않았습니다. 그러나 그것이 그들이 중요하지 않다는 것을 의미하지는 않습니다. 두 팀은 이 세포를 돋보이게 하는 요소를 자세히 살펴보았을 때 놀라운 사실을 발견했습니다.

새로 발견된 이 기관 세포 에서 활성인 유전자 중 하나는 "낭포성 섬유증 막횡단 전도도 조절기" 유전자인 CFTR 인 것으로 밝혀졌습니다 . 이 유전자의 돌연변이가 낭포성 섬유증을 유발 하기 때문에 이것은 그들의 작업에 전혀 다른 의미를 부여 했습니다.

이 질병이 CFTR 유전자의 기능 장애 버전의 유전에 의해 정확히 어떻게 유발되는지 는 1989년 연결이 발견된 이래로 미스터리였습니다 . 낭포성 섬유증은 일반적으로 어린 시절에 시작되는 복잡한 질병으로, 종종 폐 감염 및 호흡 곤란 등의 증상을 보입니다 . 치료법은 있지만 치료법은 없습니다.

이제 원인을 이해하는 열쇠는 이 새로 발견된 세포가 하는 일과 CFTR 유전자에 결함이 있을 때 세포에 어떤 일이 일어나는지 알아내는 데 있을 수 있습니다. 연구는 계속됩니다.

그러나 이미 이 발견과 유사한 방법을 사용하는 다른 연구에서 신체 세포에 대한 이해가 생물학과 컴퓨터 과학의 새로운 결합에 의해 변형되고 있다는 느낌이 있습니다. 그리고 여기에서 더 많은 판도를 바꾸는 발견이 이루어지려고 합니다.

 

인간 세포의 다양성

 

몸에 있는 37조 개 정도의 세포는 모두 어느 정도 고유합니다. 세포의 유형은 포함하는 특정 단백질에 의해 결정됩니다. 예를 들어 적혈구에만 헤모글로빈이 있고 뉴런에는 면역 세포와 다른 단백질이 포함되어 있습니다. 신체의 두 세포에는 정확히 같은 양의 각 단백질이 들어 있지 않습니다.

분명히, 우리의 구성 세포는 그들이 구성하는 인간만큼이나 다양합니다.

면역 체계는 특히 복잡합니다 . T 세포, B 세포 등 핵심 기능에 따라 분류된 많은 유형의 세포로 구성됩니다. 그러나 이러한 T 세포와 B 세포에는 셀 수 없이 많은 미묘한 변형이 있습니다. 우리는 얼마나 많은 변이가 있는지조차 알지 못합니다. 하지만 그것들이 모두 하는 일을 이해할 수 있다면 면역 체계를 더 잘 이해할 수 있을 것입니다. 이것은 차례로 면역 체계가 암과 더 잘 싸울 수 있도록 돕는 새로운 의약품을 설계할 수 있게 해줍니다.

맨체스터 대학교 연구팀이 연구하는 면역 세포 중 하나는 자연 살해 세포 입니다. 혈액 한 방울에는 약 천 개의 면역 세포가 있으며 특히 암으로 변했거나 바이러스에 감염된 다른 세포를 탐지하고 죽이는 데 탁월합니다. 다시 말하지만, 모든 자연 살해 세포가 같은 것은 아닙니다. 한 분석에서는 한 사람에게 수천 개의 자연 살해 세포 변이 가 있다고 추정했습니다 .

2020년에 내 연구실 은 혈액 내 자연 살해 세포의 변이체가 8개의 범주로 구성될 수 있음 을 시사하는 분석을 수행했습니다 . 신체에서의 다양한 역할은 아직 완전히 이해되지 않았지만 일부는 특히 특정 종류의 바이러스를 공격하는 데 능숙하고 다른 일부는 암을 더 잘 탐지하는 등의 작업을 수행할 가능성이 있습니다.

다른 유형의 면역 세포는 훨씬 더 다양할 수 있습니다. 분명히, 우리의 구성 요소 세포는 그들이 구성하는 인간만큼 다양하며, 그러한 복잡한 세포 집단이 어떻게 함께 작동하는지(이 경우 질병으로부터 방어하기 위해) 이해하는 것은 중요한 경계선입니다.

