환자유래 줄기세포를 이용한 희귀질환 기전 연구

희귀질환은 개별 환자 수는 적지만, 전체 질병의 수는 수천가지에 달하며, 대부분 유전적 요인에 의해 발병하기 때문에 어릴 때 부터 심각한 신체적, 정신적 장애를 초래합니다. 또한 질병의 원인과 기전이 대부분 밝혀지지 않아 효과적인 치료법 개발 또한 어려운 상황입니다.

환자 유래 유도만능줄기세포(patient-derived induced pluripotent stem cells, iPSCs)는 환자의 유전변이를 그대로 가지고 있으며, 질병 특이적 세포 타입, 나아가 질병 특이적 오가노이드로의 분화가 가능하여 질병의 분자적 기전을 연구하기에 적합한 모델입니다. 뿐만 아니라, CRISPR/Cas9을 활용한 질병 원인 유전자의 변이 생성 및 교정이 가능하여, 병리적 표현형과 유전자와 질병의 직접적인 인과를 검증할 수 있습니다.

환자유래 줄기세포, 오가노이드, 유전자 편집 기술을 기반으로 유전자 발현, 세포 기능 및 신호 전달 경로의 변화를 분석하여, 해당 질환에서 나타나는 병리적 특징과 기전을 명확히 규명하여, 향후 새로운 치료제의 표적을 발굴하고자 합니다.

파킨슨병은 퇴행성 뇌질환 중 두번째로 흔한 질병으로, 중뇌 흑질의 도파민 뉴런이 선택적으로 사멸하는 것이 주요 원인입니다. 이를 보완하기 위해 전세계적으로 도파민 뉴런을 이식하는 세포 치료제가 개발 중에 있지만, 아직 도파민 뉴런의 분화 효율 및 성능의 개선이 필요합니다.

분화된 도파민 뉴런의 분화도와 성능을 평가하기 위해, 다양한 마커 염색이 필요하며, 현재까지 살아있는 세포를 염색하지 않고(label-free) 치료 적합성 기준에 따라 평가할 수 있는 방법은 없습니다.

그리하여, 인간의 배아줄기 세포를 (hESC)에 CRISPR-Cas9 기술을 이용해 도파민 뉴런의 마커인 Tyrosine hydroxylase에 형광을 표지한 TH-mScarlet 리포터 라인 구축하였고, 도파민 뉴런으로 분화시킨 뒤 Holotomography 기반 고해상도 이미지를 이용하여 인공지능(AI)을 학습시켜, 도파민 뉴런의 형태학적 특징만으로 뉴런의 분화 상태와 성능을 정밀하게 예측할 수 있는 기술을 개발하고자 합니다.  

또한 이와 같은 기술을 기반으로 도파민 뉴런의 분화 효율을 향상시킬 수 있는 새로운 인자를 발굴하고자 합니다.

1. 환자유래 오가노이드 이식 마우스 모델 (PDOX) 제작 및 in vivo 약물 반응 평가 시스템 구축

in vitro 시스템만으로는 뇌종양의 미세환경을 완전히 재현하기 어려운 한계가 있습니다. 이에 따라 Glioblastoma organoid (GBO)를 생쥐의 뇌 특정 부위에 이식하는 PDOX (patient-derived orthotopic xenograft) 모델을 구축하고,이를 통해 in vivo 약물 반응성을 평가하여 개별 환자의 종양 특성을 반영한 맞춤형 치료 전략을 제공하는 것을 목표로 합니다. 

2. 유전자 편집기술을 이용한 줄기세포 유래 교모세포종 오가노이드 (NeoCOR) 모델 제작

교모세포종은 유전적 이질성과 종양 내 다양성이 매우 높아 환자유래 오가노이드(GBO)를 활용한 기존 연구에서는 실험적 한계가 존재합니다. 이를 극복하기 위해 표준화된 줄기세포로부터 분화된 대뇌 오가노이드에 CRISPR/Cas9 유전자 가위 기술을 적용하여, 실제 환자 교모세포종에서 나타나는 주요 유전적 조합을 재현하는 표준화된 모델을 구축하고자 합니다.