질환 단일세포/다중오믹스 통합 메타분석 기반 면역-기전 규명 및 위험 후보 도출 연구

Single-cell and multi-omics integrative meta-analysis for immune mechanism discovery and risk candidate prioritization

연구 내용

단일세포 전사체와 질환 연관 데이터를 통합해 발병 관련 면역 기전을 규명하고 위험 후보(바이오마커·경로·후보 타깃)를 도출하는 연구

장원희 연구실은 단일세포 전사체 기반 메타분석과 질환-특이 유전자 정보의 통합 분석을 통해 면역세포 상태 전환과 병태생리 연관 기전을 규명합니다. 서로 다른 공개 데이터셋에서 세포 유형과 전사체 패턴을 정렬·재해석하고, 염증 반응 및 세포 수준 스트레스와 같은 핵심 경로의 공통성을 추출합니다. 또한 면역세포 구성 변화와 단백질·경로 수준의 신호를 결합해 전구 단계에서의 전환 신호를 탐색함으로써 예측성 높은 바이오마커 및 후속 실험 우선순위 정보를 제공합니다.

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4건

연구 흐름

초기에는 단일세포 RNA-seq의 서로 다른 연구 결과를 메타분석으로 재구성하여, 질환 관련 세포 유형과 전사체 상태의 차이를 일관된 기준으로 정리하는 데 집중했습니다. 이후 질환에서 공통적으로 관찰되는 염증·미토콘드리아 기능 이상 등 병태생리 신호를 경로 수준에서 재현하고, 단일세포 디컨볼루션과 면역 레퍼토리 분석을 통해 면역 미세환경의 전환을 추적했습니다. 최근에는 희귀 질환의 제한된 데이터 상황에서도 유병률이 높은 질환의 공유 경로 정보를 활용하는 in-silico 통합 전략을 확장하여, 기전 기반 후보 타깃 및 후속 검증 가능한 신호를 도출하는 방향으로 연구를 수행합니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

질환 특이 세포상태 바이오마커 발굴
면역 미세환경 전환 분석 파이프라인
전구 단계 예측 지표 도출
공통 경로 기반 희귀질환 기전 탐색
데이터셋 간 편향 보정 워크플로 구축
기전 기반 약물 타깃 후보 우선화
독성·위험 경로 후보 스크리닝 입력값 생성
대상자 층화용 다중오믹스 시그니처
임상 검증 설계용 후보군 정리
단일세포 기반 비교분석 자동화