진화하자 - 어디에도 소속되지 않기

   오늘은 강연 마지막 날로 오전 세션만 있는 날이었다. 아침에 셔틀 버스가 사고 때문에 조금 늦어서 강연 자체도 약 한 5분 정도 늦게 시작했다. 첫 번째 강연은 blood cell 의 origin 을 sequencing 을 통해 알아 내는 내용이었다. 강연 제목이 유인물에 있는 것이랑 달라 지금 정확히 제목은 기억이 안 난다. heamatopoitic stem cell (HSC) 로부터 갖가지 혈액 세포들로 분화되는 것에서 그 패턴을 알아 내는 연구였다. 큰 질문 중 하나는 asymmetric division 이냐 아니냐, 그리고 HSC의 숫자는 대략 몇개냐, 하는 것이었다. 전체 HSC의 숫자는 capture-recapture 방법으로 알아 낸다는 것이었고, 그 원리를 간략히 설명해 주었다. 그런데 그것은 잘 알려진 방법인 Fisher's exact test 방법이긴 하다. 어느 산에 있는 전체 토끼의 수를 알고 싶을 때 그 산에서 토끼 100마리를 잡아 리본을 묶은 후 다시 풀어주고 산속에 리본을 단 토끼가 충분히 잘 섞였다고 생각할 수 있는 시간이 지난 후 토끼를 다시 N 마리를 잡아 그 중 리본을 단 토끼가 몇 마리 있는지 세면 전체 토끼가 몇 마리인지 추정할 수 있는. 여하튼 초기 HSC 를 whole genome sequencing 을 하고, 나중에 분화된 여러 혈액 세포들을 whole genome sequencing 을 해서 phylogenetic tree 를 만들어서 분화도를 만드는 식으로 분석을 진행했다. 밝혀낸 사실로는 HSC는 매우매우 많다는 것이고, 정상 blood cell 들도 mutation 이 매우 많다는 것이며, 대략 3주에 한 개의 mutation 이 발생하는 꼴이라고 한다. 또한 asymmetric cell division 의 경우, 어떤 경우는 asymmetric 이고 어떤 경우는 symmetric 인데 HSC의 수는 일정하게 유지되는 방식이라고 했다. 

   세 번째 강연은 테즈마니안 devil 이라는 동물의 얼굴에서 암이 나타났는데 이게 전염성을 갖고 있어서 이것에 대한 연구였다. 발표자는 Elizabeth Murchison 이었다. 발표도 좋았고 내용도 매우 재미있었다. 테즈메니안 devil 은 테즈마니아에만 사는, 대략 푸들처럼 작은 개만한 포유동물인데 1990년인가부터 테즈메니안 데블에서 얼굴에 암이 나타나기 시작했고, 그것이 오랜동안에 걸쳐 테즈메니아 전역에 퍼져 지금은 테즈메니아의 거의 모든 지역에서 얼굴에 암이 있는 테즈메니아들이 발견되었다고 한다. virus 에 의한 전염은 아닐 것이라고 생각한 것이 암을 떼어서 sequencing 을 해보면 virus genome은 발견할 수 없었다고 한다. 그리고 암을 이루는 많은 세포들은 Schwann cell 로 되어 있다고 한다. 구체적으로 어떻게 암이 전염이 되는지 알 수는 없으나, 테즈메니안 데블들은 서로의 얼굴을 무는 방식으로 싸움을 하기 때문에 아마도 이것이 전염이 되는 원인으로 추정했다. 또한, 암조직에서는 chromosomal aberration 이 나타나는데 성염색체에도 나타나기 때문에 이것을 고려하면 아마도 처음 암이 발생한 것은 암컷으로 보인다고 했다. 그리고, 연이어 발견된 많은 테즈메니안 데블의 암은 계속 같은 염색체 구성을 갖고 있었다고 한다. 그러다 어느 순간 성염색체가 다른 암덩어리가 발견되어 현재까지 총 두 종류의 암이 발견되었다고 한다. 그리고, 이 암의 특징을 알아 내기 위하여 여러 가지 방법을 사용했는데, 특히 사람에서 driver mutation 이라고 알려진 것들이 있는지 sequencing 을 통해 확인해 보았지만 잘 나오지 않았다고 한다. 그런데 그 중 PDGFRA chromosomal gain 이 발견되었다고 한다. 그리고 western 으로 확인을 해보면 발현 역시 많이 되었다고 한다. 그런데 PDGFR signaling 은 테즈메니안 데블이 서로 얼굴을 무는 식으로 싸움을 할 때 난 상처를 복구할 때 작용하는 signaling 이라고 한다. 그래서 PDGFR signaling 을 저해하는 drug 들을 갖고 IC50 curve를 그려 보면 이 약들이 암세포들을 억제하는 효과가 있는 것을 in vitro 상에서 확인할 수 있었다고 한다. 또 하나의 궁금증은 왜 갑자기 이러한 현상이 1990년 이후부터 발생하기 시작했을까, 하는 것이었다. 테즈메니안 데블의 개체수 자체가 1990년 이후부터 급격히 증가했는데, 아무래도 이러한 현상은 반복적으로 일어나는 일반적인 현상이 아닐까, 생각한다고 한다. 이런 식으로 전염성이 있는 암으로 인해 개체수가 줄어 들다가 어느 요인에 의해 이런 현상이 멈추거나 거의 일어나지 않게 되고, 그러면서 다시 개체수가 증가하는. 그러나 역시 더 많은 정보가 있어야 보다 확실히 알 수 있다고 했다. 좌우지간 transmissible cancer는 여태까지 거의 알려진 것이 없는데 이 경우가 거의 처음이었다고 한다. 