 

알고리즘 언어 사용

 

이러한 복잡성을 뚫기 위해 인간 세포의 다양성은 다음과 같이 작동하는 알고리즘의 언어로 번역되어야 합니다.

세포에 X와 Y라는 두 종류의 단백질만 포함되어 있다고 상상해 보십시오. 모든 개별 세포에는 이 두 단백질이 각각 특정한 양으로 있을 것입니다. 이것은 단백질 X의 수준이 x축을 따라 위치가 되고 단백질 Y의 수준이 y축을 따라 위치가 되는 그래프의 한 점으로 나타낼 수 있습니다.

우리 세포는 아름답고 복잡하기 때문에 세포가 수행하는 역할을 해독하는 데 엄청난 국제적 과학적 노력이 필요합니다(Credit: Alamy)

한 세포에는 많은 양의 단백질 X와 약간의 단백질 Y가 포함될 수 있습니다( 유세포 분석기 로 확인할 수 있음 ). 그러면 이 셀은 x축을 따라 멀리 배치되고 y축에서 약간 위쪽에 배치된 점으로 표시될 수 있습니다.

각 세포가 그래프에서 한 위치를 차지할 때 X 및 Y 단백질 수준이 비슷한(동일한 유형의 세포일 가능성이 있는) 세포가 포인트 클러스터로 나타납니다. 수천 또는 수백만 개의 세포가 이러한 방식으로 플롯되면 나타나는 개별 클러스터의 수는 얼마나 많은 유형의 세포가 있는지 알려줍니다. 또한 클러스터 내의 포인트 수는 해당 유형의 셀이 몇 개 있는지 알려줍니다.

놀라운 점은 이러한 형태의 분석을 통해 우리가 찾을 것으로 기대하는 세포에 대한 안내 없이 혈액 샘플이나 종양 생검에 얼마나 많은 종류의 세포가 존재하는지 밝힐 수 있다는 것입니다. 이는 예상치 못한 결과가 나타날 수 있음을 의미합니다. 데이터 포인트 클러스터가 예기치 않은 속성과 함께 나타날 수 있습니다. 이는 새로운 종류의 셀 발견을 의미합니다.

물론 세포를 설명하려면 두 개 이상의 좌표가 필요합니다. 사실, 지난 10년 동안 단일 세포 시퀀싱으로 알려진 이러한 유형의 분석 은 개별 세포가 포함된 20,000개의 인간 유전자 각각을 사용하는 정도를 측정하기 위해 개발되었습니다.

20,000개의 모든 인간 유전자 중 특정 세포가 사용하는 유전자(세포의 전사체라고 함)는 다른 세포의 "지도"를 생성하기 위해 분석될 수 있습니다. 우리는 20,000개의 축이 있는 그래프에 표시되는 셀을 상상할 수 없지만 컴퓨터 알고리즘은 이 분석을 두 개의 변수만 있는 것과 같은 방식으로 처리할 수 있습니다. 유사한 세포는 서로 가깝게 위치하는 반면 매우 다른 유전자 세트를 사용하는 세포는 멀리 떨어져 있습니다.

이를 수행하는 알고리즘은 소셜 네트워크 분석에 사용되는 것과 같은 다른 과학 분야에서 차용되었습니다 . 그런 다음 우리는 몇 년은 아니더라도 며칠을 보내 출력물을 마이닝하고 지도가 의미하는 바를 해독합니다. 얼마나 많은 유형의 세포가 있는지, 차이점을 정의하는 것은 무엇이며, 신체에서 하는 일은 무엇입니까?

Human Cell Atlas는 추상적인 유전 암호와 인체의 물리적 특성 사이의 이 간극을 메우고 있습니다.

지금 이 노력은 Human Cell Atlas 프로젝트 덕분에 전례 없는 규모로 일어나고 있으며, 이는 인체 에 ​​대한 모든 종류의 발견으로 이어집니다.

인간 세포 아틀라스 프로젝트

 

2016년 10월 Wellcome Sanger Institute의 Regev와 Sarah Teichmann을 포함한 소수의 과학자들은 런던에서 약 100명의 세계 유수의 과학자들을 위한 행사를 조직하여 인체의 모든 세포를 도표화하는 방법에 대해 토론했습니다. 엘리베이터 피치는 Google 지도와 같은 것을 조립하는 것이지만 신체를 위해: 우리는 국가와 주요 도시를 알고 있으므로 이제 거리와 건물을 매핑해야 합니다.

