본 연구실은 성균관대학교 의과대학 의학과 분자세포생물학교실 및 기초의과학대학원에 소속되어있는 연구실로, 영문으로는 Molecular and Integrative Biology Lab (MIB lab) 이다. 이름에서 추정할 수 있듯이, 전통적인 분자세포생물학적 기법과 분자에서 시스템 수준까지 전반을 이해하려는 연구 기법을 병행하는 것을 지향하고 있다. 소위 말하는 wet lab과 dry lab 기술을 모두 사용하는 곳이라 이해하면 좋을 듯하다. 연구 관심사는 골격근, 미토콘드리아, 대사기관(metabolic organ), 세포/개체 노화 및 관련 질환을 이해하는 기초의생명 분야와 해당 질환을 표적으로 하는 약물을 개발하는 중개의학연구 분야이다.

  많은 연구 관심사를 가지고 있지만, 이 글에서는 골격근연구에 관련된 부분을 간단히 소개하려 한다. 골격근을 연구해오지 않은 분들이 쉽게 혼용할 수 있는 부분에 대해서 먼저 이야기해보려 한다. 골격근 연구 모델을 분류하면 아주 많은 그룹으로 세세하게 나눌 수 있겠지만, 간단하게 분류하자면 크게 2가지로 나눌 수 있다. 하나는 근육재생에 관한 것이고 다른 하나는 근육위축에 관련된 것이다.

  전자(근육손상 및 재생 모델)는 주로 근육줄기세포의 기능/성능 등을 평가하는 모델로 뱀독(예, cardiotoxin, notexin), BaCl2, 글리세롤 등을 이용한 화학적 근육 손상 방법의 모델(PMID: 26807982; 26340019), 액체질소에 냉각된 물체 등을 이용하여 저온손상(Freeze injury)을 일으키는 물리적 근육 손상 방법의 모델(PMID: 26807982), 그리고 수술적인 방법(예, Volumetric muscle loss; VML)으로 근육을 손상하는 모델이 있다(PMID: 21304045). 해당 손상들은 방법은 다르지만, 결국은 비활성 상태로 잠자고 있는 근육줄기세포(quiescent muscle stem cell)의 활성을 통한 근육재생의 능력을 평가하는 모델이라고 할 수 있다. 내가 관심있는 유전자와 세포신호전달경로, 또는 약물이 근육줄기세포 유지, 기능, 자가재생산(self-renewal), 또는 분화에 역할을 한다고 생각한다면 해당모델을 적용해볼 수 있을 것이다. 유전자 녹아웃(KO) 생쥐모델을 이용한 연구를 한다면 대표적으로 Pax7-CreERT2 TG 마우스(PMID: 32103583)를 이용할 수 있을 것이다. 그 외에도 상대적으로 가장 자연적인 모델인 운동부하 근육손상 모델이 있다. 이는 생쥐가 수행할 수 있는 운동능력의 최대치를 연속적으로 반복해서 수행하게 함으로 손상을 유발하는 방법이다. 하지만, 정량적으로 동일한 손상을 유도하기 힘든 단점이 있다.

  후자(근육위축 모델)는 주로 근육자체의 기능(performance), 비대(hypertrophy), 위축(근감소증 등)을 연구한다면 적용될 수 있는 모델이다. 다시 말해, 연구자가 관심있는 유전자, 약물 등이 근육의 비대 유도 또는 위축 예방에 효과가 있다고 믿어질 때 사용할 수 있는 모델이다. 여기에는 덱사메타손(dexamethasone) 유도 근위축 모델과 같은 약물 모델, 기계적으로 근육을 사용하지 않게 하여 근위축을 유도하는 일명 비사용근위축(disuse-induced muscle atrophy, DIMA) 모델이 있다. DIMA에는 미우주항공국(NASA)이 많이 사용한 것으로 알려진 방식으로 특수장치를 이용하여 꼬리를 매달아 뒷다리에 근위축을 유도하는 Hindlimb unloading(tail suspension) 모델(PMID: 33441192), 벨크로나 캐스트로 고정하여 못 사용하게 하는 immobilization 모델(PMID: 29184288) 등의 모델이 알려져 있다. 그 외에도 운동신경을 물리적으로 손상하여 유도하는 denervation 모델도 알려져 있으며, mdx 생쥐모델(사람의 Duchenne muscular dystrophy, DMD 모델), SAMP8 생쥐, Polg mutator, Zmpste24-/- 생쥐 등과 같은 조로증(progeria) 모델 마우스도 있다. 물론, 자연노화(20~24개월령) 생쥐를 사용할 수도 있다.

