주요 논문
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Article
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2025Single-cell transcriptomic and pharmacological studies of onvansertib for small cell lung cancer treatment
Hyeon Do Jeon, In-Sun Choi, Woojeung Song, Junyang Jung, Jaejung Park, Ja‐Eun Kim, Ji Hyun Lee, Dong Keon Yon, Gi Bbeum Lee, Seong Hye Ahn, Hwa-Jin Lee, Inwha Baek
IF 7.5 (2025)
Biomedicine & Pharmacotherapy
폴로유사 키나아제 1(Polo-like kinase 1, PLK1)은 세린/트레오닌 단백질 키나아제로, 세포분열, DNA 손상 반응, 세포사멸과 같은 필수 생물학적 과정에서 중요한 역할을 한다. PLK1의 조절 이상은 종양의 발생 및 진행과 밀접하게 연관되어 있으므로, 온반서티브(onvansertib)를 포함한 PLK1 억제제들이 유망한 항암 치료제로 개발되어 왔다. 온반서티브는 현재 재발성 소세포폐암(SCLC) 환자에서 안전성과 유효성을 평가하기 위한 제2상 임상시험 단계에 있다. 본 연구에서는 144개의 암세포주 패널과 마우스 모델을 이용하여 온반서티브의 효능, 내약성 및 독성을 포괄적으로 규명하였다. 그 결과, SCLC 세포주는 온반서티브에 대해 높은 반응성을 보였다. SCLC 이종이식(xenograft) 시험에서는 3주간의 실험 기간 동안 체중에 유의미한 변화 없이 종양의 퇴행을 더 효과적으로 유도하기 위해, 60 mg/kg 용량의 온반서티브를 매일 경구 투여하는 방식이 3일 투여 후 4일 휴약을 1주기(치료 주기)로 하는 처리에 비해 우수함을 확인하였다. 그러나 생체 내 독성 연구에서는 60 mg/kg 용량에서 온반서티브 관련 사망, 임상적 징후 및 혈액학적 이상반응이 관찰되었다. 본 연구 결과는 온반서티브의 현재 임상시험에서 반영된 바와 같이, 병용요법 또는 독성 완화 목적의 저용량 요법을 지지하는 실험적 근거를 종합적으로 제공한다. 또한 우리는 단일세포 RNA 시퀀싱(single-cell RNA-sequencing)을 수행하여, 전례 없는 해상도로 SCLC에서 온반서티브의 약리학적 기전을 규명하고자 하였다. 온반서티브는 세포분열 과정을 하향조절함으로써 정상적인 세포주기 전이를 저해하여 G2/M기 정지 상태를 유도한다. 종합하면, 본 연구는 SCLC에서 온반서티브의 치료학적 기전과 in vitro 및 in vivo 약리학적 특성을 보여준다.
https://doi.org/10.1016/j.biopha.2025.118307
Cell cycle
Toxicity
Tolerability
In vivo
Medicine
Cell cycle checkpoint
Pharmacology
Programmed cell death
Cancer research
Lung cancer
2
Preprint
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인용수 2
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2022COOBoostR: an extreme gradient boosting-based tool for robust tissue or cell-of-origin prediction of tumors
Sungmin Yang, Kyungsik Ha, Woojeung Song, Masashi Fujita, Kirsten Kübler, Paz Polak, Carolina García de Alba, Patrizia Pessina, Julio Sainz de Aja, Samuel P. Rowbotham, Preetida J. Bhetariya, Antonella F. M. Dost, Aaron L. Moye, Eiso Hiyama, Hidewaki Nakagawa, Carla F. Kim, Hong‐Gee Kim, Hwa-Jin Lee
bioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)
여기서는 다양한 암 유형의 조직-기원 또는 세포-기원을 예측하기 위한 가설적(potuative) 예측을 목적으로 하는 계산 방법인 COOBoostR( https://github.com/SWJ9385/COOBoostR )을 제시한다. COOBoostR은 국소 체세포 돌연변이 밀도 정보와 염색질 표지(chromatin mark) 특징을 활용하여 극단적 그래디언트 부스팅 기반 기계학습 알고리즘에 적용한다. COOBoostR은 관심 샘플의 체세포 돌연변이 밀도 지형을 가장 잘 설명하는 다양한 조직 및 세포 유형의 염색질 표지를 순위화한다. ChIP-seq 기반 염색질 데이터 또는 대량/단일세포 염색질 접근성(chromatin accessibility) 데이터를 국소 체세포 돌연변이 밀도 데이터(정상 세포/조직, 전암성 병변, 그리고 암 유형으로부터 유래)와 함께 통합함으로써, COOBoostR이 기존의 랜덤 포레스트 기반 방법보다 예측 속도에서 우수하며, 조직-기원 또는 세포-기원 예측 성능은 비교 가능하거나 더 나은 것으로 나타남을 보인다. 또한 본 연구의 결과는 정상 조직 또는 세포 단계에서의 동적 체세포 돌연변이 축적이 개방 염색질 표지 및 인핸서(enhancer) 부위의 변화와 얽혀 있을 수 있음을 시사한다. 이러한 결과는 돌연변이 축적의 초기 단계에서(전암성 병변이나 종양성(neoplasia)의 개시 이전일 가능성까지도) 체세포 돌연변이 지형을 형성하는 염색질 표지의 중요성을 더욱 뒷받침한다.