1년 후, 그들은 먼저 전 세계의 다양한 사람들을 사용하여 서로 다른 시스템과 기관에서 1억 개의 세포를 프로파일링하는 구체적인 계획을 세웠습니다. 70개 이상의 국가에서 거주하는 모든 콘텐츠의 수천 명의 과학자가 프로젝트에 참여했습니다. 이 프로젝트는 엄청난 글로벌 과학적 노력을 위한 것이기 때문에 특히 다양한 커뮤니티입니다.

여러 면에서 이 대담한 새로운 야망은 인간 게놈 프로젝트 의 직계 후손입니다 . 2003년 4월 공식적으로 완료된 각 인간 세포에 포함된 모든 인간 유전자를 시퀀싱함으로써 모든 종류의 유전적 변이가 특정 질병에 대한 감수성을 증가시키는 것으로 연결되었습니다.

그러나 유전 질환은 해당 유전자가 정상적으로 사용되는 특정 세포에서 나타납니다. 따라서 결정적으로 유전자 분석만으로는 충분하지 않습니다. 또한 우리는 이러한 질병을 유발하는 유전자가 인체의 어디에서 작동하는지 알아야 합니다.

Human Cell Atlas는 추상적인 유전 코드와 인체의 물리적 특성 사이의 이 간극을 메우고 있습니다. 우리는 이것이 얼마나 중요한지에 대한 한 가지 예를 이미 보았습니다. 새로운 희귀 세포에서 사용되는 낭포성 섬유증 유전자의 발견입니다. 또 다른 예는 임신 중에 일어나는 일입니다.

 

임신의 비밀 풀기

 

수년 동안 우리는 면역 체계가 임신과 밀접한 관련이 있다는 것을 알고 있습니다. 예를 들어, 면역 체계 유전자의 일부 조합은 세 번 이상 유산한 부부에서 우연히 예상되는 것보다 약간 더 자주 발생합니다. 이것이 왜 그런지는 아직 이해하지 못하지만 임신 중 문제를 해결하는 데 의학적으로 중요할 수 있습니다.

우리 몸을 감싸고 있는 피부의 얇은 층도 여러 세포의 복잡한 혼합물로 형성됩니다(Credit: Getty Images)

따라서 이 문제를 해결하기 위해 과학자 컨소시엄(Human Cell Atlas 프로젝트의 일환으로 Teichmann이 공동 주도)은 2017년 사이에 임신을 종료한 여성의 태반과 자궁 내막에서 약 70,000개의 세포를 분석했습니다. 6주와 14주.

태반은 영양과 가스가 산모와 태아 사이를 오가는 기관입니다. 한때는 태반과 태아가 태아의 절반 때문에 "외계인"이라는 공격을 받지 않도록(태반과 태아가 타의 추종을 불허하는 이식과 같은) 자궁 내막에서 엄마의 면역 체계가 꺼져 있어야 한다고 생각했습니다. 아버지로부터 물려받은 유전자. 그러나 이 견해는 잘못된 것으로 판명되었습니다. 또는 최소한 너무 단순했습니다.

우리는 이제 이 분석을 포함한 다양한 실험을 통해 태아의 세포에 대한 부작용을 예방하기 위해 자궁에서 어머니의 면역 세포의 활동이 다소 감소하지만 면역 체계가 꺼지지 않는다는 것을 알고 있습니다. 대신 우리가 이전에 만났던 면역 세포인 감염된 세포나 암세포를 죽이는 것으로 잘 알려진 자연 살해 세포는 자궁에서 태반 생성을 돕는 완전히 다른, 더 건설적인 일을 맡습니다.

게다가 과학자들은 70,000개 세포에 대한 분석을 통해 모든 종류의 다른 면역 세포도 태반을 구성하는 데 중요하다는 사실을 강조했습니다. 그러나 그들이 하는 일은 아직 명확하지 않습니다. 이것은 우리 지식의 한계에 있습니다.

