BXD 생쥐 모델은 1970년대에 Benjamin A. Taylor 등이 C57BL/6J(B6)와 DBA/2J(D2)를 교잡하여 만들었다. BXD 모델은 20세대이상 (≥F20) 근교 (inbred)가 이뤄진 재조합 근교계종 (recombinant inbred strain)이며 (그림 1A), 필요시에는 BXD 모델을 이용하여 연구하고 있는 그룹 또는 Jackson lab에서 구할 수 있다. (https://www.jax.org/strain/000105) BXD 모델의 생성과정을 간단하게 설명하면, B6와 D2를 교잡하여 나온 다음 세대인 F2에서 무작위로 그룹을 만들고 약 20세대 이상(+23세대)을 그룹내부에서만 근교(inbred)를 진행하여, 근교계종 (recombinant inbred line)을 만들었다. 이 과정에 B6와 D2에서 유래된 대립유전자 (allele)들이 재조합 (recombination)을 통해서 섞이게 되고, 단일 핵산염기 다형현상(Single Nucleotide polymorphism, SNP)이 생기거나 사라지기도 하는 일련의 현상들이 진행된다. 이로 인해서 각 종 (BXD line)들은 독특한 표현형 (예, 색상, 체중, 수명, VO2 max, 전사체, 단백체, 대사체 등)을 가지게 되는 것이다 (그림 1A).

그림 1. The concept and application of BXD genetic reference population.

  먼지로 덮인 골동품과 같이 보이는 전통적인 순유전학 모델(Forward genetics)인 BXD 모델이 오늘 날에도 대사 질환을 포함하는 다양한 인간 질환 연구에 좋은 도구가 될 수 있는 것은 지난 40여 년동안 BXD 183개의 strain에서 확보된 5천 여개 이상의 표현형 (Phenome)과 이와 다양한 상관관계를 가지는 여러 오믹스(genome, transcriptome, proteome, metabolome, metagenome 등) 데이터와 유전자형(genotype)을 누구나 접속하여 다운로드 받을 수 있기 때문이다. 유전자형을 다운로드할 수 있는 곳은 아래의 링크된 서버이며, 다양한 오믹스 데이터베이스를 접근할 수 있는 곳은 GeneNetwork이라는 웹사이트 이다.

      ● 표현형을 다운 받을 수 있는 곳: ftp://atlas.uthsc.edu/Public/BXD_WebQTL_Genotypes
      ● GeneNetwork 웹 (전체 오믹스 및 관련 데이터 포함): http://www.genenetwork.org

  전사체 데이터베이스의 경우 미국 국립생물공학정보센터 NCBI (National Center for Biological Information) 웹의 Gene Expression Omnibus (GEO; https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)에서도 내려 받을 수 있다. 오믹스 데이터 부분에 대해서는 다음 섹션에서 조금 더 자세히 다루기로 하자.

  인간유전체 프로젝트 (Human genome project) 이후 대량 고속 분석 기술이 발전하면서 다양한 오믹스 데이터가 축적되어 왔다. 현재는 이런 오믹스 기술이 단일세포에서도 적용되고 있으며, 적용 범위도 증가되고 있다

  다음의 그림은 BXD 모델에서 수집된 오믹스 데이터베이스 보유현황을 보여주고 있다. B6와 D2를 포함하는 BXD 모델에서는 약 5백만 개의 SNP이 존재하는 하며 (유전체), 간, 심장, 근육 등을 포함하는 34개의 조직에서 유래된 전사체를 함께 보유하고 있다. 또한 간 조직의 단백체도 내려 받아 확인할 수 있으며, 유전체, 전사체, 단백체 외에도 근육, 간 및 혈청 대사체도 공개되어 있다. 이와 같은 오믹스 데이터와 비교해서 연구가설모델을 확립할 때 매우 유용한 표현형도 약 5천 여개도 누구나 확인 및 사용 가능하다. 아래 그림에는 표기되지 않았고 아직 공공에는 공개되지 않았지만, 메타유전체 (Meta-genome)과 약 3천여 개의 대변대사체 (Fecal metabolome)도 현재 확보되어 분석이 진행 중이다. 특히, 이들 BXD 오믹스 데이터베이스가 대사질환을 연구하는 연구자들의 주목을 받을 수 있고 유용하게 사용될 수 있는 것은 유전체, 단백체, 대사체 및 많은 표현형체가 일반 및 고지방 식이를 진행한 생쥐 모두에서 확보되었기 때문이다.

Figure 2. Overview of BXD multilayered omics data. Omics data available in BXD database (A) and a flowchart showing possible applications using BXD omics database (B).

