[18일차] 브릭 웨비나 정리2 : '단일세포 전사체 데이터를 활용한 면역세포와 암세포 상호작용 연구'

 
18일차에서는 어제 본 브릭 웨비나 영상인 '단일세포 전사체 데이터를 활용한 면역세포와 암세포 상호작용 연구'에 대해 정리해보는 시간을 가져보겠습니다.
 

사진 출처 : Lenogardo.Ai

 
 
참고로, 14일차 글에서도 Single Cell RNA-seq에 대한 브릭 웨비나 영상을 가볍게 정리한 적이 있는데, 관심이 있으시다면 참고 바랍니다.

 
 

[14일차] 브릭 웨비나 정리, 정현우 막스플랑크연구소 종신연구원, Single Cell RNA-Seq Analysis

 
 

이번 웨비나에선 ILLUMINA 코리아, 10X Genomics에서의 새로 나온 기술 소개가 진행된 후 가톨릭대학교 의과대학 미생물학과 이혜옥 교수님께서 본인이 진행하신 연구에 대한 논문 두 개를 소개해주셨습니다.
 
먼저 배경 지식에 대해 설명해주셨는데요, 개별세포분석(Single Cell RNA-seq)은 "단일 전사 (single cell transcriptome) 데이터를 얻고, 이를 활용해 개별 세포 별로 gene expression feature를 확인하는 분석 방법"이라고 볼 수 있다고 합니다. 본 기술에 대해 소개는 앞서 자주한 것 같고, 전에 웨비나 정리 글에서도 설명했던 것 같습니다.
 
 

[대학원 준비 3일차] single-cell RNA sequencing (scRNA-seq)에 대하여

 

 
중요한 것은 다양한 차원 축소 방법(Ex. PCA, UMAP)으로 해당 단일 전사체 데이터를 시각화하고 클러스터링(clustering)을 통해서 군집 간의 특이적인 유전자 발현 값을 얻어내어, 이러한 특징을 통해 샘플에서 어떤 세포가 얼마나 존재하고, 어떻게 분포하는지, 어떤 다른 세포와 연관이 있는지, 확인할 수 있다는 것이죠.
 

출처 : 본 브릭 유튜브 웨비나 영상 캡처

 

최근에는 기술의 발전으로 full-length는 아니지만 굉장히 많은 수의 세포에 대한 gene expression value를 얻을 수 있는 방법도 등장했다고 하는데요,

그렇게 조직에서 어떤 세포들이 hetergeneous하게 발현되었는지를 파악하는 데 활용될 수 있는 것은 물론, ligand-receptor pair의 발현을 확인함으로써 세포 사이의 interaction 파악하고자 할 때, 파악하고자 하는 영역에서 세포들이 어떻게 변화해가는지 trajectory analysis로 추정하고자 할 때(Ex. 분화 과정), 그리고 세포 내부의 gene regulation network를 확인하고자 할 때 'Single Cell RNA-seq'이 활용될 수 있다고 합니다. 
 
중요한 것은 이러한 in silico 분석은 최근에 급속한 빅데이터 축적 기술에 힘입어 in vivo, in vitro 등 기존의 실험에선 숨겨져 잘 보이지 않던 데이터 사이의 패턴을 파악해 새로운 molecular interaction, molecular network까지 추론하여 새로운 지식 쌓고, 지혜를 창출하는데에도 사용될 수 있다는 것이죠. 
 
그렇다면, 이러한 Single Cell RNA-seq이 생물학 연구에 어떻게 활용될 수 있는지 본 웨비나에서 소개해주신 이혜옥 교수님의 논문 두 가지에 대한 설명을 정리해보겠습니다.
 