https://doi.org/10.1101/2022.10.24.513446
Chromatin
Somatic cell
Boosting (machine learning)
Biology
Germline mutation
Mutation
Computational biology
Gradient boosting
Genetics
Computer science
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Article
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인용수 2
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2022Subcellular progression of mesenchymal transition identified by two discrete synchronous cell lines derived from the same glioblastoma
Sojin Kim, Soo-Ji Park, Tamrin Chowdhury, Jeong-Im Hong, Jinhee Ahn, Tae Yeong Jeong, Hyeon Jong Yu, Young‐Kyoung Shin, Ja‐Lok Ku, Jong Bae Park, Junho K. Hur, Hwa-Jin Lee, Kyoungmi Kim, Chul‐Kee Park
IF 8 (2022)
Cellular and Molecular Life Sciences
교모세포종(GBM)은 다양한 종양유전적 진화 과정에 따른 종양 내 이질성을 보인다. 우리는 GBM의 동일한 조직 샘플로부터 유래하였으면서 형태적 및 생물학적 특성이 서로 다른 두 가지 구별되는 암세포주를 성공적으로 분리·확립하였다. 두 세포주의 유전체 및 전사체 특성을 비교한 결과, 각 세포주는 서로 다른 돌연변이 군집을 지니는 한편, 핵심 유전자 동인(driver) 돌연변이는 공유하고 있었다. 전사체 분석에서는 한 세포주가 다른 세포주와 달리 중간엽 전이 과정(mesenchymal transition)을 진행하고 있음을 보여주었다. 또한 공개되어 있는 단일세포 RNA-seq 데이터로부터 우리의 세포주와 유사한 군집을 포함하는 네 개의 종양 샘플을 확인할 수 있었고, 짝지어진 종단적 GBM 샘플의 한 세트에서는 반복(recurrent) 샘플이 중간엽 전이를 겪는 우리의 세포주 특이 유전자에 풍부하게 농축된 세 쌍의 경우를 확인할 수 있었다. 본 연구는 GBM에서 진행 중인 세포 수준의 중간엽 전이를 규명하기 위한 직접적인 근거와 유용한 자원을 제공하며, 이는 예후 및 치료에 대한 함의를 가진다.
https://doi.org/10.1007/s00018-022-04188-3
Mesenchymal stem cell
Transcriptome
Cell culture
Biology
Transition (genetics)
Cell
Cancer research
Epithelial–mesenchymal transition
Mutation
Gene
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Article
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인용수 5
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2022Cellular direct conversion by cell penetrable OCT4-30Kc19 protein and BMP4 growth factor
Seung Hyun L. Kim, Sung‐Woo Cho, Seoyeon Kim, Janet Kwon, Jae Young Lee, Rachel H. Koh, Ju Hyun Park, Hwa-Jin Lee, Tai Hyun Park, Nathaniel S. Hwang
Biomaterials Research
배경: 고령 인구가 증가함에 따라 골다공증을 앓는 환자의 수가 늘어나고 있다. 이러한 골 재생 전략을 조사할 필요성이 자연스럽게 대두된다. 골 재생을 유도하는 접근법 중 하나는 체세포의 상사이질전환(somatic cell transdifferentiation)이다. 상사이질전환의 전사 조절인자(transcriptional regulators) 가운데, 옥타머 결합 전사인자 4(octamer-binding transcription factor 4, OCT4)는 줄기세포의 다능성(pluripotency) 조절에서의 역할로 잘 알려져 있다. 골형성 단백질 4(bone morphogenetic protein 4, BMP4) 또한 골형성(osteogenic) 분화에 중요한 역할을 하는 것으로 알려진 또 다른 인자이다. 선행 연구에서는 이들 인자를 바이러스 및 플라스미드 전달을 통해 세포를 골아세포(osteoblast)로 상사이질전환시키는 데 성공하였다. 이러한 방법들은 효율적이지만, 바이러스 및 플라스미드 형질감염(transfection)은 영구적인 유전자 삽입과 세균 DNA 삽입과 같은 안전성 문제를 동반한다. 이에 본 연구에서는 OCT4 재조합 단백질의 핵 전달과 BMP4 처리를 결합하여, 내피세포를 골아세포로 상사이질전환을 유도하기 위한 세포 침투 단백질 기반 전략을 개발하였다. OCT4 단백질의 핵 전달을 위해, 해당 단백질을 세포 침투 및 단백질 안정화를 제공하는 Bombyx mori의 누에 혈림프(silkworm hemolymph) 유래 단백질인 30Kc19와 융합하였다. 30Kc19는 세포독성이 낮다. 본 연구는 기존의 상사이질전환 접근법에서 발생하던 안전성 문제 없이, 유망한 세포 기반 치료 가능성을 제안한다.
