Single Cell Genomics

일반적으로 유전체 연구는 각 개체의 수 많은 세포로부터 얻은 핵산 시료를 분석하여 얻은 결과를 기반으로 하고 있습니다. 동일 개체의 조직에서 얻은 시료라고 하더라도 각 세포의 유전 정보는 모두 동일하지 않다는 사실은 이미 많이 알려져 있습니다. 일반적인 유전체 연구 방법은 서로 다른 수 많은 유전 정보 (Somatic Mutation, Gene Expression 등)를 가진 세포들의 평균 결과를 확인하는 방법이며, 평균정보는 실제 값을 그대로 반영하지 않기 때문에 근본적인 오류를 포함하고 있습니다. 이 부분을 극복하기 위해 수 년 전부터 단일 세포 연구에 대한 필요성이 크게 대두되었지만, 그 동안은 단일세포를 분리하는 방법이 매우 까다로웠기 때문에 쉽게 접근하기 어려웠으며, 자동으로 Single Cell을 분리해주는 장비가 출시되었어도 처리 세포 수가 적고, 세포 크기나 모양에 대한 제약이 있고, 실험 비용이 너무 높아 쉽게 시도하기 어려웠습니다. 최근에는 세포크기나 생물 종과 상관없이 수 천 개의 단일세포를 분리하여 다양한 NGS application에 적용할 수 있는 장비가 출시되어 단일세포연구에 대한 필요를 가진 연구자들의 큰 관심을 얻고 있습니다.

또한 단일세포연구의 필요성이 커짐에 따라 적은 시료의 양을 보유유전정보에 대한 오류 없이 후속 연구에 안정적으로 사용할 수 있도록 증폭해주는 새로운 기술이 접목된 시약들이 출시되고 있습니다. 단일 세포의 유전체 분석 기술은 앞으로 새로운 질병 메커니즘의 규명과 신약 개발 등에 활발히 이용 될 것으로 예상 됩니다.

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