포유류 세포에 작은 유전자 모듈을 여러 개 무작위로 도입하고, 원하는 기능을 보이는 세포의 바코드를 읽어 조합을 찾는 ‘샷건 유전공학(SGE)’ 기법이 개발됐다. 연구팀은 이 방법으로 중국햄스터난소(CHO) 세포에서 발린과 이소류신을 합성하는 경로를 찾고, Jurkat T세포에서는 발린을 합성하도록 했다.
기존에는 여러 유전자를 하나의 큰 DNA 구성체로 묶어 만들고 시험해야 했다. SGE는 바코드가 붙은 개별 유전자 발현 단위(TU)를 세포에 함께 넣어, 각 세포가 서로 다른 조합을 시험하게 한다. 선택 과정을 거쳐 원하는 형질을 보이는 세포를 가려낸 뒤 바코드를 읽으면 기능을 낸 유전자 조합을 파악할 수 있다.
CHO 세포는 발린이 없는 배지에서 거의 정상에 가까운 속도로 자랐다. 연구팀이 SGE로 찾은 발린 경로를 하나의 DNA 구성체로 다시 만들었을 때도 세포는 발린이 없는 조건에서 1.25일에 한 번 분열했다. 이전의 합리적 설계 경로는 같은 조건에서 3.77일에 한 번 분열했다. 이소류신 경로는 6개 유전자를 포함했고, CHO 세포에서 해당 아미노산이 없는 배지에서도 성장하는 세포를 만들었다. 다만 이소류신이 없는 조건에서의 성장 속도는 발린 경로보다 낮았다.
두 세포주에서 기능성 경로 유전자들이 미토콘드리아에 위치하는 조합이 두드러졌다. Jurkat 세포에서는 발린 합성이 가능했지만, 같은 실험에서 이소류신을 합성하는 세포는 확인되지 않았다. 또 Jurkat 세포 실험에서 얻은 유전자 조합과 성장 표현형을 무작위 포레스트 모델로 분류했을 때 평균 정확도는 0.942였다. 이는 해당 실험 데이터에서의 분류 결과이며, 다른 세포나 경로에서도 같은 성능을 낸다는 뜻은 아니다.
적용 범위와 한계
SGE는 생존이나 성장처럼 선택 가능한 형질을 찾는 데 적합하다. 연구팀은 다른 형질에도 적용하려면 형광 바이오센서나 세포 표면 표지 등으로 경로 활성을 선택 가능한 신호에 연결할 수 있다고 설명한다. 이번 실험은 렌티바이러스로 유전자를 무작위 통합했으며, 바이러스 포장 과정에서 TU별 비율이 달라지는 편향과 바코드 교환 가능성이 한계로 제시됐다. 바코드 분석만으로는 유전자가 실제로 발현되는지 알기 어려워, 발현이 불안정한 세포에서는 RNA-seq 등 추가 측정이 필요할 수 있다. 발견한 조합을 실제 적용하려면 큰 조합을 하나의 구성체로 재구성해 다시 검증해야 한다.
데이터와 분석 자료는 Sequence Read Archive, Zenodo, 롱리드 분석 파이프라인, SGE 분석 스크립트에서 확인할 수 있다.
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