방법: 높은 침투 활성과 안정성을 갖는 OCT4-30Kc19 단백질을 단백질 기반 골형성 상사이질전환 시스템을 위해 합성하였다. 세포를 OCT4-30Kc19 및 BMP4로 처리하여, 시험관 내에서 세포 침투 활성, 세포독성, 골형성 및 혈관형성 잠재력을 평가하였다. 3차원(3D) 세포 구형체(spheroids)의 골형성 잠재력 또한 분석하였다. 아울러 피하(subcutaneous) 조직 내 세포 전달과 두개골 결손(cranial defect) 모델에서 in vivo 세포 전달을 수행하였다.
결과: OCT4-30Kc19 단백질은 용해성 있고 안정적인 형태로 생산되었다. OCT4-30Kc19는 세포에 효율적으로 침투하였으며, 세포 내 구획과 핵에서 국소화되었다. OCT4-30Kc19 단백질과 BMP4를 함께 전달한 세포는 2D 및 3D 배양 모두에서 골형성이 증가하였고, 시험관 내에서 혈관형성 능력 또한 증가하였다. 피하 조직 내 세포 적재(scaffold-seeded) 전달에서의 in vivo 결과는 OCT4-30Kc19 및 BMP4를 모두 처리할 경우 상사이질전환된 HUVEC의 골형성 특성이 향상됨을 확인하였다. 또한 두개골 결손에서의 in vivo 마우스 실험은, OCT4-30Kc19 및 BMP4로 전처리한 HUVEC에서 골 재생이 성공적으로 나타났음을 보여주었다.
결론: 단백질 기반 상사이질전환 방법을 사용하면 유전적 변형 전략을 활용하지 않는 대안적 접근을 제공할 수 있으며, 따라서 임상 적용에서 세포 기반 치료의 더 안전한 사용 가능성을 제시한다.
https://doi.org/10.1186/s40824-022-00280-8
Transdifferentiation
Cell biology
Biology
Bone morphogenetic protein
Stem cell
Chemistry
Genetics
5
Article
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인용수 8
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2022COOBoostR: An Extreme Gradient Boosting-Based Tool for Robust Tissue or Cell-of-Origin Prediction of Tumors
Sungmin Yang, Kyungsik Ha, Woojeung Song, Masashi Fujita, Kirsten Kübler, Paz Polak, Eiso Hiyama, Hidewaki Nakagawa, Hong‐Gee Kim, Hwa-Jin Lee
IF 3.2 (2022)
Life
여기서는 다양한 암 유형의 조직 또는 세포 기원을 추정적으로 예측하기 위해 설계된 계산 방법인 COOBoostR을 제시한다. COOBoostR은 지역적 체세포 변이 밀도 정보와 염색질 표지(chromatin mark) 특성을 활용하여 극단적 그래디언트 부스팅 기반 기계학습 알고리즘에 적용한다. COOBoostR은 관심 샘플의 체세포 변이 밀도 지형(som(atic mutation density landscape))을 가장 잘 설명하는 다양한 조직 및 세포 유형의 염색질 표지를 순위화한다. 설명력이 가장 높은 염색질 표지 특성과 일치하는 특정 조직 또는 세포 유형을 잠재적 조직 또는 세포 기원으로 지정한다. ChIP-seq 기반 염색질 데이터와, 정상 세포/조직, 전암성 병변(precancerous lesions), 및 암 유형으로부터 유도된 지역적 체세포 변이 밀도 데이터를 통합함으로써, COOBoostR이 예측 속도에서 기존의 랜덤 포레스트 기반 방법을 능가하며, 조직 또는 세포 기원 예측 성능은 비교 가능하거나 더 우수함을 보여준다(예측 정확도—정상 세포/조직: 76.99%, 전암성 병변: 95.65%, 암 세포: 89.39%). 또한 우리의 결과는 정상 조직 또는 세포 단계에서의 역동적 체세포 변이 축적(dynamic somatic mutation accumulation)이 개방 염색질 표지와 인핸서(enhancer) 부위의 변화와 얽혀 있을 수 있음을 시사한다. 이러한 결과는 더 나아가 변이 축적의 초기 단계에서 체세포 변이 지형을 형성하는 염색질 표지가, 전암성 병변이나 신생물(neoplasia)의 개시 이전일 가능성까지 포함하여, 관여할 수 있음을 나타낸다.
https://doi.org/10.3390/life13010071
Chromatin
Somatic cell
Biology
Germline mutation
Computational biology
Gradient boosting
Cell
Boosting (machine learning)
Mutation
Genetics