   그 다음 발표는 앞의 발표에 이어 canine 에서의 transmissible cancer에 대한 것이었다. 그런데 이것은 매우 여러 대륙에서 발생하는 현상으로, 여러 대륙/나라에서 얻은 tumor sample 을 sequencing 해서 phylogenetic tree를 만들어서 어느 곳에서 시작해서 어느 곳으로 퍼졌는지를 추정했다고 한다. 그 결과 아마도 아시아, 특히 중국이나 인도 쪽에서 처음 발생해서 중동, 남미, 유럽 쪽으로 퍼진 것 같다고 한다. 아마도 사람이 새로운 대륙을 찾아 나서면서 그 경로를 통해 개들도 같이 옮겨 다니면서 퍼진 게 아닌가 한다고 한다. 그런데 이 발표는 조금 알아 듣기 힘들었다. 

   다음 발표는 zebra fish 에 암을 심어서 tumor mass를 만든 후 single cell sequencing 을 통해 tumor cell 의 evolution 을 추적하는 연구였다. BRAF V600E mutation 이 있는 melanoma cell 을 zebra fish 에 심은 다음 2주인가 하는 특정 시간 단위마다 tumor cell 을 얼마만큼 떼어서 single cell sequencing  을 하는 식으로 tumorigenesis 를 시간에 따라 추적했다고 한다. 이런 일은 사람에서는 거의 하기 힘들지만 zebra fish 처럼 작고 세대가 빠른 동물에서는 가능하다고 한다. gene expression pattern 을 갖고 PCA를 해서 각 point 가 single cell 이 되도록 2D에 plot을 하면 삼각형 형태가 된다고 한다. 보통 PCA를 하면 곡선/직선 형태로 나오곤 하는데 이렇게 삼각형 형태를 이루는 것은 매우 드물다고 한다. 그런데 Uri Alon 이 Science 에 낸 논문에 의하면 이런 형태의 데이터를 설명하는 것이 있다고 한다. 각 꼭지점이 매우 특징적인 성질을 갖고, 나머지 데이터들은 그 3개의 특징 중 어느 것을 더 갖거나 하는 식으로 형성되는 그래프라고. 또는, 다르게 해석해 보면, 각 특징이 일정 관계를 갖고 있어서 어느 특징 하나가 세지면 나머지 특징들을 줄어 드는 형태(만약 그렇지 않으면 세모 밖으로 빠져 나가서 전체 데이터가 세모 모양을 이룰 수 없다). 그래서 이 연구자는 각 꼭지점이 어떤 특징을 갖고 있나 살펴 보았더니 proliferated/differentiated(SOX같은 gene의 weight가 높았던 것 같다)/stressed 의 특징을 나타내었다고 한다. 이 연구자는 시간에 따라 tumor 를 조금씩 잘라 내어 single cell sequencing 을 했던 것이므로, 이 세 특징을 기준으로 삼각형이 이루어지는 상황에서 시간에 따라 cell 들이 삼각형 내에서 어떻게 이동하는지를 살펴 보았다고 한다. 그랬더니 초반에 있던 위치에서 크게 벗어나지 않았다고 한다. 즉, 처음에 differentiated 특징을 갖고 있던 tumor cell 들은 시간이 지나도 여전히 그 특징을 가장 크게 유지하고 있던 것이다. 