  그렇다면 이와 같은 BXD 오믹스 데이터는 연구에 어떻게 활용될 수 있는가? 본 저자가 주저자 또는 공저자로 포함되어 발행된 논문을 통해서 간단히 소개하고자 한다. 각 논문에서 실제 적용된 분석법은 저작권 문제 등으로 포함하지 않았으니 직접 논문을 찾아 확인하길 권장한다. 편의를 위해 PubMed ID (PMID)를 아래에 함께 표기하였다.

1) 수명 (lifespan)과 미토콘드리아 기능에 관련된 유전자 및 세포내 신호전달 경로 연구
첫번째 예는 2013년도에 Nature에 발표된 내용 (PMID: 23698443)으로 BXD 모델에서 가장 흥미로운
표현형이기도 한 수명(lifespan) 데이터를 이용한 것으로, 수명과 관련된 QTL을 찾는 방식으로 연구가 시작되었다. 확인된 QTL에 존재하는 전체 유전자의 발현량과 수명의 상관관계를 비교하여 3개의 후보 유전자를 확보하고, 선충과 마우스 모델을 이용하여 수명에 관여하는 것으로 보이는 새로운 세포신호전달경로를 동정하여 학계에 보고한 내용이다.
2) 듀센 근이영양증에서 새로운 치료 표적의 발굴 연구 (PMID: 27798264) 및 Sirt7의 기능연구 (PMID: 25200183)

  위의 두 연구결과의 경우 BXD 전사체 분석과 다른 전사체 데이터 (환자유래 전사체 등)를 교차 비교하여 연구가설을 수립하고 이를 토대로 연구한 경우이다. GEO, GTEx 등에 공개된 다양한 데이터베이스도 중요하고 또한 유용한 자료가 될 수 있다.

3) 새로운 마이토카인 GDF15의 발굴 (PMID: 27986797)
  이 경우는 유전자 넉아웃 생쥐모델을 이용한 연구에서 새롭게 발견된 내용을 토대로 시스템 및 세포생물학적 모델을 먼저 수립하였고, 이어서 BXD의 표현형체 (Phenome) 데이터를 이용하여 수립된 모델을 지지하는 형식으로 진행된 예이다. 즉, 앞서 진행된 연구처럼 연구가설 수립을 위해 BXD 오믹스 데이터를 이용할 수도 있고, 연구자가 먼저 확보한 데이터를 독립적인 데이터로서 BXD 오믹스 데이터를 일종의 교차검증의 도구로도 적용할 수 있음을 보여준다.

Figure 3. Examples showing the application of BXD database.

  GeneNetwork 등에 공개되어 있는 BXD 오믹스 데이터베이스는 최종 버전이 아니다. 현재 더 다양한 조건 (조직, 연령, 성별 등)에서 데이터 확보를 진행하고 있는 중이다. 노화된 조직에서 얻어질 다중 오믹스 데이터와 앞으로 공개될 메타전사체, 대변대사체 데이터 등은 다양한 연구에 활용도가 높을 것으로 예상해볼 수 있다. 물론, 모든 연구가 그러하듯 이 모델의 데이터베이스가 아무리 방대하다 하여도 종간의 차이 (사람과 생쥐모델), 대용량 실험에서 발생할 수 있는 실험적 오류 등과 같은 한계점도 분명히 존재할 것이다. 그럼에도 불구하고 연구자가 밤사이 만든 단순한 가설을 단 한차례의 벤치워크도 없이 (1) 가설의 가능성 및 (2) 확장성 여부, (3) 가설이 적용 가능한 조직 등을 BXD 오믹스 데이터를 통해 확인할 수 있다는 큰 장점을 강조하고 싶다. BXD 오믹스데이터에 대한 더 자세한 문의는 언제든 환영이다.

1. Chung HK, Ryu D, Kim KS, Chang JY, Kim YK, Yi HS, et al. Growth differentiation factor 15 is a myomitokine governing systemic energy homeostasis. J Cell Biol. 2017;216(1):149-65.

2. Houtkooper RH, Mouchiroud L, Ryu D, Moullan N, Katsyuba E, Knott G, et al. Mitonuclear protein imbalance as a conserved longevity mechanism. Nature. 2013;497(7450):451-7.

3. Ryu D, Jo YS, Lo Sasso G, Stein S, Zhang H, Perino A, et al. A SIRT7-dependent acetylation switch of GABPbeta1 controls mitochondrial function. Cell Metab. 2014;20(5):856-69.

4. Ryu D, Zhang H, Ropelle ER, Sorrentino V, Mazala DA, Mouchiroud L, et al. NAD+ repletion improves muscle function in muscular dystrophy and counters global PARylation. Sci Transl Med. 2016;8(361):361ra139.

5. Williams EG, Auwerx J. The Convergence of Systems and Reductionist Approaches in Complex Trait Analysis. Cell. 2015;162(1):23-32.