1. Nat. Genet., Published online: 27 January 2008
"A single gene network accurately predicts phenotypic effects of gene perturbation in Caenorhabditis elegans" 

- 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명 

본 논문은 최근 생물학 분야에서 새롭게 두각 되고 있는 시스템스 생물학 (Systems biology) 접근방법을 이용하여 다세포 동물체의 유전자의 기능 연구를 네트워크를 통한 집중탐색 (Network-guided focused screen) 방법을 통하여 이전보다 훨씬 신속하고 정확하게 수행할 수 있는 가능성을 제시하였다는 점이 중요하다고 하겠습니다. 

[네트워크를 통한 집중탐색에 의한 유전자 기능연구]

현재 매우 발달된 염기서열 해독 기술로 700 여개 이상의 생물체 게놈의 염기서열이 해독 되었지만 그들이 가지고 있는 유전자의 기능들은 오랜 동안 연구되어온 몇몇 모델생물체들에 대해서도 아직 지식이 매우 부족합니다. 특히 유전학 연구가 단순한 단세포 미생물들에 비하여 훨씬 어려운 다세포 동식물들에 대한 유전자 기능정보 지식은 매우 미약합니다. 예를 들어 최근 많이 사용되는 비교적 단순한 모델 동물체인 선충(Caenorhabditis elegans)은 약 20%, 단순한 식물체인 애기장대 (Arabidopsis thaliana)는 약 15%의 전체 유전자들이 실험적 방법들을 통해 기능이 밝혀졌을 뿐입니다. 

하나의 생물체를 기능적으로 상호 연관된 구성분자 (유전자, 단백질, 대사물질 등) 들의 계(System)로 이해하려는 것이         시스템스 생물학의 기본 접근 방법입니다. 예를 들어 이 접근방법에 의하여 우리는 각 유전자의 기능을 그것과 상관관계에 있는 다른 유전자들을 이용해 연구하고 각 표현형질은 여러 유전자들의 기능적 결합의 종합적 산물로 이해합니다. 이 접근방법은 매우 복잡한 생물의 형질을 설명해 줄 수 있는 희망으로 현재 주목받고 있습니다. 

그런데 이 시스템스 생물학의 가장 중요한 연구수단이 네트워크 (Network) 모델입니다. 특히 유전자 네트워크 (Gene         network) 모델은 유전자의 기능 그리고 그것의 기능저해 (perturbation) 에 의한 표현형질의 변화결과를 예측, 해석하는데 핵심 연구 수단입니다. 본 연구는 이러한 네트워크를 이용해 이전에는 매우 제한적이었던 고등 동식물에서의 유전자와 표현형질의 연관성 예측이 가능함을 선충의 유전자 네트워크를 통해 보여주었습니다. 

- 연구과정에서 생긴 에피소드 

사실 저희의 기본 모델링에 대한 아이디어는 단순한 단세포 진핵생물인 효모 (Yeast)를 통해 이미 오래전 발표 되었었습니다 (Science 306:1555, 2004). 하지만 같은 방법을 다세포 동식물에 성공적으로 적용하기까지는 많은 어려움이 있었습니다. 2년이 넘게 여러 최적화 (optimization) 과정들을 통하여 결국 동물체인 선충에서도 탁월한 예측력을 가진 유전자 네트워크의 확립이 가능하게 되었습니다. 

하지만 선충에 대한 유전자 네트워크는 이전에 이미 다른 4 연구팀들에 의해 Nature, Science지 등에 발표되어 있었기에 저희 네트워크 모델의 탁월한 우수성에도 불구하고 약 8개월간의 심사 끝에 거부를 당했었습니다. 하지만 우리 연구팀은 심사위원들의 연구결과에 대한 잘못된 이해에 대하여 편집자에게 조목조목 설명하여 재 심사과정을 거쳐 결국은 채택되게 되었습니다. 하지만 이러한 거의 1년에 거친 힘든 심사과정에도 불구하고 마지막에 Nature Genetics 지는 저희의 연구 결과를 표지(Cover)에 실어주어 하나님께 너무 감사했습니다. 

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.          

제가 속한 연구실은 텍사스 대학에 위치한 Center for Systems and Synthetic Biology의 중심 연구실로서 네트워크를 이용한 시스템스 생물학, 그리고 Mass spectrometry 를 이용한 Proteomics, 그리고 그밖에 많은 다른 종류의 large-scale, high-throughput, quantitative, integrative biology 연구에 주력하고 있습니다. 연구실의 leader인 Dr. Edward Marcotte 은 생물학, 화학, 수학, 전산학, 그 밖의 많은 학문 연구 분야에 폭넓은 지식을 소유한 사람입니다. 더욱이 놀라운 것은 지난 6년간 그가 이곳에서 연구실을 시작한 후 아무도 그의 화내는 모습을 본 일이 없다는 것입니다. 항상 즐기면서 과학을 연구하는 것, 다른 연구자들의 의견들이나 상황들을 항상 이해하려고 노력하는 자세 등은 제가 그 무엇보다도 배우고 싶은 점들입니다. 연구실의 홈페이지입니다. http://www.marcottelab.org/       

3. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면? 

미래의 생물학자가 되기 위해선 폭넓은 공부를 하시길 항상 권하고 싶습니다. 이제 종합적 협력적 접근방법 (Integrative collaborative approach) 은 특히 생물학연구에 있어 break-through 연구를 수행하기 위해 가장 요구되는 사항입니다. 기존의 연구방법에만 의존하기 보다는 새로운 방법들을 개발하고 그것들을 기존의 수단들과 종합하여 사용하는 것이 새로운 생물학 시대의 경향임을 아무도 더 이상 부정할 수는 없습니다. 새로운 것을 받아들이는 것, 그리고 다른 분야 연구자들의 업적들에 관심을 가지는 것이 매우 중요하다 믿습니다. 

4. 연구활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면? 

금년 3월부터 연세대학교 생명공학과에서 조교수로 연구실을 시작합니다. 국내에도 이제 시스템스 생물학에 대한 관심과 이해가 여러 국내 교수님들의 노고로 많이 높아졌습니다. 바라기는 국내 시스템 생물학 분야의 교육, 연구에 조금이나마 기여를 하고 싶습니다.        

5. 다른 하시고 싶은 이야기들.... 

The more learn, the less know. 평소 많이 실감하는 문구입니다.