   다음 발표는 normal oesophagus 에 mutation 이 매우 많다는 내용의 발표였다. 별 내용 아닌 것 같았는데 들어 보니 매우 재미있었다. 우선 이 그룹에서는 3명인가 4명의 정상 피부 세포를 구해서 mutation 을 살펴 보았는데 매우 많은 mutation 이 있었다고 한다. 단지 이 mutation 들이 암으로까지 가기에는 역부족한 mutation 이었다고. 특히 이들이 처음 이런 연구를 하기 위해 피부 세포를 고른 이유는 UV 라는 carcinogen 때문인데 이것은 누구나가 겪을 수밖에 없는 것이기 때문일 것이다. 여하튼, 이 때는 sample 수가 너무 적었기 때문에 이번에는 좀 더 많은 sample에서 정상 식도세포에 대해 deep sequencing 을 통해서 mutation 상태를 살펴 보았다고 한다. 우선 발견된 mutation 정도는 정상 피부 세포의 1/10 정도 였다고 한다. 그러나 역시 매우 많은 mutation 이 있었다고 한다. selection pressure가 매우 커서 이렇게 많은 mutation 중 실제로 암이 되는 driver mutation 은 매우 드물고, 특히 NOTCH1 이 많이 mutated 되어 있었다고 한다.  NOTCH1이나 TP53의 대부분의 mutation 은 nonsynonymous mutation 이었다고 한다. 그런데 tumor oesophagus cell 에서는 NOTCH1의 mutation 이 별로 발견되지 않는데 정상 식도 세포에서는 발견되는 것으로 봐서 아무래도 NOTCH1이 driver가 아닐지도 모르겠다는 의견을 조심스럽게 제시했다. 

   다음 발표는 이번 학회의 마지막 발표로, 뭔가 항상 질문하던 나이 지긋하신 분의 발표였다, Matthew Meyerson. 분위기 자체가 뭔가 대가 느낌이 나긴 했다. sequencing 가격이 급격히 떨어지면서 우리는 이것으로부터 많은 것을 배웠는데 여전히 모르는 것들도 많이 있다 하면서 이야기를 시작했다. 결과적으로 우리가 여전히 잘 모르는 것은 대부분 exon 부분의 rare events, centromere/temolere 같은 부분에서의 전반적인 구조적 변화 등등은 우리가 여전히 모르고 있는 것이고, 그래서 long-read 를 이용한 sequencing 이 필요하다고 했다. 아직 이 방식의 구체적인 방법을 발표하긴 이르기에 정확한 방법은 설명 없이 넘어 갔고, 어쨌든 이 방법을 통해서 염색체의 좀 더 많은 구조적 변화를 살펴 볼 수 있는 방법을 개발했다고 한다. 그래서 그 방법을 전립선암을 분석해 보았다고 한다. 대략, non-coding 영역이 약물 반응성에 중요하다는 내용이었는데, 많은 내용이 confidential 이라 여기선 적지 않는다. 이 발표를 끝으로 이번 학회는 끝났다. 

