바이오인

 출처 : 생물학연구정보센터(BRIC)

단백질체 기반의 상호작용체학 동향

[ 요약 ]

단백질-단백질 사이의 결합들은 근본적으로 모든 생물학적 과정을 매개한다. 유전자 염기서열 지도화 작업(mapping)이 끝난 지난 십여 년간 과학자들은 세포 내에서 일어나는 현상들을 설명하기 위해 유전체 발현(Tranome)에서 단백체(Proteome), 그리고 그 단백질들의 결합체(Interactome)에 이르기까지 다양한 방법으로 연구 영역을 넓혀왔고 그 분야에서 노력을 경주해왔다. 그 결과, 오늘에 이르러서 높은 수준의 재현성을 가진 단백질 발현-결합-기능과 관련된 데이터베이스를 구축하기에 이르렀고, 이러한 데이터들은 매우 가치있는 형태로 연구 현장에서 활용되고 있다. 이 리포트에서는 유전체 연구 이후로 이루어지는 omics 중 단백질체학에 초점을 맞추고 어떻게 단밸질과 단백질의 결합들이 연구되고 그 데이터들이 모아지고 질적으로 평가가 되는지에 대해 살펴본다.

[ 목차 ]

1. 서론
2. 본론
  2.1 친화도 정제 - 질량 분광법 기반의 PPI 매핑방법
  2.2 근접 표지방법을 이용한 질량분석법
  2.3 단백질 간 결합 매핑을 위한 대안적 접근
  2.4 Y2H 시스템을 활용한 대량의 단백질 결합 스크리닝
3. 결론
4. 참고문헌

1. 서론

인간 게놈 프로젝트(Human Genome Project)는 유전자 염기서열 mapping을 통해 질병의 유전적 뿌리를 찾고 치료법을 개발하는 것이 목표였다[1]. 1990년 미국 국립 보건원에 의해 30억 달러 규모를 가지고 13년에 걸쳐 진행된 이 프로젝트는 2003년에 이르러 완성되었고, 인간 유전체의 95%에 달하는 Euchromatic 영역의 전체 염색체 서열이 2006년 Nature에 발표되었다. 이 정보를 통해 치료를 위한 바이러스의 유전자형 결정이라든가, 암과 관련된 돌연변이의 동정과 같은 질병과 관련된 유전자 연구에 많은 진전이 이루어졌다[4][5][16]. 그뿐만 아니라, 유전자 염기서열 정보는 법의학 분석, 진단 의학과 같은 응용 분야에서도 상당부분 기여를 해왔다[2][13]. 하지만, 인간 게놈 프로젝트의 궁극적 목표였던 병인학적 연구나 치료방법 개발 및 예후 예측에서는 좀처럼 큰 진전을 이루어내지 못하였다. 일련의 nucleotide 순서를 아는 것만으로는 생명현상을 충분히 설명할 수 없었기 때문이다.

기본적으로 유전체는 특정 상황과 시점에서 단백질의 발현을 이루어내는 역할을 한다. 이렇게 발현된 단백질들은 단백질-단백질 상호 결합을 통해 기능적 복합체를 형성하기도 하고, 대사체를 만들어냄으로써 세포 및 주변 조직의 항상성을 유지한다[8]. 같은 유전체를 가질지라도 세포 주변의 상황과 자극은 저마다 다른 형태의 단백질 발현, 상호작용, 조절의 조건을 만들어내기 때문에 세포 내에서 이루어지는 생리학적 현상들을 유전체 정보만으로 이해하는 데는 한계가 있다. 따라서 유전체의 정보만으로 쉽게 읽어낼 수 없는 그 현상들을 파악하기 위해서는 단백질 간 결합으로 이루어지는 네트워크의 함수형 데이터(functional-data)가 필요하다[6][8].

따라서 생명과학자들은 프로테오믹스에 대한 높은 기대감을 가지고 있다. 그들은 어떤 단백질이 유기체, 조직, 세포 또는 세포 기관에 의해 어떤 양으로 형성되며 조합을 이루는지 알고 싶어한다. 과학자들은 인간 프로테옴 프로젝트가 인간 게놈 프로젝트와 마찬가지로 세포 기능의 연구에 있어서 새로운 방향을 제시할 것으로 기대한다[22]. 또한, 건강한 세포와 질병 세포의 프로테옴 비교를 통해 질병 원인에 대한 단서를 발견할 수 있을 것이며, 이러한 종류의 단백질들을 목록화하여, 구체적인 분자기전 연구를 뒷받침하게 할 것이다. 그러나 이런 종류의 단백질 목록을 만드는 것만으로는 충분하지 않다. 과학자들은 이러한 신호를 다른 분자로 전달하는 단백질 분자의 번역 후 변형(post-translational modification)에 대해서도 고려해야 한다. 단백질은 인산화, 메틸화 또는 아세틸화되는 부위에 따라 특정 신호 전달 경로를 활성화시킬 수 있고, 이것은 다양한 대사 경로에 영향을 줄 수 있다. 따라서, 번역 후 변형이 이루어진 단백질까지 포함해서 목록을 작성할 필요가 있다. 여기에 더 추가되어야 할 것은 상호작용하는 단백질에 대한 정보이다. 일부 단백질은 쌍으로 모여 그 과정에서 신호를 교환한다. 인간 세포의 상호작용은 약 130,000쌍의 상호작용을 포함하는 것으로 추정된다[3]. 이러한 상호작용들을 독립적으로 판단하는 것은 불가능하다. 상호작용의 교차점을 이루는 그룹도 다른 그룹의 상호작용에 영향을 미치기 때문이다. 따라서 단백질 결합체 지도작성 및 해석의 필요가 생겼고, 그러기 위해서는 PPI (Protein-Protein Interactome) 데이터 수집이 충분한 신뢰도와 재현성을 가지고 이루어져야 한다는데 의견이 모아졌다. 현재 진행되고 있는 Human Proteome Project에서는 단백질 구조를 통한 기능 예측, 그리고 Text mining (연구논문에서 정보 추출)을 통해 interactome을 구축해 나가고 있다(표 1). 그뿐만 아니라 최근에는 충분한 신뢰성을 갖춘 High throughput experimental PPI mapping 방법을 통해 공개적으로 사용 가능한 데이터베이스를 구축해 나가고 있다(표 2). 현재 단백질-단백질 결합체의 DB를 만들기 위해 다양한 실험방법들이 제시되고 있으며, 그 실험 방법의 한계를 극복하기 위해 지금도 기술적 진화가 이루어 지고 있다.

...................(계속)

☞ 자세한 내용은 내용바로가기 또는 첨부파일을 이용하시기 바랍니다.