[보건타임즈] 고려대학교 안암병원 진단검사의학과 조윤정(사진 좌), 신은지 교수(우)팀이 지난 9월 13일부터 16일까지 개최된 ‘KAI International Meeting 2023(대한면역학회 국제학술대회)’에서 '우수 연제상'을 수상했다.
이들 교수팀은 혁신적인 방법을 통해 T세포의 다양한 아형을 분류하는 방법론 'Leveraging scRNA-seq and Machine Learning for Precise T Cell Subset Classification, Including Double-Positive T Cells'으로 연구의 우수성을 인정받았다.
세포면역기능을 담당하는 T세포는 다양한 아형으로 구성되며 세포면역반응과 관련 질환을 이해하기 위해서는 아형의 분류를 명확히 하는 것이 필수적이다.
T세포 아형을 정의하는 기존 방법은 단일 세포 수준에서 유전자 발현량을 측정하는 방법인 scRNA-seq가 점점 많이 보급되면서 개별 세포의 유전자 발현을 기반으로 한 클러스터링 방법으로 전환돼왔다.
그러나, 이 방법은 실험 간 재현성 부족과 수작업으로 진행되는 세포 모집단 레이블링 과정이 필수이기에 너무 많은 시간이 소요되는 한계가 있었다.
조윤정, 신은지 교수팀은 이 문제를 해결하기 위해 빅데이터 scRNA-seq 데이터를 기반으로 T세포 하위 집단을 정확하게 분류하기 위해 랜덤 포레스트 모델을 활용하는 혁신적인 방법을 제안했다.
이 방법론은 기계 학습 방법으로 T세포 아형을 자동으로 분류함으로써 예측 정확성을 획기적으로 향상시켰다.
이번 연구는 T세포의 표준 분류를 확립함으로써 T세포의 기능적 다양성과 분자적 특징에 대한 중요한 통찰력을 제공하며, 이로 인해 T세포의 독특한 특성을 활용한 치료 응용 프로그램을 위한 추가 연구와 잠재적인 임상 개입을 위한 길을 열어 둘 것으로 기대를 모으고 있다.
기사최종편집일: 2024-05-14 18:10:27
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