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BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN) 및 BRAIN Initiative Cell Atlas Network (BICAN) 

최신 연구동향

◈ 목차

• 1.서론

• 2.본론
  a. BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN)
  b. BRAIN Initiative Cell Atlas Network (BICAN)

• 3.결론 및 전망

• 4.참고문헌

◈본문

요약문

 BRAIN Initiative는 인간 뇌의 복잡한 구조와 기능을 이해하기 위해 시작된 연구로, 현대 신경과학 및 생물학 연구 전반에 중요한 방향성을 제시하고 있다. 이 이니셔티브는 팀 과학과 대규모 협력 프로젝트의 중요성을 입증했으며, 대규모의 참조 데이터를 구축하고 이를 오픈 액세스 형태로 공유함으로써 연구자 간 협력 및 다양한 응용 연구의 토대를 제공하였다. 특히 다층적 요소를 이루며 대규모로 존재하는 생물학 데이터는 현대 과학의 혁명 분야인 딥러닝 기반 분석 기술과 시너지를 이루고 있다. 이처럼 커뮤니티 중심 연구와 오픈 사이언스의 확산은 생물학 연구의 투명성과 재현성을 높이며, 미래 연구의 핵심 요소가 될 것이다.

1. 서론

 개별 유전자 발현을 넘어 유전체 전체의 발현을 동시에 측정할 수 있는 DNA 마이크로어레이 기술이 개발된 이후 [1], 대규모 유전체 분석 시대가 열리면서 단세포에서 고등 생물에 이르기까지 DNA, RNA, 단백질 및 후성 유전체 데이터를 포함한 세포 내 다양한 분자의 상태를 정량적으로 측정하는 기술들이 등장했다 [2]. 이러한 기술들은 세포 상태를 묘사하고 예측하는 데 필수적인 모델 개발에 기여했으며, 가장 단순한 세포 생명체인 JCVI-syn3A에 대해서는 전체 세포 모델이 개발되었다 [3]. 이러한 모델은 유전자의 변형이나 환경 변화에 따른 여러 변화를 입력 및 파라미터로 구성함으로써 세포가 어떻게 반응하는지 예측하는 데 유용하게 응용될 수 있다.

 그러나 인간의 몸은 다양한 세포들로 이루어져 있으며, 그 복잡성은 특히 뇌에서 두드러진다. 뇌는 수십억 개의 뉴런과 이들 간의 복잡한 상호작용으로 이루어져 있으며, 이러한 복잡성은 기억, 감정, 학습, 운동 기능 등 다양한 인지적, 신경학적 기능을 가능하게 한다. 그러므로, 뇌의 기능을 근본적으로 이해하기 위해서는 단일 세포 내의 분자 상태에서부터 뉴런 연결 상호작용에까지 이르는 다층적인 데이터 구축이 반드시 필요하다.

 BRAIN (Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies) Initiative - 뇌 연구를 위한 혁신적 신경 기술 개발 계획 -는 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 설립되었다. 이 이니셔티브는 뇌의 구조와 기능을 체계적으로 이해하고, 다양한 뇌 질환의 근본 원인을 밝히며, 궁극적으로는 신경계 치료법 개발을 목표로 한다. 최초 2013년에 시작된 이 이니셔티브는 뉴런 활동 측정 기술, 세포 유형의 분류, 뉴런 간 연결 지도 작성 및 이론 및 데이터 분석 도구 개발 등 뇌 구조와 회로 기능에 대한 기초적 이해를 목표로 하였다. 여러 주요 목표 중, 가장 중요한 첫 두 개의 목표는 (1) 다양한 뇌세포 유형을 식별하고 실험적으로 접근하여 정상 및 질병 상태에서의 역할을 파악하고, (2) 시냅스에서 뇌 전체에 이르는 다양한 규모의 뇌세포 연결을 매핑하는 것이었다 [4]. 이를 기반으로 최초 10개의 프로젝트가 출발하였다 [4]. 이들 연구의 공통점은 단일 세포 기반으로 세포 타입을 분류하고 그들 사이의 연결관계를 파악하는 것이었다. 이들 데이터는 데이터 포털을 통해 공유되는 것을 목표로 하였다(https://singlecell.broadinstitute.org/single_cell).