 

 

1. Single cell RNA sequencing reveals IL7 induced immune activation through myeloid cells in tumor microenvironment 1) 

 

 

우선 암 치료에 주로 활용되는 면역관문억제제(ICI, immune checkpoint inhibitor)에 대한 이야기로 논문 소개를 시작하셨는데요,
 
면역관문억제제는 T cell과 같은 면역 세포나 일부 암 세포에 의해 만들어지는 'checkpoint'라 불리는 단백질을 blocking하는 약으로, PD-1/PD-L1과 같은 checkpoint protiens를 block하게 되면, T cell이 cancer cells를 보다 잘 죽일 수 있게 된다2)고 알려져 있죠.
 

사진 출처 : 참고자료 2)

 
 
이혜옥 교수님께서 설명하시길 이러한 면역관문억제제는 다양한 암종에서 확인되고 있지만, 이들이 모든 환자에서 T-cell을 활성화는데 효과적으로 작용하는 것도 아니고, Target T cell이 많이 존재해야지만 Therapy가 작용하여 치료 효과를 일으킬 수 있는 것이기에 

본 연구에서는 조금 더 다른 Target을 확인하기로 하였고, 이러한 연구의 일환으로 다양한 T-cell의 surface에서 발현되는 인터루킨-7(IL-7) receptor에 초점을 두어 어떻게 이를 치료 타깃으로 활용할 수 있을지 탐색했다0)고 합니다.
 
참고로 T 세포의 역할에 대한 간단한 설명은 아래 포스팅을 참고하시면 되겠습니다.
 
 

02. 면역계 : 선천 면역계(innate immune system)와 적응성 면역계(adaptive immune system)

 

 
결과적으로 본 연구에서는 단일세포 전사체 데이터를 확인한 결과, rIL-7(recombinant IL-7)을 처리했을 때 Hyper expanded된 세포독성 T세포 유형인 CD8+ 세포가 control에 비해 전반적으로 증가하였다1)고 하죠. 이는 개별세포분석 결과인 UMAP에서 T cell cluster에 초점을 두고, 이들을 다시 sub clustering 했을 때 rIL-7의 경우의 CD 8 비율이 늘어난 결과로부터 확인할 수 있었다0)고 합니다.
 

출처 : 본 브릭 유튜브 웨비나 영상 캡처

 
 
물론, 선행 연구(Ex vivo tumor cultures & patient-derived xenograft models)에서도 IL-7가inflammatory cytokines를 upregulate하고, 침윤성(infiltrating) CD4+와 CD8+ T cell을 dose-dependent 방식으로 활성화한다는 게 밝혀졌다3)고 하지만, 본 연구1)에서는 기존에 밝혀진 결과를 scRNA-seq와 scTCR-seq data를 사용하여 모사하는 방식으로, IL-7의 다면발현 기능(pleiotropic function)이 T cell proliferation과 activation을 유도함을 확인했다고 합니다.
 
또한, 기존에 IL-7이 inflammatory condition에서 macrophage를 활성화한다고 보고한 선행 연구결과를 토대로, 본 연구에서는 scRNA-seq network analysis와 spatial transcriptome profiling을 통해 IL-7이 macrophage로 분화될 수 있는 monocyte를 tumor sites로 불러들여서 pro-inflammatory Antigen Represneing Cells(APCs)를 유도함을 증명했고, 그럼으로써 rIL7 treatment의 APCs와 T cells에 대한, 그리고 그들의 상호작용에 대한 synergentic effect를 확인했다고 합니다. 
 

출처 : 본 브릭 유튜브 웨비나 영상 캡처

 
이혜옥 교수님께서 설명하시길 이러한 cell-cell interaction을 확인하는데 가장 많이 활용되는 것은 CellPhoneDB라고 하는데요, 이는 "recepor-ligand pair을 큐레이션한 데이터베이스를 활용하여 특정 클러스터들이 이러한 receptor-ligand pair를 높게 발현하면 그 클러스터(세포)들끼리 interaction을 많이 한고 추론하는 방식으로 진행된다0)"고 합니다.

이에 더해, Ligand, Receptors, Transcriptonal regulators, Targets로 순차적으로 유도되는 부분에 대한 큐레이션된 다양한 데이터를 활용해서 실질적으로 Target Gene이 없어도 이들의 expression 과정을 통해 target gene을 추론할 수도 있다고 영상에서 설명하셨습니다.
 