   이 날 재미있던 강연 중 하나는 chromosome이 통째로 많아 진 현상이 어떻게 암과 연관이 있는가를 살펴 본 연구였다. 보통 특정 mutation 이 축적되면서 chromosomal gain이 발생하기 때문에 mutation 에 의한 결과를 배제한 채 chromosome gain 의 영향을 살펴 보기 힘들다고 한다. 그래서 이 그룹에서는 microRNA를 이용해서 특정 chromosome을 통째로 세포에 넣는 기술을 개발, 이것을 통해 세포가 chromosome이 통째로 생겼을 때의 결과를 살펴 보았다. 이 경우 DNA replication 이 영향을 받아서 chromosome stability가 많이 망가지는 것을 확인할 수 있었다고 한다. 질문 중에 다운신드롬에 대해서 물어 봤는데, 답변은 down syndrome 처럼 21번을 trisomy 로 하면 암세포에서의 패턴과 많이 달랐다고 한다. 

   중간 세션 중에 하나는 학생인듯 한데, transpose에 의해 특정 sequence가 다른 곳으로 integration 되는 패턴에 대한 연구였는데, 연구를 쭉 했는데 잘려 나간 부분을 발견을 했는데 그 sequence가 새로 끼어 들어 간 부분은 찾을 수 없었다고 한다. 그래서 다음 번에는 뭔가 좀 더 확실한 데이터를 갖고 발표를 하고 싶다고 했다. 몇 가지 조언들이 나왔는데, 그 중에 하나는, 중요한 발견은 artefact일 수 있지 않겠냐, 뭐, 그런 맥락의 이야기였고 발표자 역시 같은 맥락의 이야기를 했다. 이게 artefact인지 아닌지, 이런 류의 문제가 요즘 genomics에서 중요한 문제라는 얘기를 발표자 포함 여럿이 얘기했다. 

   오전 마지막 세션은 DNA strand의 mutation asymmetry 에 대한 내용이었다. 문제제기부터 해결, 결론까지 매우 흥미로웠다. 제일 처음 문제를 제기한 내용은 nucleiotide가 변형되는 패턴은 각각에 대한 원인이 동일할 것이라는 것이다. 즉, EGFR gene 의 T>G 나 IL8 gene 의 T>G 는 동일한 mechanism에 의해 발생하지 않겠냐, 하는 것이었다. 그리고, 이러한 변형이 아주 근접한 염색체 거리에서 발생한다면 더더욱 동일한 mechanism에 의한 mutation 이 아닐까, 하는 것이었다. 그런데 관련 연구가 이미 있었고, 그 결론은 DNA replication 이 일어날 때 leading strand와 lagging strand에서의 mutation 정도가 다르다는 것이었다. 이 때 각 strand에서 작용하는 polymerase 종류가 다른데, 이들은 이렇게 polymerase에 따라 mutation frequency 나 종류가 결정되는 것이 아니겠느냐, 하는 것이었다. 살펴 보니 보통은 POLg/e가 working 을 하는데 만약 POLeta가 작용을 하면 mutation 이 더 발생한다는 것이다. 이것은, POLe는 보통 B-cell 에서 somatic hypermutation 에 관여하는 polymerase이고, 따라서 mutation 이 발생할 확률이 높을 것이라는 단서에서 찾아낼 수 있었다고 한다(구체적인 순서는 아닐지도 모른다) 그렇다면 왜 cancer에서 이 polymerase까지 working 을 하는 것일까? 좀 더 확인을 해보니, cancer 가 발생하는 상황에서는 carcinogen에 의해 mutation 이 계속 발생하고, 이것을 고치기 위해 따라서 평소에 작용하던 polymerase들로는 부족하니 POLe까지 일을 하게 되면서 mutation 이 더 많이 발생한다는 것이다. 아주 흥미로운 내용이었다. 