영국의 Wellcome Sanger Institute와 Newcastle University Biosciences Institute의 피부과 및 면역학 교수인 Muzlifah Haniffa는 이 분석을 주도한 세 명의 여성 중 한 명입니다. Haniffa는 거의 매일 두 가지 관점에서 신체를 봅니다. 화면의 세포에 대한 컴퓨터 분석과 문을 통과하는 환자입니다. 돌과 그들이 만드는 아치 둘 다.

현재 이 두 뷰는 쉽게 맞물리지 않습니다. 그러나 시간이 지나면 그렇게 될 것입니다. Haniffa는 미래에 사람의 폐를 듣기 위한 청진기나 간단한 혈구 수와 같이 의사가 일상적으로 사용하는 도구가 우리 몸의 세포를 분석하는 도구로 대체될 것이라고 생각합니다. 알고리즘은 결과를 분석하고 근본적인 문제를 명확히 하며 최상의 치료를 예측합니다. 다른 의사들도 그녀의 말에 동의합니다. 이것은 의료의 미래에 닥칠 일입니다.

 

이것이 당신에게 의미하는 바

 

아기는 이제 일상적으로 IVF에 의해 태어나고 장기 이식이 보편화되었으며 최근 몇 년 동안 영국의 암 생존율은 대략 두 배로 증가했지만 이러한 모든 성과는 앞으로 일어날 일에 아무 의미가 없습니다.

내가 Secret Body 에서 설명한 것처럼 인간 생물학의 발전은 Human Cell Atlas 프로젝트를 통해서뿐만 아니라 다른 많은 영역에서도 전례 없는 속도로 가속화되고 있습니다. 유전자 분석은 우리가 어떻게 다른지에 대한 새로운 이해를 제시합니다. 뇌 세포의 활동은 우리 마음이 어떻게 작동하는지에 대한 단서를 제공합니다. 우리 세포 내부에서 발견된 새로운 구조는 의학에 대한 새로운 아이디어로 이어집니다. 우리의 혈액에서 순환하는 것으로 밝혀진 단백질 및 기타 분자는 정신 건강에 대한 우리의 견해를 바꿉니다.

물론 모든 과학은 우리 삶에 점점 더 많은 영향을 미치고 있지만 인체에 대한 새로운 계시만큼 우리에게 깊이 또는 직접적으로 영향을 미치는 것은 없습니다. 이제 이 모든 연구에서 건강을 정의, 선별 및 조작하는 완전히 새로운 방법이 지평선에 있습니다.

심층 분석된 개인의 면역 체계 상태가 Sars-CoV-2에 감염될 경우 나타날 수 있는 증상을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

우리는 이미 우리의 개인 유전 정보가 우리의 건강을 안내하는 데 사용될 수 있다는 생각에 익숙합니다. 그러나 더 조용하고 거의 비밀에 가까운 혁명도 진행 중이며 의료의 미래, 즉 인체 세포에 대한 심층 분석에 훨씬 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

언젠가는 몸에 대한 몇 가지 간단한 사항을 측정할 수 있는 시계가 웃기게도 원시적인 도구로 비춰질 것입니다. 미래에는 아마도 10년 정도 이내에 신체 세포 분석을 포함하여 전체 정보 클라우드를 사용할 수 있게 될 것이며, 이에 대해 얼마나 자세히 조사할 것인지 결정해야 합니다. 인간 생물학의 이 혁명은 우리에게 새로운 능력을 개별적으로 갖추게 할 것이며, 우리는 그 능력을 언제 사용할지 여부를 스스로 결정해야 합니다.

예를 들어, 어느 날 발진, 가려움 또는 기타 피부에 이상이 있는 의사를 방문할 수 있습니다. 그런 다음 의사는 피부의 작은 샘플 또는 혈액 샘플을 채취하고 거기에 있는 것에 대한 완전한 세포별 분석을 통해 문제를 정확하게 진단하고 최상의 치료법을 알 수 있습니다. 실제로 이 중 일부는 자동화될 수도 있습니다. 더 먼 미래에 이를 수행하는 데 필요한 장비가 충분히 작고 저렴해진다면 집에서 혼자서 분석을 수행할 수 있을 것입니다.