 

2. Unveiling the influence of tumor and immune signatures on immune checkpoint therapy in advanced lung cancer 4)

 
 
두번째 논문은 "non-small cell lung cancer (NSCLC)에서 어떤 tumor나 immune signatures들이 ICI response에 영향을 미치는지에 대한 논문0)"이라고 설명하셨는데요,
 
앞서보았듯, 면역관문억제제(ICI)가 모든 환자에게 효과적으로 반응하지 못하는 만큼, '어떤 방식으로 ICI에 반응하지 않는 환자들이 반응하도록 유도할 것인가'에 대한 많은 연구가 이루어지고 있고, 그런 차원에서 single cell RNA-seq를 통해 lung cancer의 ICI response가 좋은 환자와 좋지 않은 환자의 구별되는 tumor와 immune signature가 있는지 genomic scale에서 확인했다고 합니다.
 

출처 : Pixabay, thanks to Elf-Moondance

 
결과적으로 본 논문4)에서는 ICI response가 좋은 환자에게선 CD8+ effector T cells가 높은 비율로 나타났고, response가 좋지 않은 환자에게선 CD4+가 높은 비율로 나타났다고 연구 결과를 제시했습니다. 무엇보다 면역세포의 profiles와 암세포의 molecular signatures를 통합한 데이터를 통해 ICI treatment에 대한 responder를 검증하는 discriminative power(AUC)를 높일 수 있었고, 이는 ICI에 저항하게 하는 종양(tumor)과 면역 미세 환경(immune microenvironment)사이의 interactive하고 distinct한 메커니즘이 존재할 수 있음을 시사한다4)고 합니다.

 
이러한 연구결과를 듣고나니 암  환자 개인의 전사체 데이터를 얻어 immune cells profiles와 tumor signatures를 통합 분석함으로써 어떤 항암제가 어떤 환자에게 적합할지 예측하여, 기존 치료제만으로도 맞춤형 적용을 통해 치료 효험을 높일 수 있을 것 같기도 합니다.
 
지금까지 이혜옥 교수님의 발표 내용과 연구 논문 내용을 간단하게 정리해보았는데요, 자세한 내용이 궁금하신 분은 아래 영상을 참고하시길 바랍니다. 감사합니다!
 

 

 

 
참고자료
 

0) 브릭 BRIC, 단일세포 전사체 데이터를 활용한 면역세포와 암세포 상호작용 연구, YOUTUBE, 2024.08
 
1) Eum, H.H., Jeong, D., Kim, N. et al. Single-cell RNA sequencing reveals myeloid and T cell co-stimulation mediated by IL-7 anti-cancer immunotherapy. Br J Cancer 130, 1388–1401 (2024).
 
2) immune checkpoint inhibitor, National Cancer Institue, URL : https://www.cancer.gov/publications/dictionaries/cancer-terms/def/immune-checkpoint-inhibitor

 

3) Kudling TV, Clubb JHA, Quixabeira DCA, Santos JM, Havunen R, Kononov A, et al. Local delivery of interleukin 7 with an oncolytic adenovirus activates tumorinfiltrating lymphocytes and causes tumor regression. Oncoimmunology. 2022
 
4) Kim Nayoung, Park Sehhoon, Jo Areum, Eum Hye Hyeon, Kim Hong Kwan, Lee Kyungjong, Cho Jong Ho, Ku Bo Mi, Jung Hyun Ae, Sun Jong-Mu, Lee Se-Hoon, Ahn Jin Seok, Lee Jung-Il, Choi Jung Won, Jeong Dasom, Na Minsu, Kang Huiram, Kim Jeong Yeon, Choi Jung Kyoon, Lee Hae-Ock, Ahn Myung-Ju, Unveiling the influence of tumor and immune signatures on immune checkpoint therapy in advanced lung cancer, eLife, 2024