   오후 첫 번째 발표는 A case for phenomics in the world of genomics 란 발표였다. 핵심은 genome만 들여다 본다고 해서 암이 발생하는 상황을 전부 이해하기는 힘들다는 것인데 그 근거로 처음 이야기를 끌어 내는 것은 장내 microbiome 에 따라 drug 에 대한 반응이 다르다는 연구 결과였다. cancer는 결국 chromosome의 변화에 의한 질병인데 이 변화는 잘 알려진 것처럼 외부 stress, 즉, carcinogen인 담배같은 것이 mutation 을 일으키고, 이것이 곧 암이 되는 것이 그 대표적인 예이다. 이를 microbiome에 대해 확장하면 장내 microbiome은 식생활/생활하는 곳 등에 의해 결정되는 것이니만큼 우리가 암을 제대로 이해하기 위해서는 genome 뿐만이 아니라 개체가 상호작용을 하는 환경정보까지 고려해야 한다는 것이다. 그래서 이러한 정보까지 모두 기록하는 platform 을 제안하고 있다. 이 발표의 초반부에 내가 박사과정 때 가졌던 'response에 기반한 biomarker'에 딱 맞는 실험 데이터가 있어서 그 논문을 저장해 놓았다. 

   다음 발표는 고위험군 아이들에 대한 약물반응성에 대한 pilot study 인 TARGET 을 한 사람이 이것에 대해 발표한 것이었다. TARGET project는 몇 번 본 적이 있었다. 이런 류의 연구가 그렇듯 모집한 인원 중 상당수는 이런저런 이유로 데이터를 사용할 수 없게 되고, 결과적으로 절반 정도 되는 데이터만 사용할 수 있었다고 한다. 결과는 아직 다 끝난 게 아니라 case study 식으로 발표를 했다. 딱히 신기한 분석이나 방법론이 나온 것은 아니었지만 그 고생이 느껴지는 발표였다. 

   다다음 발표는 ovarian cancer의 organoid bank 를 만드는 발표였다. 만들어진 organoid가 primary 랑 genome 상 큰 차이가 없다는 것이 중요한 포인트였고, 그것을 실제 데이터로 보여 주었다. 또한 organoid 에서 tumor cell 의 purity 가 충분히 높다는 것도 보여 주었다. 그런데, 발표가 끝나고 나온 질문 중에 하나가 과연 purity 가 높은 것이 무조건 좋은 것이냐, 실제로 tumor 는 infiltrating 되어 있는 여러 세포들이 있지 않냐, 그런 애들이 drug response에도 관여하는데 만약 organoid의 purity 가 너무 높으면 그러한 실제 상황을 잘 반영하지 못하는 것 아니냐, 였다. 발표자는 그런 일을 하는 사람도 분명 있다는 식으로 답변을 하였다. 

   강연 둘째날의 많은 내용은 cancer에서의 driver mutation 및 non-coding mutation 에 대한 내용이었다. 그러다보니 개인적으로는 약간 흥미가 떨어졌다. 주로 PCAWG처럼 많은 환자의 데이터에서 RNA-seq. 등의 방법을 통해서 mutation 을 찾아 내고, 특히 driver 를 찾아 내는 내용이었다. 보통 대량의 데이터를 다룬 것이기 때문에 주로 landscape 류의 일들이며, 대부분 찾아진 mutation 에 대한 정보를 나열하는 식이었다. 

   폐암에서 SOS1의 mutation 을 찾아 내어 이 돌연변이가 암의 원인이 된다는 내용이 있었다. lung adenocarcinoma는 70% 정도가 KRAS와 EGFR pathway 에 있는 gene 에 mutation 이 있는데, 나머지 30%, 더 정확히는 26% 정도 되는 경우에는 구체적인 mutation 이 알려지지 않았었다고 한다. 그래서 환자들을 대량으로 분석해 보니 KRAS/EGFR 경로 쪽에 mutation 이 없는 경우 SOS1에 mutation 이 있는 것을 알 수 있었다고 한다. 그래서 환자에서 발견된 SOS1의 mutation 을 cell-line에서 전부 만든 후 tumorigenesis 등을 확인해보니 그 중 몇 개는 cancer property 가 증가하는 것을 알 수 있었다고 한다. 많은 실험 데이터가 있지만 시간 상 결론만 말을 해준다고 했다. SOS1이 MAPK pathway 에 속하는 gene 이기 때문에 MEK inhibitor를 처리해보니 drug-response가 높은 것을 확인할 수 있었다고 한다. 