질병은 또한 증상이 전혀 나타나기 전에 더 자주 예측됩니다. 물론 이것은 과학의 가장 중요한 임무 중 하나입니다. 인간의 질병이 시작되기도 전에 멈추는 것입니다. 일부 질병의 경우 백신, 깨끗한 물, 개선된 위생 시설을 통해 이미 달성되었습니다. 이제 세포, 유전자 등의 컴퓨터 분석을 통해 인체가 우리에게 열리면서 질병을 선점하는 새로운 방법이 등장하고 있습니다. 우리는 이 새로운 기회를 포착해야 하지만 실제로는 싸워야 할 도전과 의도하지 않은 결과가 있습니다.

친숙한 예를 들어보자. 체질량 지수라는 개념은 사람의 체중과 키에서 파생된 값입니다. 이것은 우리를 저체중, 정상 체중, 과체중 또는 비만으로 분류하는 데 사용됩니다. 제2형 당뇨병과 같은 건강 문제가 발생할 위험이 증가하고 이러한 문제가 발생할 가능성을 줄이기 위한 조치를 취할 수 있다는 점에서 유용합니다. 그러나 레이블 자체는 개인의 자존감, 사회가 비만과 인간의 다양성을 보는 방식과 관련된 다른 종류의 문제를 유발할 수도 있습니다.

 

생활 방식에 대한 어려운 결정

 

우리 모두는 어느 정도 질병이나 기타 질병에 걸리기 쉽습니다. 따라서 과학이 발전하고 우리 자신에 대해 점점 더 많이 알게 되면 우리 모두는 우리 자신에 대한 데이터에 빠져들고, 우리의 정신과 정체성을 가지고 게임을 하는 추정치와 확률로 넘쳐나고, 건강에 대해 어려운 결정을 내리도록 요구할 것입니다. 그리고 우리가 사는 방법.

우리의 면역 체계는 그것을 구성하는 세포의 유형 측면에서 특히 복잡합니다(Credit: Alamy)

예를 들어, 심층 분석된 사람의 면역 체계 상태는 Sars-CoV-2(Covid-19를 유발하는 바이러스)에 감염될 경우 나타날 수 있는 증상을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. . 면역 활동의 지표는 사람의 정신 건강과도 관련이 있을 수 있습니다. 한 분석에서는 면역 세포(사이토카인이라고 함)의 특정 전염증 분비물 이 우울증에 걸린 사람들에게서 더 높은 수치로 발견된다는 결론을 내렸습니다 .

우리가 인체의 구성과 상태에 대해 알게 되면, 이것은 필연적으로 건강을 평가하는 새로운 방법을 확립하게 될 것입니다. 그리고 우리가 본 것처럼 임신 문제를 해결하는 데 매우 도움이 될 수 있습니다. 그러나 여기에도 문제가 있습니다. 분석이 문제의 가능성을 시사하는 경우(예: 50%) 도움이 될 수 있는 의료 개입에도 자체 위험이 있는 경우 이 정보에 대해 어떻게 조치를 취하겠습니까?

인체에 대한 미터법 분석이 중요하지만 복잡한 새로운 건강 결정으로 이어지는 방식에는 끝이 없는 것 같습니다. Angelina Jolie는 2013년에 양쪽 유방을 수술로 제거한 후 난소와 나팔관을 제거한 후 유전 정보에 따라 행동한 것으로 유명합니다. 유전자 검사 결과 그녀는 BRCA1이라는 유전자의 특정 변이를 물려받았습니다. 결정적으로 그녀는 유방암에 걸릴 확률이 87%로 매우 높았습니다. 일반적으로 우리의 건강에 대한 위험과 가능성은 이것보다 훨씬 덜 명확합니다.

따라서 이 모든 새로운 정보에 대해 어떻게 조치를 취해야 하는지에 대한 질문이 발생합니다. 자가면역 질환이나 암에 걸릴 위험이 향후 10년 동안 6분의 1이라는 것을 의미하는 무언가가 확인되면 어떻게 됩니까? 4분의 1이면 다를까요? 어느 시점에서 예방 조치로 약을 복용하거나 수술을 받기로 결정하고 자신의 위험도 있음을 알고 있습니까? 그리고 이 지식 자체가 당신을 아프게 합니까? 당신의 신분이 영향을 받습니까?

답은 없지만 그게 요점입니다. 이 새로운 과학이 발전함에 따라 우리 각자는 우리 자신에 대해 얼마나 알고 싶은지 결정해야 할 것입니다.