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BioINwatch

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2019년 세포·분자생물학 혁신성과 TOP 5

  • 등록일2020-05-11
  • 조회수6478
  • 분류생명 > 생명과학,  플랫폼바이오 > 바이오기반기술
  • 발간일
    2020-05-07
  • 키워드
    #딥러닝 융합 Micros#라벨 없는 3D 세포 지도#하치모지 DNA#프라임 에디팅 #이중 발현 면역세포
  • 첨부파일
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BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 20-31

2019년 세포·분자생물학 혁신성과 TOP 5

 


◇ 바이오 프로세스 솔루션, 바이오 R&D 서비스 분야의 연구장비 및 시약 공급업체인 Sartorius는 2019년 주목할만한 세포 및 분자생물학 분야의 TOP5 성과를 소개


▸주요 출처 : SARTORIUS, Five Exciting Cell and Molecular Biology Discoveries from 2019, 2020.2.10

 

 ■ 지난해 발표된 혁신적 세포 및 분자생물학 발견 5가지를 소개


 ○ 유전자 합성기술(하치모지 DNA) 및 편집기술(프라임 에디팅), 차세대 융합이미징 (딥러닝 융합 micros, 라벨 없는 3D 세포지도)에 대한 기술이 선정

 


기술명

설명

하치모지 DNA

미국 Firebird Biomolecular Sciences 연구팀이 Science지에 발표(2019.2)

인공적으로 4가지 핵염기(nucleotides)를 합성자연적 핵염기 4가지 (A, T, G, C)과 합해 총 여덟가지*핵염기로 DNA를 합성

하치모지는 일본어로 “8글자라는 의미

합성된 4가지 핵산은 P, Z, B, S(DNA에서는 dS, RNA에서는 rS)로 Z와 P, S와 B가 기본 쌍을 이룸

NASA의 연구비 지원으로 수행했으며향후 인간 질병에 대한 새로운 진단, DNA 기반 디지털 데이터 저장, DNA 기반 바코딩 및 자체 조립 나노구조 등에 활용 가능

<하치모지 DNA의 기본 핵산 쌍>

그림입니다.

원본 그림의 이름: mem000064ac22be.gif

원본 그림의 크기: 가로 440pixel, 세로 319pixel

자연적 기본 쌍은 위쪽 열인공적 합성한 쌍은 아래쪽 열

(그림 출처: wikipedia)

새로운 CRISPR 변형을 이용한 프라임 에디팅 DNA

미국 하버드, MIT 브로드연구소 연구팀이 Nature지에 발표(2019.10)

4세대 유전자가위로, RNA를 활용하여 새로운 유전자 서열 삽입 가능

겸상 적혈구 빈혈을 유발하는 점(point) 돌연변이*를 수정하는 등 인간세포에서 175개 이상의 프라임에디팅으로 게놈편집을 수행

하나의 뉴클레오타이드가 변환되어 나타나는 돌연변이

프라임에디팅이 게놈 편집의 범위와 기능을 확장하고 질병 관련 유전자로 알려진 변이체의 최대 89%를 교정할 수 있을 것으로 기대

<프라임 에디팅의 구성>

그림입니다.

원본 그림의 이름: mem000067003531.png

원본 그림의 크기: 가로 1024pixel, 세로 1024pixel

사진 찍은 날짜: 2020년 03월 12일 오후 3:04

* pegRNA, prime editing guide RNA; RT, M-MLV reverse transcriptase (그림 출처: biorender)

이중 발현 면역세포

미국 존스홉킨스대학 연구팀이 Cell지에 발표(2019.5)

1형 당뇨병 환자에서 B세포 수용체(BCRs)와 T세포 수용체(TCRs)모두 발현하는 면역세포 발견항원 결합 부위에서 CD4 T세포 자가 항원을 코딩하는 펩타이드 발현

향후 이중발현 면역세포가 언제 어디에서 발현되는지인슐린과의 관계 규명다른 자가면역질환 환자들에서의 새로운 면역세포 탐색 관련 연구 가능

딥러닝 융합 Micros

딥러닝 알고리즘을 사용한 micros 관련 논문 33개를 종합하여 Nature Mathods에 소개(2019.11)

Brightfield micros 기반으로 딥러닝을 활용하여 3차원 현미경 이미징 향상살아있는 세포의 성분을 분석

Brightfield micros는 형광 micros에 비해 싸고 세포 광독성이 없는 장점이 있지만회색 음영으로 인한 내부 세포구조 규명에 제한딥러닝 알고리즘을 이용하여 형광 현미경으로 보이는 방식을 모방하여 이를 극복

라벨 없는

3D 세포 지도

스위스 로잔연방공과대학 연구팀이 PLOS Biology에 발표(2019.12)

라벨링이 필요하지 않고 낮은 광원을 사용하여 이미징 중에 세포를 교란하지 않는 홀로-토모그래픽(holo-tomographic) micros활용하여 컴퓨터 기반 이미지 분석을 통해서 3D 세포지도를 완성

 


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