   그 다음 세션의 내용이 매우 재미있었다. Coding and non-coding mutation in cancers, 였나, 그런 제목의 발표였는데 초록에는 그 제목이나 내용이 없고 발표 장소에서 얘기하겠다는 "To be presented onsite"라고 되어 있었다. 보통 미처 준비를 마치지 못한 경우에 이렇게 하는데, 왠일인가 했는데, 이 분(Nuria Lopez-Bigas)은 발표 시작 전에 스페인의 카탈루냐 독립에 대한 이야기를 잠깐 했다. 아마도 이런 상황이라 미처 초록을 못 보낸 게 아닐까, 하는 생각을 했다. 내용에서 중요한 내용은 비록 환자수가 많은 경우 통계적 기법을 통해서 어느 것이 driver mutation 인지를 찾아 낼 수 있지만 이 내용을 토대로 precision medicine 을 하기 위해 환자 개인을 들여 보았을 때는 한 명이 여러 mutation 을 갖고 있을 때 이 중 어느 것이 driver mutation 인지를 찾아 내는 것인지가 중요하다는 내용이었다. 이 때는 환자 한 명이기 때문에 기존에 환자를 여러 명 분석해서 driver mutation 을 찾아 내는 방법을 사용할 수 없다는 것이었다. 구체적인 방법은 이해를 잘 못 했는데 이 부분은 추후 논문을 찾아 보기로 했다. 결론 중 하나 재미있는 것은 여러 gene에 대한 mutation 을 갖고 있는 사람이라 하더라도 전반적으로 4.6개의 gene 이 driver mutation 이었다는 것이다. 그리고 나머지들은 대부분이 bystander mutation  이었다는 것. 

   포스터 세션이 끝난 후 첫 발표는 tumor 에서 infiltrating immune population 을 characterization 하는 방법을 개발하여 tumor 에서 그 pattern 을 살펴 보는 내용이었다. 관련 논문을 본 적이 있는데, 아마도 그 저자가 아닐까 생각했다. 

   그 다음 발표는 일본 사람의 발표였는데 주제는 PD-L1의 3’-UTR 을 망가뜨려서 immune evasion 을 한다는 내용이었다. 이 발표는 특히 영어를 알아 듣기가 힘들었다. 요즘 매우 많은 관심을 받고 있는 PD-L1 에 대한 개요를 아주 간략히 앞에 언급해 주어 좋았다. tumor cell 이 PD-L1을 expression 하고, 이것을 통해 면역세포에게 자신을 죽이지 말라고 하는 기본 mechanism 이 있고, 그래서 PD-L1을 막아 주면 비로소 면역 세포가 tumor cell을 죽이게 된다는 내용. 그런데 조금만 생각해 보면 이런 경우 일반 정상 세포가 발현하는 PD-L1까지 막아버리기 때문에 정상조직에도 피해가 갈 것이라는 것은 쉽게 생각할 수 있다. 여하튼, 중요한 것은 cancer cell 에서 PD-L1의 3’-UTR에 structural variation 이 생기고, 이로 인해 PD-L1의 발현이 증가, immune evasion 이 생긴다는 내용이었다. 

   다음 발표는 이 날 가장 흥미있게 들은 내용이었다. lung cancer의 발생 과정에서 HLA의 LOH가 관여한다는 내용이었다. HLA 의 LOH 가 발생하면 tumor cell 이 presenting 할 수 있는 neoantigen 의 pool 자체가 줄기 때문에 이를 통해서 immune evasion 이 발생할 수 있고, 이것은 오랜동안 암세포의 면역 회피 방법 중 하나일 것으로 생각되었다고 한다. 그러나 HLA 자체는 워낙 polymorphic 하기 때문에 RNA-seq. 을 통해 reference genome에 read를 mapping 하는 것이 어렵고, 따라서 LOH 정도를 추정하기가 힘든 점이 있다고 한다. 여러 HLA type 에 대해 알려진 reference 와 부모의 HLA type 및 seq. 을 통해 HLA 의 LOH  정도를 측정할 수 있는 방법을 개발했고, 이 방법을 이용해 폐암을 분석해 보니 대략 40%에서 HLA의 LOH 가 관찰되었다고 한다. 그리고 이렇게 HLA의 LOH 가 발생한 clone 들이 cancer properties 가 증가한 것을 확인할 수 있었다고 한다. 