  위의 모델 중에서도 최근에 본 그룹에서 근육재생, 줄기세포이식, 바이오프린팅 방식을 이용한 3D 근육이식 등의 연구에 사용하고 있는 수술모델(VML) 방법을 조금 더 소개한다. 아래 그림은 본 대학의 바이오메카트로닉스학과의 김근형 교수팀과 협업으로 진행한 연구내용으로, 수술적으로 동일한 크기의 근육손실(TA에 2mm 직경의 손상)을 부여하고 바이오프린팅된 근육을 이식한 것이다. 이식된 근육이 별다른 독성 유발 없이, 손상된 근육을 회복하는 것을 볼 수 있다. 이는 근육이 자연적으로 복구될 수 있는 범위를 넘어서는 손상에 적용하여, 불구가 될 수 있는 전장의 군인, 교통사고 환자 등에게 획기적인 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한 손상 없이 근육이식이 가능하다면, 근위축증, 근감소증 환자 등에게도 적용이 가능할 것으로 사료된다.

  단일세포 RNA 시퀀싱(scRNA-seq) 기법의 발전은 의생명과학의 새로운 영역을 만들어주었다고 할 수 있다. 지난 해부터 근육조직에 대한 scRNA-seq 연구가 발표되기 시작했다. 본 연구실은 아래 그림과 같이 근육줄기세포를 포함하는 근육조직에서 scRNA-seq을 평가할 수 있는 파이프라인도 구축하고 있다. 다양한 근육 및 대사내분비 질환 모델에서 해당기술을 적용하면, 많은 연구자들에게 새로운 지식과 그로부터 다양한 가설을 개발할 수 있는 기회를 만들 것으로 기대하고 있다.

  인공지능 플랫폼의 발전은 본 연구실 구성원처럼 하드코어 인공지능의 전문가 그룹이 아니라 최종사용자(end user)에 가까운 기초 의생명과학자들에게도 많은 기회를 부여하고 있다. 인공지능의 가장 중용한 핵심부분이라고 할 수 있는 데이터 생산 및 확보도 지속적으로 공동연구 및 공공데이터(GTEx, NCBI GEO-SRA 등)로부터 진행하고 있다. 한편으로는 다양한 기계학습 툴을 적용하려 노력하고 있다. 아래 그림은 한가지 예로, 같은 실험실(Auwerx Lab) 출신인 Jerome Feige 그룹의 데이터를 이용한 경우이다. Jerome의 그룹에서는 아시안(싱가폴), 코커시안(UK), 아프리칸(자메이카) 3개 인종의 정상 및 근감소증 피험자의 골격근(vastus lateralis)의 전사체를 분석하여 NAD+ 생합성 경로의 저해가 근감소증과 연관성이 있을 수 있음을 발견하여 Nature communication에 발표하였다(PMID: 31862890). 본 그룹은 동일 데이터를 기계학습(random forest 알고리즘)을 통해서, 근감소증 관련 feature를 찾아보기도 하였으며, Genetic algorithm 등과 같은 다른 알고리즘을 이용하여 최적화도 수행하였다. 근감소증과는 별개로 강북삼성병원 내분비내과 박철영 교수팀과 협업으로 지방간 환자에 대한 기계학습 기반 연구도 수행 중이다.

  본 연구실은 노화 및 대사질환 연구에 무게중심을 두고 있는 그룹이다. 팀 내부의 부족한 역량부분은 주저없이 다양한 공동연구로 채우려 노력하고 있으며, 단일세포분석, 다중오믹스, 기계학습 등과 익숙하지 않은 부분도 개발하려 노력하는 그룹이다. 기계학습과 같은 분야에 하드코어 전문가 집단은 아니지만, 기초 의생명과학자로서 가지고 있는 배경지식, 특유의 관점, 경험 등이 이점(advantage)이 될 수 있게 노력 중이다. 아울러 기초 또는 임상 연구에서 생산 데이터를 이용한 공동연구는 항상 환영하며 적극 추진을 고려하고 있다.

참고문헌은 본문의 해당문장에 PMID(PubMed ID)로 표기함.