 이후, 이 연구들은 BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN)로 이어졌다. BICCN은 뇌세포 유형에 대한 분자, 해부학, 생리학적 정보를 통합하는 3차원 공간상의 마우스 전뇌 세포 아틀라스와 성인 인간 및 비인간 영장류 종의 참조 아틀라스를 생성하는 것을 목표로 하였다 [4]. 인간 뇌의 작동 원리를 이해하기 위해, 개별 연구뿐 아니라, 다양한 종 간의, 마우스와 인간 및 비인간 영장류를 대상으로 연구하는 연구자들 간의 지속적이고 광범위한 교류를 중점으로 하였으며 이를 인간 신경 및 신경정신 질환의 기초를 이해하는 데 사용할 수 있는 전뇌 세포 아틀라스 지도 구축이라는 궁극적인 목표를 향해 BICCN을 이끌고 가속화하는 데 필수적인 요소로 판단하였다. 2019년 이 프로젝트는 뇌의 심층적 이해를 위해서는 산발적으로 수행되었던 연구들을 효과적으로 통합하고 공유하는 것이 가장 중요하다고 판단되어, 방대한 데이터 표준화 통합을 통해 다중 오믹스(omics) 데이터들이 통합적으로 분석될 수 있도록 한층 발전하였다 (BRAIN initiative 2.0) [5]. BRAIN initiative 2.0 연구 그룹들의 심층적 논의에 따라 다음 3가지 프로젝트를 출범하였다: BRAIN Initiative Cell Atlas Network (BICAN), BRAIN Initiative 다층 규모 연결성 (BRAIN CONNECTS) 프로젝트, 그리고 정밀 뇌 세포 접근 프로그램 (Armamentarium for Precision Brain Cell Access) [6]. 본 연구 동향에서는 BRAIN initiative 중 BICCN 프로젝트를 통해 얻어진 발견들과 이후 이를 이용한 BICAN 프로젝트 연구들에 대해서 소개하고자 한다.

2. 본론

a. BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN)

 BICCN은 데이터 생성, 데이터 아카이브, 데이터 표준화를 위한 데이터 관리 센터와 개별 실험 연구소의 협업 네트워크로 2017년부터 2022년까지 진행된 프로젝트로서 뇌의 다양한 세포 유형을 식별하고 분류하는 프로젝트를 기본 목표로, 이를 위해 다양한 양식(modality)의 데이터 수집과 이들의 통합적 분석 연구들이 진행되었다. 다양한 양식의 데이터에는 개별 세포 관점에서는 전사체 (transcriptomics), 후성 유전체 (epigenomics), 공간 유전체 등의 데이터가 있고, 세포 연결 및 해부학적 구조를 이해하기 위한 세포-세포 연결 네트워크 데이터 및 이미징 데이터를 포함한다. 그리고 일부 다중 양식 (multimodal) 데이터가 생성되었다. 실험 대상은 주로 마우스를 대상으로 하였고 일부 포유동물 및 인간 세포에도 적용하였다. 또한 동일한 종류의 데이터라 하더라도 다양한 실험 기법을 통해 생성하도록 하였다. 예를 들면 단일 세포 유전체 데이터의 경우 기본적인 10x Chromium 실험 데이터 외에 SMART-seq, Drop-seq, PacBio long-read sequencing 및 Oxford Nanopore 등의 다양한 실험 기법을 활용하였다. 총 40여 개 이상의 세포 데이터 측정 기술 및 90여 개 이상의 실험 기법이 적용되었다 [7]. 데이터 센터에는 데이터의 성격에 따라 각각 다른 형태로 온라인으로 접속이 가능하다 (https://www.biccn.org/). 

 BICCN은 총 24개의 연구팀으로 구성되어 있으며 각각 역할이 일부 중첩되기도 하며, 이들 중 일부는 데이터 통합 및 포탈 구축을 목표로 하는 연구팀도 존재한다. 이들 중 개별 세포 특성 규명에 관한 프로젝트들은 다음과 같다 (표 1). 표 1에서 연구 프로젝트는 미국 내 연구 펀드의 종류에 해당하는데 U로 시작하는 연구는 모두 협력적 연구로써 대표 연구 책임자가 존재하지만 여러 연구 책임자가 함께 동일한 목표를 수행하기 위한 연구 과제이다. 반면 RF/R로 시작하는 연구는 개별 연구인데, 연구 제목을 확인하면 알 수 있듯이 뇌를 이해하기 위한 새로운 기술의 확립 (RF) 또는 연구를 통해 생성된 데이터의 축적 및 관리에 목표가 있다 (R). 협력 연구 과제를 살펴보면 모델 종으로서 마우스의 뇌 세포를 총체적으로 분류하고 정의할 수 있도록 데이터를 생성하는 데 더 많은 연구가 진행되었고, 일부 영장류 (marmoset과 macaque)에 대해서도 인간과 비교를 위한 목적으로 데이터를 생성하였다.

...................(계속)

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