   마지막 강연은 keynote speaker로, 원래는 발생을 하는 사람인데 single cell analysis 를 통해서 각 조직을 이루는 cell 의 developmental origin 을 역추적하는 내용이었다. 딱히 암과 관련된 것은 아니었지만 아주 멋진 내용이었고, 얼마 후 분명 이를 암에 응용한 연구가 나올 것으로 예상된다. 초반에 접근하는 내용이 매우 신선했는데, ‘ideal experiment’를 얘기한다. 즉, 특정 발생 단계에서, 가령 8세포 분열기를 지나 256 세포일 때, 각 세포를 특정 marker로 표지한 후 성체가 되었을 때 그 marker들을 각 세포에서 확인할 수 있다면 각 조직을 이루는 세포가 어느 세포에서 유래되었는지를 확인할 수 있을 것이다. 정확히 같은 내용이 C. elegans에 대해서는 작업이 되었고, 이 내용으로 노벨의학상이 주어졌는데, C. elegans는 작고 세대가 짧으며 세포수가 1000개 정도이고 성체 자체도 투명해서 이러한 일을 하기 쉬웠으나 나머지 model organism들은 이와 같은 작업을 하기 매우 어렵다는 것이다. 이들은 zebra fish 를 이용해서 실험을 진행했는데 아주 힘들고 오랜동안 하고 있는 일이라고 한다. 이들이 특정 발생 단계에서 각 세포를 표지하는 방법, 즉 각 세포에게 특정 표지자를 입력하는 방법은 흔히 barcoding 이라고 불리는 것으로, 특정 viral protein 을 세포의 genome 상으로 집어 넣되 CRISPR-CAS9을 통해 특정 seq. 부분이 잘리게 하는 것이다. viral seq. 의 어느 부분이 CRISPR/CAS9에 의해 잘리는지는 random event이기 때문이 각 세포마다 잘리는 패턴(이것을 상처, 즉, scar로 생각해서 이 방법을 ScarTracing이라고 불렀다)이 다르고, 따라서 이것이 barcode 역할을 할 수 있다는 것이다. 즉, barcoding 을 한 직후 혹은 근접 세대의 세포의 genome을 해서 parental cell 의 barcode 를 기록해 놓고, 성체가 된 후 각 조직의 세포의 genome 을 전부 sequencing 해서 viral seq. 부분의 패턴을 앞에서 구축한 parental cell 의 barcode와 비교해 보면 성체의 조직을 이루는 각 세포의 발생학적 유래 세포를 특정할 수 있다는 것이다. 이 방법을 통해 immune cell 은 N:N (다대다) 방법으로 여러 hematopoetic stem cell 들이 여러 종류의 immune cell 로 분화된다는 것을 알아 내었다, 즉 commitment 가 좀 늦게 일어 난다는 것이다. brain이나 좌/우에 동시에 존재하는 기관에서 각 쪽에 존재하는 조직에 대한 commitment 는 다소 일찍 일어 난다고 한다. 그리고 물고기의 지느러미에는 매우 여러 종류의 세포가 존재하는데 많은 경우 cell 들의 origin 을 찾을 수 있었는데 특이하게도 residential macrophage 중 일부는 그 어떤 origin 도 찾을 수 없었다고 한다. 추측으로는 epithelial cell이 변형이 된 것 같은데 아직 확인이 필요하다고 했다. 

   오늘은 오후부터 세션이 있었는데, 주요 주제는 structural mutation 에 대한 것이었다. mutational signature 에 대한 내용이 좀 있었던 것 같은데 이 부분은 듣지 못해 약간 아쉬웠다. 많은 발표자들이 주로 ICGC/TCGA/PCAWG 프로젝트에 관련된 사람으로 보였으며, keynote speaker는 ICGC를 초기에 설계 및 시작한 사람이었으나 내용은 썩 만족스럽진 못했다. 

