2007년 10월 1일
Joel Goldman입니다. 저는 MIT의 전기공학 및 컴퓨터 과학 부교수로, 이곳에서 5년 동안 근무해 왔습니다.
일반적으로 저희는 세포 생물학에 적용되는 마이크로 스케일 공학의 융합 분야를 연구하고 있습니다. 저희의 연구는 크게 두 가지 영역에 집중되어 있습니다. 하나는 일반적인 세포 유세포 분석 분야로, 세포 분류를 위한 마이크로 스케일 플랫폼 제작과 같은 작업을 수행하고 있습니다.
상당 부분은 현미경 관찰 후 분별 능력을 기반으로 하며, 따라서 이미징 후 서로 다른 세포를 분리하거나, 자극 C에 노출된 세포 유형 A와 세포 유형 B를 특정 배열로 배치하는 등의 기능들을 구현하는 것입니다. 그리고 연구실의 나머지 절반은 줄기세포 생물학을 위한 마이크로 기술에 집중하고 있습니다. 여기서 주요 초점은 배아 줄기세포이며, 주로 자가 재생을 연구합니다.
또한 저희는 몇 가지 다른 방법을 사용합니다. 확산성 신호 전달을 더 정밀하게 제어하기 위해 액체 관류를 이용한 미세유체 배양을 수행하며, 콜로니 간의 상호작용을 제어하기 위해 콜로니 패턴 형성을 수행합니다.
그 다음으로 세포 패턴 형성을 진행하는데, 여기서 바이오 플립 칩(bio flip chip)이 사용됩니다. 이는 기본적으로 단일 세포를 운송하여 정의된 구성으로 배치하는 방법입니다. 플레이트에서 세포를 연구하는 것은 매우 훌륭한 접근 방식이며, 지난 25년 동안 플레이트 기반의 실험을 통해 줄기세포 생물학에 대해 많은 것을 배울 수 있었습니다. 따라서 이는 훌륭한 방법이며, 효과가 있다면 그대로 진행하시면 됩니다.
하지만 세포 수준의 길이 척도까지 제어할 수 있는 추가적인 정밀 제어가 중요한 경우가 있습니다. 생체 내(in vivo)에서 발달 과정이 얼마나 엄격하게 조절되는지를 생각하면, 세포가 누구와 상호작용하는지, 무엇 위에 놓여 있는지, 그리고 어떤 환경에 노출되어 있는지를 세포 규모에서 시간 의존적으로 제어할 수 있는 능력이 조직 발달에 있어 매우 중요하다는 점을 어렵지 않게 상상할 수 있습니다. 형태 형성(morphogenesis)과 같은 현상들의 경우, 치료법을 개발할 때 특정 현상이 발생하는 근본적인 생물학적 이유를 정확히 이해하는 것이 유익합니다.
따라서 저희의 많은 장치들은 배아줄기세포가 왜 자가 재생을 하기로 결정하는지와 같은 기본적인 질문, 즉 자가 재생과 분화 사이의 결정 기전과 같은 근본적인 의문들을 해결하는 데 목적이 있습니다. 또한 생산 규모를 확대하려는 경우, 이러한 스케일업 과정에서 어떤 요인들이 중요한지 이해해야 하는 문제도 있습니다.
따라서 예를 들어, 바이오 플립 칩의 경우, 미분화 상태 유지나 도말 효율 등 관심 대상이 되는 요소를 극대화하기 위해 어떤 상황에서 세포를 어떻게 배양해야 하는가와 같은 질문을 던지기 시작했습니다. 바로 이러한 종류의 문제들입니다. 그리고 이와 관련하여 세 번째로 제기되는 일련의 질문들은, 왜 마우스 iPS 세포가 인간 iPS 세포와 다른가에 관한 것입니다.
이들은 어떻게 다른가요? 배양 과정에서 발생한 인위적 결과물인가요? 아니면 근본적인 차이인가요?
이러한 종류의 질문들에 대해 말씀드리자면, 저는 향후 5년에서 10년 내에 아직 입증되지 않은 배아줄기세포 유래의 새로운 치료법들이 실제로 등장하기 시작할 것이라고 생각합니다. 하지만 최근 발표되고 있는 리프로그래밍 관련 연구들과 연구자들이 도달하고 있는 일부 종점(endpoints)들은 매우 인상적입니다.
따라서 몇 년 전이라면 20년은 더 걸릴 것이라고 말했겠지만, 이제는 5년에서 10년 정도로 더 가까워졌다고 생각합니다.
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MIT의 부교수인 Joel Goldman은 세포 생물학에 적용되는 마이크로 스케일 공학에 집중하고 있습니다. 그의 연구는 주로 세포 유세포 분석 및 세포 분류를 위한 마이크로 스케일 플랫폼 개발을 다룹니다.
마이크로스케일 공학은 세포 미세환경의 정밀한 제어를 가능하게 하여, 줄기세포 생물학의 기전적 위험 제거와 재생 치료를 위한 타겟 검증을 지원합니다. 정의된 세포 구성과 신호 전달 조건을 설계함으로써 연구자들은 자기 재생 및 분화의 근본적인 기전을 조사할 수 있으며, 이를 통해 전임상 모델의 예측 신뢰도를 높일 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 치료제 개발에 결정적인 세포 운명 결정의 모호성을 줄임으로써 발견 생물학과 중개 연구의 연관성을 연결합니다.
이 기술은 세포 행동에 대한 가설 기반 연구를 가능하게 하고, 어세이 표준화를 지원하며, 미세환경 제어를 통해 중개 연구 결정을 뒷받침함으로써 초기 발견 단계부터 전임상 단계까지 통합적인 적용이 가능합니다.