인체 내 다양한 장기에서 발현하는 생체 리듬 관련 발현 유전자 추정 모델링 방법 탐구

제목	​인체 내 다양한 장기에서 발현하는 생체 리듬 관련 발현 유전자 추정 모델링 방법 탐구
추천 연구 논문	CYCLOPS reveals human transcriptional rhythms in health and disease
선정 이유	본 연구팀에서 진행하고 있는 대규모 전사체 오믹스 자료로 부터 생체시간을 추정하기 위한 방법론 중 공개 RNA-시퀀싱 자료를 활용하여, 직접 인간 건강을 위한 응용 스터디로 확장한 연구 탐구
주요 내용	- CYCLOPS (주기적 구조에 의한 순환 순서 지정) 알고리즘은 진화 보존 및 기계 학습을 사용하여 고차원 오믹스 자료로 부터 타원형 구조를 식별하는 새로운 방법을 제시하여 각 샘플의 위상을 새롭게 추정함. - 본 연구에서는 시간이 기록된 마우스 및 인간 자료를 기반으로 사용하여 모형의 정확성을 검증하였으며, 수백 가지 약물 표적과 질병 유전자를 포함하여 인간의 간과 폐에서 리드미컬한 전사체를 식별하기 위해 이 접근 방식을 응용한 결과를 보여줌. - 또한 본 모델링 방법이 실제 의생명 연구에서 어떻게 적용될 수 있는지를 보이기 위해 화학요법 약물인 스트렙토조신의 약물 투여 시간에 따라 용량 제한 독성과 효능을 달라질 수 있음을 증명함.
시사점	24시간 주기 리듬은 생리학과 행동의 대부분의 측면에 영향을 미치지만, 이러한 이론을 현대 의생명 빅데이터 오믹스 분야에 적용하는 방법에 대해서는 미지수였음. 특히, 기존의 대규모 오믹스 데이터 세트에는 시간이 거의 포함되지 않으므로 이를 매우 어렵게 만듦. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 우리는 주기 구조, 진화적 보존 및 비지도 머신 러닝에 대한 이해를 결합하여 주기적인 주기를 따라 정렬되지 않은 인간 생검 데이터를 새롭게 정렬하는 방법을 제시하였으며, 실제 의생명 자료에서 어떻게 응용될 수 있는지에 대한 실마리를 제공하는 최초의 연구임.