   특히 재미있었던 발표는 isogenic cell model 을 이용해서 mutational signature 를 찾아 낸 후, 이렇게 정립된 signature 를 기준으로 임상 데이터에서 어느 mutation 인지를 밝히는 내용이었던 "Validating the concept of mutational signatures with isogenic cell models" 란 발표였다. HAE1 cell-line을 이용해서, 우선 parental cell을 sequencing 을 해서 mutation 을 identify 한다. 그 후, 각 parental cell 에서 특정 gene을 CRISPR-CAS9 을 이용해서 mutation을 시킨 후 40 세대 정도 sub-culture를 한다. 그 후 40세대 이후의 cell 을 sequencing 을 해서 mutation 을 identify 한 다음, 이 mutation 들을 parental cell 의 mutation 과 비교한다. 이 때, CRISPR-CAS9 으로 mutation 을 시키는 gene 은 DNA-damage repair 에 관여하는 gene이다. 9개의 DNA-damage repair gene 을 mutation 시켜서 위와 가은 방법으로 각 gene에 따라 어느 mutation signature 가 많이 발생하는지를 찾아 냈다. 즉, 각 gene을 mutation 시켰을 때 parental cell 과 40세대 이후의 progenitor cell 의 mutation 이 어떻게 달라지는지를 비교함으로써 각 gene 에 따라 어느 mutation 이 많이 발생하는지 그 signature 를 알아낼 수 있었던 것이다. 결과적으로 parental cell에 MSH5(정확하지 않다, 적어 놓질 않아서)를 mutation 시킬 경우 parental cell에 비해서 progenitor에 많은 mutation 들이 발생한 것을 발견하여 이 gene 이 많은 DNA-repair를 하는 것을 발견할 수 있었다. 또한, 각 DNA-damage repair gene마다 어느 종류의 DNA-damage를 repair 하는지 정확히 연결시킬 수 있었다. 이 결과를 바탕으로 실제 환자 데이터를 분석하여 DNA-damage gene 자체의 mutation 여부와 전체적인 mutation 상태를 cell-line 에서 나온 것과 비교하여 유사한 결과를 얻었다고 한다. 

   sarcoma 에서 chromosomal catastrophe 가 나온 내용에 대해 발표한 내용은 주의 깊게 듣지는 않았는데, 상당히 많은 EWSR1-EST의 chromosomal rearrangement 가 발생하는 것을 bone cancer 에서 밝혀내고, 다른 soft tissue cancer에서도 찾아 낸 내용이었다. 그런데 재미있는 것은 relapse 가 일어나기 2년 전부터 rearrangement가 주요하게 발생한다는 것이었다. 내가 예전에 breast cancer data를 분석했을 때도 전이가 발생하기 전 2년 전부터 expression pattern 이 많이 변경된다는 것이었다. 이 발표를 들으니 예전에 내가 했던 분석이 어느 정도 신뢰가 되었고, 그 분석을 다시 해봐야 겠다는 생각이 들었다. 

   keynote speaker는 cancer에서의 mutation 정보를 어떤 식으로 취합할 것인지, 그 환경과, mutation 에 관련된 연구가 실제 임상에 적용되기 위해서 중요한 것은 무엇인가, 임상에서 필요로 하는 것은 무엇인가, 등이었다. 그런데 발표 내용은 딱히 뭔가 깊이가 있던 것은 아닌 것 같다. 나만 그렇게 생각하나 했는데 같이 들은 후배도 비슷한 생각을 했다고 한다. 뭔가... 그 분야에 있는 사람이라면 으레 했음직한 생각들, 고민들, 에서 크게 벗어나지 않는 내용이었다. frequency 가 낮은 mutation 들이 noise인지 아닌지 분분하다는 것과, 만약 noise가 아니라면 그 적은 수의 mutation 에서 의미있는 발견을 하기 위해선 sample 이 많이 필요하기 때문에 협력이 필요하다는 내용, 왜 그 협력을 위해선 표준 format 같은 것이 필요하다, 임상에서 중요한 문제는 metastasis, 그리고 임상에서 정말로 필요로 하는 것은 prediction/prognosis 에 관련된 것 등등.