선구적인 암 가소성 지도가 암 치료에 대한 반응을 예측하는 데 도움이 될 것이다

[메디먼트뉴스 이민호 기자] 웰컴 생어 연구소(Wellcome Sanger Institute), 파스 바이오사이언스(Parse Biosciences) 및 헬름홀츠 뮌헨(Helmholtz Munich)의 컴퓨터 건강 센터(Computational Health Center)가 오늘 치료법에 대한 반응으로 암 가소성을 이해하고 밝히는 데 중점을 둔 단일 세포 지도(single cell atlas)의 기반을 구축하기 위한 협력을 발표했다. 이 협력은 수억 개의 세포를 포괄하는 암 가소성 지도(cancer plasticity atlas)를 개발하기 위한 야심 찬 미래 단계를 촉진할 것이다.

목적은 새로운 오가노이드 교란 및 인공 지능(AI) 플랫폼을 활용함으로써 기초 약물 발견 모델 및 암 연구를 촉진하는 포괄적인 데이터 세트를 만드는 것이다.

생어 연구소(Sanger Institute)의 그룹 리더인 매튜 가넷(Mathew Garnett) 박사와 헬름홀츠 뮌헨의 컴퓨터 건강 센터 소장이자 생어 연구소의 부교수인 파비안 테이스(Fabian Theis) 교수가 협력의 주요 연구원이 될 것이다.

가넷의 연구팀은 환자 종양의 특징을 포착할 수 있는 능력을 갖춘 확장성이 뛰어나고 기능적인 암 모델의 역할을 하는 새로운 3D 오가노이드 배양을 생성했다. 연구팀은 방대한 수의 이런 종양 오가노이드(접시 속의 미니 종양)를 모델로 사용해 치료에 대한 반응으로 가소성과 적응성의 암 메커니즘을 더 잘 이해할 것이다.

테이스의 연구팀은 인공 지능과 단세포 유전체학의 교차점에서, 이러한 맥락에서 세포 시스템에 대한 약물 효과의 인 실리코 모델링을 위해, 복잡한 생물학적 문제를 해결하는 컴퓨팅 알고리즘을 개척한 것으로 널리 인정받고 있다. 이 이니셔티브는 전례 없는 속도로 대규모 단세포 RNA 염기서열 분석 데이터 세트를 생성하기 위해 구축된 최첨단 시설인 파스 바이오사이언스(Parse Biosciences)의 기가랩(GigaLab)을 통해 실행될 것이다.

생어, 헬름홀츠 뮌헨 및 파스 팀은 이러한 크기의 데이터 세트 내에서 통찰력을 분석하고 발견하는 데 필요한 계산 방법 외에도 실험실 절차를 간소화하는 자동화된 방법을 개발했다.

이번 협력의 궁극적인 목표는 가상 세포 모델링을 가능하게 하고 암 환자에 대한 약물의 효과(내성이 발생할 수 있는 위치, 어떤 화합물, 향후 치료 노력의 표적)를 예측하는 데 잠재적으로 도움이 될 단일 세포 참조 맵을 구축하는 것이다.

웰컴 생어 연구소의 그룹 리더이자 협업 공동 책임자인 가넷(Garnett)은 “우리는 대규모 오가노이드 스크리닝과 다운스트림 데이터 생성 및 분석을 모두 가능하게 하는 혁신적인 플랫폼을 개발했으며, 이는 암의 치료 반응에 대한 우리의 이해를 재정의할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 우리는 프로젝트를 진행하기 위해 학계와 업계에서 최고의 전문 지식을 제공하는 커뮤니티를 개발하는 것을 목표로 한다. 이러한 규모의 연구는 암 진행을 더 잘 이해하고 이 분야에서 필요한 많은 발전을 가져오는 데 도움이 되는 기초 모델을 개발하는 데 매우 중요하다”고 말했다.

헬름홀츠 뮌헨(Helmholtz Munich)의 컴퓨터 건강 센터(Computational Health Center) 소장이자 협업 공동 책임자인 테이스는 “최근 AI의 발전으로 가상 세포 교란 모델에 대한 우리의 비전은 점점 더 실현 가능해지고 있지만, 효과적으로 확장하기 위해서는 대규모 고품질 단일 세포 교란 데이터 세트가 필요하다”며 “이번 협업은 이러한 규모를 가능하게 하며, 저는 약물 발견에서 AI 기반 실험 설계로 나아가게 되어 너무 기쁘다”고 말했다.

파스 바이오사이언스의 최고 기술 책임자인 찰리 로코(Charlie Roco) 박사는 “우리는 기가랩(GigaLab)의 힘을 선구적인 파트너에게 제공하게 돼 매우 기쁘다. 파스의 에버코드(Evercode) 화학을 활용하는 기가랩은 뛰어난 품질의 대규모 단일 세포 데이터 세트를 신속하게 생성할 수 있다. 웰컴 생어 연구소와 헬름홀츠 뮌헨의 전문 지식과 기가랩이 달성한 속도 및 규모를 결합하면 암에 대한 우리의 이해를 근본적으로 바꿀 수 있는 기회를 얻을 수 있다”고 말했다.